nlargest(100,'imdb_score') # 用nlargest方法，选出imdb_score分数最高的100个 如果想从前100分数最高的中挑出预算最小的五部： movie2.nlargest...默认情况下，它会考虑所有列，如果只想根据某些列删除重复项，可以将这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...，也可以通过pd.merge命令组合数据，merge更灵活，如果想依据行索引来合并DataFrame可以考虑使用join函数 how = ’left‘ 对应SQL中的 left outer 保留左侧表中的所有...','Milliseconds']],on='GenreId',how='outer') concat： Pandas函数 可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象 只用索引对齐 默认是外连接（也可以设为内连接...） merge： DataFrame方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引 默认是内连接（也可以设为左连接、
创建DataFrame 使用字典创建DataFrame import pandas as pd data = {'ID': [101, 102, 103, 104, 105], 'Name...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....使用nlargest和nsmallest获取最大和最小值 df.nlargest(5, 'ColumnName') df.nsmallest(5, 'ColumnName') 使用方式： 使用nlargest...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
().count 与 Groupby().size 如果你想获得 Pandas 的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和...combine_first()方法根据 DataFrame 的行索引和列索引，对比两个 DataFrame 中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。...如果调用combine_first()方法的 df1 中数据非空，则结果保留 df1 中的数据，如果 df1 中的数据为空值且传入combine_first()方法的 df2 中数据非空，则结果取 df2...中的数据，如果 df1 和 df2 中的数据都为空值，则结果保留 df1 中的空值(空值有三种：np.nan、None 和 pd.NaT)。...可以使用.sort_values()，但是它会对所有数据排序，如果我们要获取最大或者最小的 n 个数，可以利用.nlargest()和.nsmallest()。
类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...如果得到的这个日期相同，则这几天是连续污染天 groupids = pd.to_datetime(aqi.time)-pd.to_timedelta(aqi.time.rank(),unit='d')...思路2：比对相邻两天空气质量标记 思路2有两种解法，其一是利用循环创建辅助列，其二是利用shift和cumsum创建辅助列，具体我们可以往下看。...解法1：利用循环创建辅助列 创建一个辅助列，辅助列的值按照以下思路创建函数获取 如果空气质量为优良，则辅助列值+1；若当前空气质量和上一日不同，则辅助列值也+1 以上均不满足，则辅助列值不变 last...图8：思路2的解法1结果 解法2：利用shift和cumsum创建辅助列 先创建空气质量的shift列，下移动一位 如果shift列和空气质量列相等，则判断列为0，否则为1 辅助列为判断列累加求和 ?
，只要加上参数axis=1 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。...无重复值的情况。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...有重复值的情况 df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64) df...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。
如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！ 上期文章：pandas每天一题-题目1、2、3 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多，全部列出)，要求列出其所有信息(上表中的列...df.nlargest ---- 解法2 如果最多只有一笔，我们也可以使用： ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,})...首先，由于数据到了50才出现重复： 于是，我们把结果从50开始截取，当作是汇总后的结果： res = ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity...因为是倒序排序，这个值就是最大值 行9：把等于最大值的行保留即可 这种方式比较繁琐，如果只是求n大记录，建议使用 nlargest 推荐阅读： python 方法太多了，怎么记住？
（例如最小值、最大值、平均值、总数等），如果指定 include='all'，会针对每一列目标输出唯一元素的数量和出现最多元素的数量； ?...这种分类类型允许用索引替换重复值，还可以把实际值存在其他位置。教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...categorical_dict = {0: 'Switzerland', 1: 'Poland'} Pandas 做了几乎相同的工作，同时添加了所有的方法，可以实际使用这种类型，并且仍然能够显示国家的名称...如果需要手动构建（比如使用循环），那就要考虑其他的数据结构了（比如字典、列表等），在准备好所有数据后，创建 DataFrame。...source=post_page--------------------------- 除了文中的所有代码外，还包括简单数据索引数据框（df）和多索引数据框（mi_df）性能的定时指标。 ?
