作为非专业人员，真能用 Python 来协助我们工作吗？ 嘿嘿，只是看上去很美！...Pandas 中主要用一个叫 DataFrame 的东西来处理这类表格数据，上面的表格读入 DataFrame 后是这样的： 看起来和 Excel 差不多，只是行号是从 0 开始的。...这是因为 DataFrame 本质上是个矩阵，而不是记录的集合，Python 也没有记录这样的概念。count 作用在矩阵上，就会对每一列计数，有点意想不到吧。...明明分组汇总结果也是个有行有列的结构化数据表，继续用 DataFrame 不好吗？为什么要再搞一种东西？让人费解。 Python 并没有止步于这两个。...Python 有 N 多“对象”来描述同样数据，各有各的适应场景和运算规则，如 DataFrame 可以用 query 函数过滤，而 Series 不可以，分组后这个对象更是完全不同。
pd.DataFrame() # 自己创建数据框，用于练习 pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂...本⽂件导⼊数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel⽂件导⼊数据 pd.read_sql(query,connection_object) # 从SQL表/库导⼊数据...df.to_csv(filename) #导出数据到CSV⽂件 df.to_excel(filename) #导出数据到Excel⽂件 df.to_sql(table_name,connection_object...(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']) 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中的每⼀⾏应⽤函数np.max df.groupby(col1
ExcelWriter 很多时候dataframe里面有中文，如果直接输出到csv里，中文将显示乱码。...而Excel就不一样了，ExcelWriter是pandas的一个类，可以使dataframe数据框直接输出到excel文件，并可以指定sheets名称。...另外，它还可以通过mode设置输出到已有的excel文件中，非常灵活。...sheet_name="Sheet3") 2. pipe pipe管道函数可以将多个自定义函数装进同一个操作里，让整个代码更简洁，更紧凑。...GroupBy.nth 此功能仅适用于GroupBy对象。
深入探索Pandas库：Excel数据处理的高级技巧 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。...的索引，可以方便我们进行后续的数据处理： # 设置索引 df.set_index('name', inplace=True) 数据聚合 聚合函数 对数据进行聚合操作，如求和、平均值等，是数据分析中的重要步骤...： # 聚合函数 df.groupby('age').mean() 透视表 创建透视表以分析数据的不同维度，是探索数据关系的有效方法： # 创建透视表 pd.pivot_table(df, values...列之间的相关系数，可以帮助我们发现数据之间的潜在关系： # 相关性分析 df.corr() 数据导出 导出到CSV 将DataFrame导出到CSV文件，是数据共享和数据备份的常用方法： # 导出到CSV...df.to_csv('data.csv', index=False) 导出到数据库 将DataFrame导出到数据库，可以方便我们进行更复杂的数据分析和处理： # 导出到数据库 df.to_sql('
这样做，只是向您展示如何读取和写入Excel文件。我们不会将数据框的索引值写入Excel文件，因为它们不是我们初始测试数据集的一部分。...，否则Excel文件上的位置将与python notebook位于同一文件夹中。...这可能意味着正在使用的数据是脏/坏/不准确，但我们将采取其他方式。...为此，我们将使用dataframe的函数groupby和sum（）。 请注意，我们必须使用reset_index。...如果不这样做，将无法通过State和StatusDate进行分组，因为groupby函数只需要列作为输入。该reset_index功能将使StatusDate返回到dataframe中一列。
1 用df.groupby ().iter ()分析数据样本 与Excel相比，在Jupyter Notebook中逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。...__next__() print(group_id) grouped_data 下面是一个分析泰坦尼克号数据集中的乘客的例子，这些乘客的机票号码完全相同。...def female_proportion(dataframe): return (dataframe.Sex=='female').sum() / len(dataframe) female_proportion...progress_applymap .progress_map 它们与 apply、 applymap 和 map 一样，只是它们将绘制一个进度条。...有一件事可以这么干，那就是把我们的结果导出到Excel中。但是没有使用.to_excel方法。相反，我们使用更流畅的 .to_clipboard(index=False) 将数据复制到剪贴板。
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas...stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数...、快速傅里叶变换、 信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...=pd.read_excel("Return.xlsx",sheet_name=1) #data.groupby('Country').agg('mean') data.head() print(data.describe....groupby('区间').median() data1.groupby('区间').mean()#每个区间平均数 _freq_df=pd.DataFrame(_freq,columns=['频数
用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。...一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是，加载csv文件（格式类似Excel表文件），然后以多种方式对它们进行切片和切块：Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...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, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))创建自定义DataFrame"""quick way to create an interesting data frame...得到另一个DataFrame或值"""to get an array from a data frame or a series use values, note it is not a function
for name, group in grouped: print(name) print(group) 这只是Groupby的一些常见用法，实际上还有很多其他功能和选项可以探索和使用。...程序代码如下： 关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。 它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。...'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df 关键技术：采用describe()函数求各种统计值： df['data1'].groupby...于是，最终结果就有了一个层次化索引,其内层索引值来自原DataFrame。 示例二 【例14】在apply函数中设置其他参数和关键字。...函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。
excel文件里面,导出到多个 sheet writer=pd.ExcelWriter('new.xlsx') df_1.to_excel(writer,sheet_name='第一个', index=...False) df_2.to_excel(writer,sheet_name='第二个', index=False) writer.save() # 必须运行writer.save()，不然不能输出到本地...(np.mean) # 对 DataFrame 中的每一列应用函数 np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对 DataFrame 中的每一行应用函数 np.max df.insert...("data/cs/*.xls") dflist = [] for i in files: dflist.append(pd.read_excel(i, usecols=['ID', '时间',...精通Python数据科学及Python Web开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参与教育部“1+X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审。
