Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...条件选择 在对数据进行操作时，经常需要对数据进行筛选和过滤，Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...中位数、最大值和最小值等。
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。...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...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。...，对v2列进行中位数、最大值、最小值操作。
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...map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为'None'或'ingore'，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...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，其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，...、最大值、最小值操作，下面用几个简单的例子演示其具体使用方式： ● 聚合Series 在对Series进行聚合时，因为只有1列，所以可以不使用字典的形式传递参数，直接传入函数名列表即可： #求count
) 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...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...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。...，对v2列进行中位数、最大值、最小值操作。
2.1.1 数据标准化处理 数据标准化处理是将数据按照一定的比例缩放，使之投射到一个比较小的特定区间。...转换函数如： 其中 max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。max-min为极差。 以一个例子说明标准化的计算过程。...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。...使用pandas的groupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类的对象，该对象是一个可迭代对象，它里面包含了每个分组的具体信息，但无法直接被显示。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
= True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引，常与groupby()一起用 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values...将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象，产生新的Index对象 3 .insert(loc,e) 在loc位置增加一个元素 4 .delete...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut
所以在这里我们汇总一下 Pandas官方文档 中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。同时，我们提供一个PDF版本，方便大家打印。 ...], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...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 df.median()：返回每一列的中位数
9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe() 针对各列的多个统计汇总...方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut
/img/00111.jpeg)] 有些列具有一个唯一的最大值，例如SATVRMID和SATMTMID，而另一些列则具有UGDS_WHITE。...我们在步骤 2 中找到每列的最大值。在这里，需要谨慎，因为 Pandas 会默默地丢弃无法产生最大值的列。...如果发生这种情况，则第 3 步仍将完成，但将为每列生成所有False值，而没有可用的最大值。 步骤 4 使用any方法在每一行中进行扫描，以搜索至少一个True值。...具有至少一个True值的任何行都包含一列的最大值。 我们在步骤 5 中对所得的布尔序列求和，以确定多少行包含最大值。 出乎意料的是，行多于列。 步骤 6 深入说明了为什么会发生这种情况。...在 0 到 1 之间传递一个float值会从该调色板中选择一种特定的颜色，我们在plot方法中将其与color参数一起使用。
对象经过groupby分组后调用apply时，数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上，即作用对象还是一个DataFrame（行是每个分组对应的行；列字段少了groupby的相应列...，同时由于原数据集中age列存在缺失值，还需首先进行缺失值填充。...age由调用该函数的series进行向量化填充外，另两个参数需要指定，在apply中即通过args传入。...这里仍然举两个小例子： ①取所有数值列的数据最大值。当然，这个处理其实可以直接调用max函数，但这里为了演示apply应用，所以不妨照此尝试： ?...上述apply函数完成了对四个数值列求取最大值，其中缺省axis参数为0，对应行方向处理，即对每一列数据求最大值。
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。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...14622.406061 Name: stock_qty, dtype: float64 2、多列聚合 在一个操作中进行多个聚合。...N 与最大值相似，也可以求最小值 sales.groupby("store")["last_week_sales"].nsmallest(2) 12、第n个值 除上面2个以外，还可以找到一组中的第n...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。...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。
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。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...Violet 14622.406061 Name: stock_qty, dtype: float64 2、多列聚合 在一个操作中进行多个聚合。...N 与最大值相似，也可以求最小值 sales.groupby("store")["last_week_sales"].nsmallest(2) 12、第n个值 除上面2个以外，还可以找到一组中的第n...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。
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。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...Violet 14622.406061 Name: stock_qty, dtype: float64 2、多列聚合 在一个操作中进行多个聚合。...N 与最大值相似，也可以求最小值 sales.groupby("store")["last_week_sales"].nsmallest(2) 12、第n个值 除上面2个以外，还可以找到一组中的第n...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。
Python数据分析pandas之分组统计透视表 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师...数据框概览 可以通过describe方法查看当前数据框里数值型的统计信息，主要包括条数、均值、标准差、最小值、25分位数、50分位数、75分位数、最大值方面的信息。...#这里按照等级列进行分组，以求最大值为例，其它的聚合函数类似。...#print(df2.groupby(['level','rn']).max()) ##指定列(age)分组取最大值 print(df2.groupby(['level','rn']).age.max...通过APPLY结合lambda表达式生成新列，生成的对象是Series，因为groupby里的分组字段会转为索引，要变为列，需要通过reset_index方法。
pandas入门 统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。...1.pandas数据结构 在pandas中，有两个常用的数据结构：Series和Dataframe 为大多数应用提供了一个有效、易用的基础。 ...(df['key1']) #对data1列进行分组，获得一个group对象 8 # group= df.groupby(df['key1'])['data1'] #两个等价 9 group =...(df['key1']) #对data1列进行分组，获得一个group对象 7 group= df.groupby(df['key1'])['data1'] #两个等价 8 group = df.groupby...(df['key1']) #对data1列进行分组，获得一个group对象 # group= df.groupby(df['key1'])['data1'] #两个等价 group = df.groupby
每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。 所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。...loc方法在选择列时只能使用字符索引。...使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby
5的行； ② loc索引器的切片却包含终值，所以team.loc[3:4,[0,2]]中却包含行标签为4的行； ③ 同样是整数，在iloc索引器中将被解读为行/列下标，而在loc索引器中将被解读为行...，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用...NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的None；Pandas会自动把None转变成NaN。...data=pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data 2、 与缺失值判断和处理相关的方法 isnull(): 判断每个元素是否是缺失值，会返回一个与原对象尺寸相同的布尔性...Pandas对象 notnull(): 与isnull()相反 dropna(): 返回一个删除缺失值后的数据对象 fillna(): 返回一个填充了缺失值之后的数据对象 （1）判断是否含有缺失值： data.isnull
grouped = df.groupby('Product') 聚合操作：对每个分组进行聚合操作，例如计算每个组的总和、平均值、最大值等。...按列分组 按列分组分为以下三种模式： df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby...下表是经过优化的groupby方法: 在使用groupby进行分组后，可以使用以下聚合函数进行数据聚合： count()：计算每个分组中的非缺失值的数量。...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。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat
False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...() # 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() #...统计列中非空值的个数 count = df['column_name'].count() # 对DataFrame进行分组并重置索引 grouped_data = df.groupby('column_name...# 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
numpy主要用于数组和矩阵的运算，一般在算法领域会应用比较多。...基本用法： 对DataFrame进行goupby运算后，返回的是一个groupby对象，我们可以通过.reset_index()将其转为DataFrame。...# 对不同列进行不同对运算 # 对Longitude进行MAX操作，对City列进行Count data.groupby(['Ownership Type']).agg({'Longitude':'max...自定义函数 Pandas中内置很多常用的方法，譬如求和，最大值等等，但很多时候还是满足不了需求，我们需要取调用自己的方法，Pandas中可以使用map()和apply()来调用自定义的方法，需要注意下map...的元素进行运算，返回一个DataFrame。
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