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Python数据分析作业二：Pandas库的使用

，存入一个名为df的DataFrame对象中并显示前5行数据 import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df.head() 2、查看交易额数据的总体统计情况...然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...(2) dff 对 DataFrame 根据 “姓名” 列进行分组，并计算每个姓名对应的 “交易额” 列的平均值。...10、统计df中缺失值的个数 df.isnull().sum().sum() 使用.isnull()方法检查 DataFrame 中的每个单元格是否为空，并返回一个布尔值的 DataFrame，其中 True...最后，使用groupby方法将合并后的 DataFrame 按照 “姓名” 和 “职级” 进行分组，并计算每个组中 “交易额” 列的总和。

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Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

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(loc) 删除loc位置处的元素 5 .union(idx) 计算并集...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...方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。 2 .duplicated() 判断各行是否是重复行，返回一个布尔型Series。

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    Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

    (loc,e) 在loc位置增加一个元素 4 .delete(loc) 删除loc位置处的元素 5 .union(idx) 计算并集 6 .intersection(idx) 计算交集 7 .diff(...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...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。...默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。 2 .duplicated() 判断各行是否是重复行，返回一个布尔型Series。

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    Python 数据处理：Pandas库的使用

    作为del的例子，先添加一个新的布尔值的列，state是否为'Ohio'： import pandas as pd data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio',...计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素，并得到新的Index drop 删除传入的值，并得到新的Index insert 将元素插入到索引...DataFrame，其索引和列为原来那两个DataFrame的并集： print(df1 + df2) 如果DataFrame对象相加，没有共用的列或行标签，结果都会是空： import pandas...的corrwith方法，你可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图

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    手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

    1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...有四种合并选项： left——使用左侧DataFrame中的共享列并匹配右侧DataFrame，N/A为NaN； right——使用右侧DataFrame中的共享列并匹配左侧DataFrame，N/A为

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    Pandas数据聚合：groupby与agg

    基础概念 groupby 方法 groupby是Pandas中最常用的分组工具之一。它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组，从而可以对每个分组执行各种聚合操作。...groupby返回的是一个GroupBy对象，该对象本身并不包含任何聚合结果，而是提供了一个接口来应用各种聚合函数。 agg 方法 agg（aggregate的缩写）用于对分组后的数据进行聚合计算。...(data) # 按部门分组并计算薪水总和 grouped_salary_sum = df.groupby('department')['salary'].sum() print("按部门分组并计算薪水总和...': 'max'}) print("按部门分组并计算薪水总和和经验最大值：") print(multi_agg_result) 高级聚合 自定义聚合函数 除了内置的聚合函数外，agg还支持用户自定义函数...自定义函数需要接收一个Series作为输入，并返回一个标量值。 多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。agg允许我们通过传递一个包含多个函数的列表来实现这一点。

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    Python 金融编程第二版（二）

    ② 选择第一行。 ③ 选择第一行的第三个元素；在括号内，索引由逗号分隔。 ④ 选择第二列。 ⑤ 计算所有值的总和。 ⑥ 沿第一个轴计算总和，即按列计算。 ⑦ 沿第二轴计算总和，即按行计算。...以一个简单的例子为例，假设我们想要生成一个形状为 5,000 × 5,000 元素的矩阵/数组，填充了（伪）随机的标准正态分布的数字。然后我们想要计算所有元素的总和。...② 选择此列并显示其数据和索引标签。 整个DataFrame对象也可以用来定义新列。...② 检查x列中的值是否为正且y列中的值是否为负。 ③ 检查x列中的值是否为正或y列中的值是否为负。 使用结果布尔Series对象，复杂数据（行）的选择很简单。...② 所有x列的值为正且y列的值为负的行。 ③ 所有列中 x 的值为正或列中 y 的值为负的所有行（这里通过各自的属性访问列）。 比较运算符也可以一次应用于完整的 DataFrame 对象。

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    groupby函数详解

    计算各列数据总和并作为新列添加到末尾 df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) 计算指定列下每行数据的总和并作为新列添加到末尾 df_sf...'item_1','item_2','item_3'三列的总和 计算各行数据总和并作为新行添加到末尾 df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) 计算指定列下各行数据总和并作为新行添加到末尾...1 groupby()核心用法 （1）根据DataFrame本身的某一列或多列内容进行分组聚合，（a）若按某一列聚合，则新DataFrame将根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，同时将同一维度的再进行聚合...，（b）若按某多列聚合，则新DataFrame将是多列之间维度的笛卡尔积，即：新DataFrame具有一个层次化索引（由唯一的键对组成），例如：“key1”列，有a和b两个维度，而“key2”有one和...，并希望根据分组计算列的总计： #创建分组的映射字典 mapping={ 'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange

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    Pandas GroupBy 深度总结

    ：按组进行一些操作，例如计算每个组的z-score Filtration（过滤）：根据预定义的条件拒绝某些组，例如组大小、平均值、中位数或总和，还可以包括从每个组中过滤掉特定的行 Aggregation...DataFrame，其中组名作为其新索引，每个数字列的平均值作为分组 我们可以直接在 GroupBy 对象上应用其他相应的 Pandas 方法，而不仅仅是使用 agg() 方法。...换句话说，filter()方法中的函数决定了哪些组保留在新的 DataFrame 中 除了过滤掉整个组之外，还可以从每个组中丢弃某些行。...它包括获取在 GroupBy 对象上执行的所有操作的输出并将它们重新组合在一起，生成新的数据结构，例如 Series 或 DataFrame。...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象的一列或多列 如何将不同的聚合函数应用于 GroupBy 对象的不同列 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中的值 如何过滤 GroupBy 对象的组或每个组的特定行

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    初学者的10种Python技巧

    在第4行，我们 将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...我们将.apply（）函数的输出分配给名为“ new_shelf”的新DataFrame列。...＃5 —读取.csv并设置索引 假设该表包含一个唯一的植物标识符，我们希望将其用作DataFrame中的索引。我们可以使用index_col参数进行设置。...＃4—格式为货币 无论如何，我们在这些植物上花了多少钱？让我们将此计算的输出格式设置为money。...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?

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    Python中 Pandas 50题冲关

    Python中的Numpy基础20问 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...[df['age'].between(2, 4)] f行的age改为1.5 df.loc['f', 'age'] = 1.5 计算visits的总和 df['visits'].sum() 计算每个不同种类...'] = df['animal'].replace('snake', 'python') df 对每种animal的每种不同数量visits，计算平均age，即，返回一个表格，行是aniaml种类，列是...) 一个有5列的DataFrame，求哪一列的和最小 df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 5)), columns=list('abcde')) print...，计算每个元素至左边最近的0（或者至开头）的距离，生成新列y df = pd.DataFrame({'X': [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]}) izero = np.r

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    Pandas 50题练习

    摩拳擦掌想做题试试手感的 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...[df['age'].between(2, 4)] f行的age改为1.5 df.loc['f', 'age'] = 1.5 计算visits的总和 df['visits'].sum() 计算每个不同种类...'] = df['animal'].replace('snake', 'python') df 对每种animal的每种不同数量visits，计算平均age，即，返回一个表格，行是aniaml种类，列是...) 一个有5列的DataFrame，求哪一列的和最小 df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 5)), columns=list('abcde')) print...，计算每个元素至左边最近的0（或者至开头）的距离，生成新列y df = pd.DataFrame({'X': [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]}) izero = np.r

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