一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下: 原始的数据如下: df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40...代码如下: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40],[30,20,90],[40],[50,70]]}) new_df
今天讲讲pandas模块 将df按某列进行排序 Part 1:场景描述 已知df1,包括6列,"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...其中value4为周次信息,想获取最新周次value1的取值 如下图,最新的周次应该为21KW36,其对应value1的取值为50 df Part 2:逻辑 将df按照value4列进行排序...取第1行value1的取值即为所求 Part 3:代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019...代码截图 执行结果 Part 4:部分代码解读 df_1.sort_values(by='value4', ascending=False, inplace=True),将df_1按照value4列进行排序...True)即按照升序来排序,结果如下图 val = df_1.iloc[0, 2],获取第1行第3列的取值,即value1列的取值。
;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中的groupby,后者媲美Excel中的数据透视表。...groupby,类比SQL中的group by功能,即按某一列或多列执行分组。...两种分组聚合形式 pivot,pivot英文有"支点"或者"旋转"的意思,排序算法中经典的快速排序就是不断根据pivot不断将数据二分,从而加速排序过程。用在这里,实际上就是执行行列重整。...例如,以某列取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后的列标签,以其他列取值作为填充value,即实现了数据表的行列重整。
第三类方法常用于获取多个列,其返回值也是一个DataFrame。...分类汇总 GroupBy可以将数据按条件进行分类,进行分组索引。...以另一个测试文件test2.csv为例。...() 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。
“room_type”这一列来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回的是元组形式的数据,由两部分组成,其中的第一部分是根据离散值映射完成后的数字,另一部分则是具体的离散值数据...所谓独热编码,就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态,若某一个特征当中有N个不相同的取值,则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...: 将第一列的给去掉 我们将它与源数据进行合并的话 df.join(pd.get_dummies(df['room_type'])) 03 pandas.qcut() 有时候我们需要对数据集中的某一列进行分箱处理...例如我们把学生年龄按15岁划分成一组,0-15岁的叫做少年,16-39岁的叫做青年,而31-45岁的叫做壮年。...替换成所设定范围中的上限与下限,例如下面的例子,我们针对数据集当中的“price”这一列进行极值的处理 df['price'] = df['price'].clip(100,140) df.head(
1.Sorting 用Pandas按列排序更有可读性,你可以看到如下: 这里argsort(a[:,1])计算了使a的第二列以升序排序的排列方式,然后外部的a[...]相应地重新排列a的行。...2.按columns排序 如果我们需要使用权重列按价格列打破平局进行排序,那么对于NumPy来说却有些糟糕: 如果选择使用NumPy,我们首先按重量排序,然后再按价格应用第二次排序。...3.增加一列 从语法和架构上来说,用Pandas添加列要好得多: Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存;它只是为新的列添加一个引用,并更新一个列名的 registry。...5.按列连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表,NumPy几乎没有用。而Pandas更好,特别是对于1:n的关系。...Pandas连接有所有熟悉的 inner, left, right, 和 full outer 连接模式。 6.按列分组 数据分析中另一个常见的操作是按列分组。
() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法,允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...') # 按多列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True,...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
6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable...查看数据每一列的极值,均值,中位数,只可用于数值型数据 transpose 转置,也可用T来操作 sort_index 排序,可按行或列index排序输出 sort_values 按数据值来排序 4...') 按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置axis=0或者1进行修改,默认升序 8.df里的值按行取行 取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引...取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列 取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[...第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面按行取值 按行取值df.iloc[2, 1] 第3行第二个 11.df取某个区域 df.iloc[1:4, 1:4] 横坐标是,第2
#获取第一行,0前面要加逗号,不然打印类型出来 a[:,0] #获取第一列,0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算:axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列(销售时间,社保卡号)中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...by:按哪几行排序 ascending=true 表示升序排序 na-position='first' 表示空值放到前面 #按照销售日期升序 salesDf=salesDf.sort_values(by...='销售时间', ascending=True naposition='first') #重命名行号(index)排序后的列索引号是之前的行号,需要修改成从0到N按顺序的索引值 salesDf=salesDf.reset_index...kpilDf=salesDf.drop_duplicates( subset=['销售时间','社保卡号'] ) #总消费次数:有多少行 totalI=kpi1_Df.shape[0] #第一步,按销售时间升序排序