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。...读写数据 DataFrame可以方便的读写数据文件，最常见的文件为CSV或Excel。...将DataFrame写入Excel文件： df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='sheet1') 默认的sheet为sheet1，也可以指定其他sheet名。...('A').sum()#按照A列的值分组求和df.groupby(['A','B']).sum()##按照A、B两列的值分组求和 对应R函数： tapply() 在实际应用中，先定义groups，然后再对不同的指标指定不同计算方式
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。...（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法...(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename)：导出数据到Excel...(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中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)
注意:还有另一个类似的函数pd。read_excel用于excel文件。...我们还可以使用df.to_excel()保存和写入一个DataFrame到Excel文件或Excel文件中的一个特定表格。...创建测试对象 从输入的数据建立一个DataFrame # Build data frame from inputted data df = pd.DataFrame(data = {'Name':...在DataFrame中，有时许多数据集只是带着缺失的数据的，或者因为它存在而没有被收集，或者它从未存在过。...类似地，我们可以使用panda中可用的pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似，但是提供了更多的定制。
02 Pandas能做什么 Pandas主要能做10件事，现在已经推送了其中大部分，尽管有些点没有深入展开： 能将Python, Numpy的数据结构灵活地转换为Pandas的DataFrame结构(玩转...提供接口： CSV and delimited, Excel files, databases, and saving / loading data from the ultrafast HDF5 format...04 分(splitting) 分组就是根据默认的索引映射为不同索引取值的分组名称，来看如下所示的DataFrame实例df_data，可以按照多种方式对它分组，直接调用groupby接口， ?...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby...一次应用多个函数： agroup = df.groupby('A') agroup.agg([np.sum, np.mean, np.std]) ?
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...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。...df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].mean() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].count() df.groupby(by=['Contour...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。...df.to_csv('myDataFrame.csv', sep='\t') 输出到excel： writer = pd.ExcelWriter（'myDataFrame.xlsx'） df.to_excel
=False) 这样就将DataFrame中的数据写入到了CSV和Excel文件中。...(data) 现在，我们可以使用pivot_table函数创建数据透视表。...读取和写入Excel文件 Pandas还可以读取和写入Excel文件。要读取Excel文件，可以使用read_excel函数并指定文件路径。...以下是一个示例： import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') 要将DataFrame写入Excel文件，可以使用to_excel...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。
结合上文有没有发现，同样的功能，python比SQL简单，这也是python的一大优势。...上下拼接还有一个函数，即：append。 print(data1.append(data2)) 这也是一种简单的拼接方法，没有主键约束。...'a','b','c'],keep=False) print(data3) 这一做法主要是为了解决pandas中没有补集函数的问题，代码的灵活就在于可以用现有的函数，实现新的功能。...,figsize=(20, 5))) 仔细分析groupby函数我们发现，groupby是一个迭代器，我们可以通过遍历的方式获取到groupby之后的内容： data3 = data1.groupby...data2 = data2.sort_values(by=['a','b'], ascending=[True, True]) print(data2) 写到这里，有没有感觉python在这块功能上完美的实现了
将分类中出现次数较少的值归为others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式...() # 自己创建数据框，用于练习 pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂本⽂件导⼊数据 pd.read_excel...(filename) # 从Excel⽂件导⼊数据 pd.read_sql(query,connection_object) # 从SQL表/库导⼊数据 pd.read_json(json_string...(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']) 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中的每⼀⾏应⽤函数np.max df.groupby(col1
程序代码如下： 关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。...使用函数分组 比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。 【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。...'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df 关键技术：采用describe()函数求各种统计值： df['data1'].groupby...于是，最终结果就有了一个层次化索引,其内层索引值来自原DataFrame。 【例14】在apply函数中设置其他参数和关键字。...数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。
3 B 5 C 7 `sum()方法只是这里的一种可能性; 你可以应用几乎任何常见的 Pandas 或 NumPy 聚合函数，以及几乎任何有效的DataFrame``操作，我们将在下面的讨论中看到。...分发方法 通过一些 Python 类魔术，任何未由GroupBy对象显式实现的方法都将被传递给分组，并在它上面调用，无论它们是DataFrame还是Series对象。...这只是分发方法的一个例子。请注意，它们被应用于每个单独的分组，然后在```GroupBy中组合并返回结果。...指定分割键 在之前介绍的简单示例中，我们将DataFrame拆分为单个列名。这只是定义分组的众多选项之一，我们将在此处介绍分组规则的其他选项。...()： data1 data2 consonant 12 19 vowel 3 8 任何 Python 函数 与映射类似，你可以传递任何接受索引值并输出分组的 Python 函数： display(
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