首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    盘点一道使用pandas.groupby函数实战的应用题目

    一开始以为只是一个简单的去重问题而已,【编程数学钟老师】大佬提出使用set函数,后来有粉丝发现其实没有想的这么简单。目前粉丝就需要编号,然后把重复的编号删除,但是需要保留前边的审批意见。...这么来看,使用set集合的办不到了。 二、实现过程 这里给出两个解决方法,一起来看看吧。...方法一 这个方法来自【(这是月亮的背面)】大佬提供的方法,使用pandas中的groupby函数巧妙解决,非常奈斯!...,这个没有考虑处理的数据列中有空白的情况,但是确实是个好思路, 总结 大家好,我是Python进阶者。...这篇文章基于粉丝提问,在实际工作中运用Python工具实现了数据批量分组的问题,在实现过程中,巧妙的运用了pandas.groupby()函数,顺利的帮助粉丝解决了问题,加深了对该函数的认识。

    61730

    pandas之分组groupby()的使用整理与总结

    文章目录 前言 准备 基本操作 可视化操作 REF 前言 在使用pandas的时候,有些场景需要对数据内部进行分组处理,如一组全校学生成绩的数据,我们想通过班级进行分组,或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析...,这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。...在使用pandas进行数据分析时,groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。...groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解: 准备 读入的数据是一段学生信息的数据,下面将以这个数据为例进行整理grouby()函数的使用...,你也可以选择使用聚合函数aggregate,传递numpy或者自定义的函数,前提是返回一个聚合值。

    2.2K10

    Pandas的分组聚合groupby

    Pandas怎样实现groupby分组统计 groupby:先对数据分组,然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...1、单个列groupby,查询所有数据列的统计 df.groupby('A').sum() C D A bar -2.142940 0.436595 foo -2.617633 1.083423...我们看到: groupby中的’A’变成了数据的索引列 因为要统计sum,但B列不是数字,所以被自动忽略掉 2、多个列groupby,查询所有数据列的统计 df.groupby(['A','B'])...np.std])['C'] sum mean std A bar -2.142940 -0.714313 0.741583 foo -2.617633 -0.523527 0.637822 5、不同列使用不同的聚合函数...二、遍历groupby的结果理解执行流程 for循环可以直接遍历每个group 1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

    1.7K40

    pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

    标签:Python与Excel, pandas 在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便的方法,可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...实际上,groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序,然后深入了解其后台的实际情况,即所谓的“拆分-应用-合并”过程。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列:天数和月份。...,也允许使用正则元组,因此我们可以进一步简化上述内容: 图7 按多列分组 记住,我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解,并尝试改善个人财务状况。...现在,你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时,后台是怎么运作的。

    4.7K50

    python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 我试图使用具有相似列值的行来估算值....’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果列[‘three’]不完全是nan,那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′] 这是我的愿望结果 one | two | three 1 1 10 1 1 10...我尝试过使用groupby fillna() df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’])[‘three’].fillna() 这给了我一个错误....我尝试了向前填充,这给了我相当奇怪的结果,它向前填充第2列.我正在使用此代码进行前向填充. df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’], sort=False)[‘three...解决方法: 如果每组只有一个非NaN值,则每组使用ffill(向前填充)和bfill(向后填充),因此需要使用lambda: df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’]

    1.8K30

    盘点一个Pandas多列分组问题

    一、前言 前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Pandas处理的问题,如下图所示。...), 'arr2': lambda s: '-'.join(set(s)), 'arr3': lambda s: '-'.join(set(s)), } testdf = test.groupby...3 = ['arr0', 'arr1', 'arr2', 'arr3'] data[arr0_3] = data[arr0_3].astype(str) data.groupby('pid')[arr0...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【在途中要勤奋的熏肉肉】提问,感谢【月神】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】、【猫药师Kelly】等人参与学习交流。

    1.2K10

    Pandas数据排序:单列与多列排序详解

    引言 在数据分析和处理中,对数据进行排序是常见的需求。Pandas库提供了强大的功能来实现数据的排序操作,无论是单列排序还是多列排序,都能轻松应对。...本文将由浅入深地介绍Pandas中单列和多列排序的方法、常见问题及报错,并提供解决方案。 单列排序 基本概念 单列排序是指根据DataFrame中的某一列的数据值对整个DataFrame进行排序。...sort_values()方法同样支持多列排序,只需传入一个包含多个列名的列表即可。排序时,Pandas会按照列表中列的顺序依次排序。...确保提供的列名正确无误。 解决方案: 仔细检查列名拼写。 使用df.columns查看所有列名。 性能优化 对于大型数据集,排序操作可能比较耗时。可以通过减少不必要的列或使用更高效的算法来优化性能。...总结 通过本文的介绍,我们了解了Pandas中单列和多列排序的基本用法、常见问题及其解决方案。掌握这些知识可以帮助我们在实际数据分析工作中更加高效地处理数据。

