基于Groupby Max将多个Pandas行旋转到列中

是一种数据处理操作，可以将多个行数据按照某个列的值进行分组，并将每个分组中的最大值旋转到新的列中。

具体步骤如下：

首先，使用Pandas库读取数据并创建一个DataFrame对象。
使用groupby函数，按照某个列的值进行分组。例如，如果要按照"Category"列的值进行分组，可以使用以下代码：
使用groupby函数，按照某个列的值进行分组。例如，如果要按照"Category"列的值进行分组，可以使用以下代码：
对于每个分组，使用max函数获取每个分组中的最大值。例如，如果要获取"Value"列的最大值，可以使用以下代码：
对于每个分组，使用max函数获取每个分组中的最大值。例如，如果要获取"Value"列的最大值，可以使用以下代码：
使用unstack函数将每个分组的最大值旋转到新的列中。例如，如果要将"Category"列的值作为新的列，可以使用以下代码：
使用unstack函数将每个分组的最大值旋转到新的列中。例如，如果要将"Category"列的值作为新的列，可以使用以下代码：
最后，可以根据需要对旋转后的数据进行进一步处理或分析。

这种操作适用于需要将多个行数据按照某个列的值进行分组，并将每个分组中的最大值旋转到新的列中的场景。例如，可以用于统计每个类别的最高分、最高销售额等。

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例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...groupby()折叠数据集并从中发现见解。聚合是也是统计的基本工具之一。除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。...('display.max_rows', 100)将列的名字包含空格的替换成下划线_"""sometimes you get an excel sheet with spaces in column names

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...',values='价格(元)') new_df 输出为： 2.2.2 melt方法 melt()是pivot()的逆操作方法，用于将DataFrame类对象的列索引转换为一行数据。...示例代码如下：查看初始数据 new_df 输出为： # 将列索引转换为一行数据: # 将列索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...的数据： # 通过列表生成器获取DataFrameGroupBy的数据 result = dict([x for x in groupby_obj])['A'] # 字典中包含多个DataFrame

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（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

2.1 map() 　　类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果，譬如这里我们想要得到...● 多列数据　　apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值），注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis...中tqdm模块的用法中，我对基于tqdm为程序添加进度条做了介绍，而tqdm对pandas也是有着很好的支持，我们可以使用progress_apply()代替apply()，并在运行progress_apply...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

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大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...", "max") ) output 要聚合的列和函数名需要写在元组中。...5、多个聚合和多个函数 sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].agg(["mean", "max"]) output 6、对不同列的聚合进行命名...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values output 在Pandas中

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25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

", "max") ) 要聚合的列和函数名需要写在元组中。...5、多个聚合和多个函数 sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].agg(["mean", "max"]) 6、对不同列的聚合进行命名 sales.groupby...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values 在Pandas中groupby

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...", "max") ) 要聚合的列和函数名需要写在元组中。...5、多个聚合和多个函数 sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].agg(["mean", "max"]) 6、对不同列的聚合进行命名 sales.groupby...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values 在Pandas中groupby

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python数据分析——数据分类汇总与统计

第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...如果说用groupby进行数据分组,可以看做是基于行(或者说是index)操作的话,则agg函数则是基于列的聚合操作。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。在我们用pandas对数据进行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。

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太赞了！30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。...以下代码将删除具有任何缺失值的行。...以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组，然后给出每个组的平均流失率。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...pd.set_option("display.precision", 2) 可能要更改的一些其他选项包括： max_colwidth：列中显示的最大字符数 max_columns：要显示的最大列数 max_rows

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Pandas从入门到放弃

，获取的永远是列，索引只会被认为是列索引，而不是行索引；相反，第二种方式没有此类限制，故在使用中容易出现问题。...分类汇总 GroupBy可以将数据按条件进行分类，进行分组索引。.../test2.CSV') file2 通过GroupBy可以计算目标类别的统计特征，例如按“level”将物品分类，并计算所有数字列的统计特征 file2.groupby('level').describe...() 除了对单一列进行分组，也可以对多个列进行分组。...2）Numpy只能存储相同类型的ndarray，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() #...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