a_name','bname']] ,里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values...( Nan ),排序的时候会将其排在末尾 基本用法 数据表信息查看 df.shape维度查看df.info()数据表基本信息,包括围度、列名、数据格式、所占空间df.dtypes每一列的数据格式df[‘...b’].dtype某一列的格式df.isnull()是否空值df....df.set_index('id') 按照特定列的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引列排序 df.sort_index() 如果 pr 列的值大于 3000 , group...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
pivot_table透视的过程如下图: 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格,保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中,若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作,即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...,将出售日期一列的唯一值变换成行索引。...,商品一列的唯一数据变换为列索引: # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引,商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...as_index:表示聚合后新数据的索引是否为分组标签的索引,默认为True。 sort:表示是否对分组索引进行排序,默认为True。...).max() 输出为: 分组+内置函数+排序 # 排序 分组 聚合后 排序 df_obj[['key','data']].groupby(by="key").max().sort_values
], 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...):返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame...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
本次课从解决问题入手,假设我们有一个班级的学生的期末考试的成绩的Excel表格,我们现在要实现一些简单的数据分析,主要解决以下问题: 统计班级人数 统计各科平均分 统计总分的平均分 按总分进行排序,并导出数据...),第一列“学生”的左边还有一列数字0,1,2,3......2.1 按照总分排序 在pandas中,可以使用sort_values来对数据进行排序: 如果ignore_index设置为False,则学生这一列的左侧的索引就会跟原来的索引一样,例如学生30的索引原来是...分组统计 分组统计有两种方式可以用,一种是分组(groupby),另一种是透视表。 我们在做数据分析时,分组统计是最基础的操作之一。...,二维异构表格 从理解上说,可以将Series理解为Excel中的列,一列就对应一个Series结构的数据,而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格,一个表格可以包含多列(Series)。
访问dataframe 元素的方式 # 获取dataframe 一列的数据 df['日期'] # 获取dataframe 几列的数据 df[['x', 'y']] # 同样的也可以使用loc 按标签取...,否则按列连接 # 删除一列,在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法,返回被删除的数据列(只能是某一列) df.pop('cx') # 通过 drop...如果参与运算的一个是DataFrame,另一个是Series,那么pandas会对Series进行行方向的广播,然后做相应的运算。 4)....列方向也有相应的计算处理方式。如果是列方向的运算,一个是dataFrame,另一个是Series,首先将Series沿列方向广播,然后运算。...4. sort_index() 和 sort_values() 方法 按索引排序 或 按数值排序,默认升序排列。
生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。 在本文中,我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是按某个列分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。 在本文中,我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是按某个列分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
': 'new_ name'}) 选择重命名 df.set_index('column_one') 更改索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) 批量重命名索引 筛选,排序和分组...按升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]...) 将col1按升序排序,然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1...)[col2] 返回col2中的值的平均值,按col1中的值分组(平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc...=max) 创建一个数据透视表,按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(
从现有的列创建新列: ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列,可以用 .drop() 函数。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组,并对其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表按...排序 如果想要将整个表按某一列的值进行排序,可以用 .sort_values() : ? 如上所示,表格变成按 col2 列的值从小到大排序。...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值,并将结果直观地显示出来。比如,这里有个关于动物的统计表: ?...,index 表示按该列进行分组索引,而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。
生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。 在本文中,我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下,结果系列按降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是按某个列分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas...,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].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后,列col2的均值,agg可以接受列表参数,agg([len,np.mean]) df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组,计算col2的最大值和col3的最大值...、最小值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,支持df.groupby(col1).col2.agg(['min','max'
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