    24310

    Pandas读取文本文件为多列

    要使用Pandas将文本文件读取为多列数据,你可以使用pandas.read_csv()函数,并通过指定适当的分隔符来确保正确解析文件中的数据并将其分隔到多个列中。...假设你有一个以逗号分隔的文本文件(CSV格式),每一行包含多个值,你可以这样读取它:1、问题背景当使用Pandas读取文本文件时,可能会遇到整行被读为一列的情况,导致数据无法正确解析。...2、解决方案有两种常见的解决方案:使用正确的分隔符:确保使用的分隔符与文本文件中的数据分隔符一致。在示例中,分隔符应为r'\s+'(一个或多个空格)。...使用delim_whitespace=True:设置delim_whitespace参数为True,Pandas会自动检测分隔符,并根据空格将文本文件中的数据分隔为多列。...,Pandas都提供了灵活的方式来读取它并将其解析为多列数据。

    15810

    对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

    再接着就是执行select条件,聚合函数就是写在select后面的,对比pandas就是执行agg()函数,在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...2)原理说明 split:按照指定规则分组,由groupby实现; apply:针对每个小组,使用函数进行操作,得到结果,由agg()函数实现; combine:将每一组得到的结果,汇总起来,得到最终结果...4)groupby()分组参数的4种形式 使用groupby进行分组时,分组的参数可以是如下的形式: * 单字段分组:根据df中的某个字段进行分组。...04 agg()聚合操作的相关说明 当使用了groupby()分组的时候,得到的就是一个分组对象。当没有使用groupby()分组的时候,整张表可以看成是一个组,也相当于是一个分组对象。...同时还需要注意一点,agg()函数中还有一个axis参数,用于指定行、列。

    2.9K10

    盘点一道Pandas中分组聚合groupby()函数用法的基础题

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloé】的粉丝问了一个关于Pandas中groupby函数的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下: df.groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式...【月神】的解答 从这个图里可以看出来使用driver_gender列对data进行聚合后再对search_conducted列进行分组求和。.sum()就是求和函数,对指定数据列进行相加。...这篇文章基于粉丝提问,针对Pandas中分组聚合groupby()函数用法的基础题问题,给出了具体说明和演示,顺利地帮助粉丝解决了问题。...对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下: df.groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式

    85120

    关于pandas的数据处理,重在groupby

    一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的,因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧,特别是之前要用numpy的循环操作,现在不用了。。。...果然我还是孤陋寡闻,所以如果不是初学者,就跳过吧: ''' 首先上场的是利用pandas对许多csv文件进行y轴方向的合并(这里的csv文件有要求的,最起码格式要一致,比如许多系统里导出的文件,格式都一样...]]###选取多列 b4=np.array(b3) b.to_csv('D:/minxinan/AQI/csv/2018.csv',encoding='gbk') b5=b2[['时间']] b5=b5...([b2['经度'],b2['纬度'],b2['doy']],as_index=False) b5=group.mean()###这里就是groupby的统计功能了,除了平均值还有一堆函数。。。...'纬度','AQI']]###选取多列 b4=np.array(b3) b6.to_csv('D:/minxinan/AQI/csv/b6.csv',encoding='gbk')

    79920

    对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

    再接着就是执行select条件,聚合函数就是写在select后面的,对比pandas就是执行agg()函数,在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...2)原理说明 split:按照指定规则分组,由groupby实现; apply:针对每个小组,使用函数进行操作,得到结果,由agg()函数实现; combine:将每一组得到的结果,汇总起来,得到最终结果...4)groupby()分组参数的4种形式 使用groupby进行分组时,分组的参数可以是如下的形式: * 单字段分组:根据df中的某个字段进行分组。...04 agg()聚合操作的相关说明 当使用了groupby()分组的时候,得到的就是一个分组对象。当没有使用groupby()分组的时候,整张表可以看成是一个组,也相当于是一个分组对象。...同时还需要注意一点,agg()函数中还有一个axis参数,用于指定行、列。

    3.2K10
    领券