2.1 map() 类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...三、聚合类方法有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...3.1 利用groupby()进行分组要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

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Python pandas十分钟教程

您可以使用以下代码行来设置输出显示中的列数： pd.set_option('display.max_columns', 500) 500表示列的最大宽度。...探索DataFrame 以下是查看数据信息的5个最常用的函数: df.head()：默认返回数据集的前5行，可以在括号中更改返回的行数。示例： df.head(10)将返回10行。...数据清洗数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法，即concat和merge。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。

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) print(data.shape) 2.1 map() 类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...三、聚合类方法有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...3.1 利用groupby()进行分组要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...False) 可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg

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用 Pandas 进行数据处理系列二

获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...列显示 hight , 否则显示 low df['group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low') 对复合多个条件的数据进行分级标记 df.loc...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...numpy 中的方法，比如 numpy.min ，也可以传入一个方法，比如： def max_deviation(s): std_score = (s - s.mean()) / s.std(...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。

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首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值..., prefix='t_') # 将枚举的那些列带枚举转到列上 s.set_index().plot() # 多索引处理 dd.set_index(['utype', 'site_id', 'p_day...np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对 DataFrame 中的每一行应用函数 np.max df.insert(1, 'three', 12, allow_duplicates...数据合并 # 合并拼接行 # 将df2中的行添加到df1的尾部 df1.append(df2) # 指定列合并成一个新表新列 ndf = (df['提名1'] .append(df['提名

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pandas中的数据处理利器-groupby

groupby的操作过程如下 split, 第一步，根据某一个或者多个变量的组合，将输入数据分成多个group apply, 第二步，对每个group对应的数据进行处理 combine, 第三步...>>> df.groupby('class') # 多个列标签的组合，用列表的形式声明 >>> df.groupby(['class','sex']) # 用行标签分组 >>> arrays =...>>> df.groupby('x').agg(min=('y', 'min'), max=('y', 'max')) min max x a 2 4 b 0 5 c 5 10 # 不同列用不同函数进行处理...>>> df.groupby('x').agg(min=('y', 'min'), max=('z', 'max')) min max x a 2 4.0 b 0 4.2 c 5 4.7 # 不同列用不同函数进行处理...()) y 0 0 1 2 2 -2 3 3 4 3 5 8 pandas中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。

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Pandas转spark无痛指南！⛵

dataframe - pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df, df1, df2,......max', 'age':'mean'}) PySparkdf.groupBy('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':...在 Pandas 中，要分组的列会自动成为索引，如下所示：图片要将其作为列恢复，我们需要应用 reset_index方法：df.groupby('department').agg({'employee'...，可以像下面这样使用别名方法：df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias('employee'), F.max('salary').alias...('salary'), F.mean('age').alias('age'))图片数据转换在数据处理中，我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。 df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) axis = 1用于删除缺少值的列。...13.通过groupby应用多个聚合函数 agg函数允许在组上应用多个聚合函数。函数列表作为参数传递。 df[['Geography','Gender','Exited']]....method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...您可能需要更改的其他一些选项是： max_colwidth：列中显示的最大字符数 max_columns：要显示的最大列数 max_rows：要显示的最大行数 28.计算列中的百分比变化 pct_change...29.根据字符串过滤我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。

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数据科学篇| Pandas库的使用（二）

它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的 df2 为例，列索引是 [‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...基于指定列进行连接比如我们可以基于 name 这列进行连接。 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 运行结果: ?...可以设置pandas的属性，比如打印出来数据时显示多少列，显示多宽等等，可以一次性设置多个格式如下例子： print(pd.set_option('display.max_columns',None

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数据科学篇| Pandas库的使用

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