，只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。...无重复值的情况。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...有重复值的情况 df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64) df...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。
（例如最小值、最大值、平均值、总数等），如果指定 include= all ，会针对每一列目标输出唯一元素的数量和出现最多元素的数量； ?...这种分类类型允许用索引替换重复值，还可以把实际值存在其他位置。教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...categorical_dict = {0: Switzerland , 1: Poland } Pandas 做了几乎相同的工作，同时添加了所有的方法，可以实际使用这种类型，并且仍然能够显示国家的名称...如果需要手动构建（比如使用循环），那就要考虑其他的数据结构了（比如字典、列表等），在准备好所有数据后，创建 DataFrame。...source=post_page--------------------------- 除了文中的所有代码外，还包括简单数据索引数据框（df）和多索引数据框（mi_df）性能的定时指标。 ?
创建 DataFrame 使用字典创建DataFrame import pandas as pd data = {'ID': [101, 102, 103, 104, 105], 'Name...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....使用nlargest和nsmallest获取最大和最小值 df.nlargest(5, 'ColumnName') df.nsmallest(5, 'ColumnName') 使用方式： 使用nlargest...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
说明：本文内容翻译、节选自外文From Pandas-wan to Pandas-master[1]，原作者Rudolf Höhn小哥，实验数据来自kaggle [2]的各国自杀率预测竞赛，都需要访问外国网站...回到我们定义的convert_df()方法上来，如果某一列百分之50以上的值都是独一无二的（unique），它可以自动地把列的类型转换为类别变量。 让我们看看数据都发生了什么神奇变化吧！...（创建多重索引的时间10秒）+（查询的时间459us） 所以，如果你只使用一次数据（当然这种情况很少见），请使用query查询方式, 否则使用索引方式，因为一旦我们有了多重索引，通过索引获取数据相当高效...Generation, Silent] 上述的代码先是对df进行年龄分组，返回一个dataFrameGroupBy的类型数据，之后再个各个组进行聚合操作（agg）,得到每组独一无二的值。...该方法也可以接受任意函数（functions）,在0.25版本的pandas中，新增了新的使用agg的方式： #使用sort_values函数和head 函数 排序并得到前10名 (df .groupby
列序反转 跟之前的技巧一样，你也可以使用loc函数将列从左至右反转 drinks.loc[:, ::-1].head() 逗号之前的冒号表示选择所有行，逗号之后的::-1表示反转所有的列，这就是为什么...file in stock_files)) 不幸的是，索引值存在重复。...，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。...) 4622 解决的办法是使用transform()函数，它会执行相同的操作但是返回与输入数据相同的形状： total_price = orders.groupby('order_id').item_price.transform...['min':'max'] 如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： titanic.describe().loc['min':'max', 'Pclass':'Parch'] 21
Groupby之后重置索引 iris_gb.max().reset_index() # ↑↓二者效果相同 iris.groupby('target', as_index=False).max() #...s.value_counts(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集...，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过...col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值 df.apply(...') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'
： 神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。...为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...，以告诉pandas保留那些至少90%的值不是缺失值的列。...如果你想对这个结果进行过滤，只想显示“五数概括法”（five-number summary）的信息，你可以使用loc函数并传递"min"到"max"的切片: 如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片...创建数据透视表 如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷： 想要使用数据透视表，你需要指定索引(index), 列名(columns),
首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...从原理上讲，如下图所示： 一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。...Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"（该功能[4]仍在试验中），但它有一些函数来检查索引中的值是否唯一，并以各种方式删除重复值。 有时，但一索引不足以唯一地识别某行。...这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是： 迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）： groupby 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）： 所有操作都不包括...而且它总是返回一个没有重复的索引。 与defaultdict和关系型数据库的GROUP BY子句不同，Pandas groupby是按组名排序的。
和read_csv()类似，read_clipboard()会自动检测每一列的正确的数据类型： ? 让我们再复制另外一个数据至剪贴板： ? 神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ?...该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： ? 事实上我们在该Series中需要的是索引： ?...isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： ? MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： ?
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析，总结了以下常用内容。...数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV...s.value_counts(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取...=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一...行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'
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