文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Pandas入门教程

如果传递了 dict，排序后的键将用作keys参数，除非传递，在这种情况下将选择值（见下文）。任何 None 对象都将被静默删除，除非它们都是 None 在这种情况下将引发 ValueError 。...如果您在连接轴没有有意义的索引信息的情况下连接对象，这将非常有用。请注意，其他轴上的索引值在连接中仍然有效。 keys: 序列，默认无。使用传递的键作为最外层构建分层索引。...如果通过了多个级别，则应包含元组。 levels: 序列列表，默认无。用于构建 MultiIndex 的特定级别（唯一值）。否则，它们将从密钥中推断出来。 names: 列表，默认无。...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组;right_on：来自正确 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键。...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组 left_index：如果True，则使用左侧 DataFrame 或 Series 中的索引（行标签）作为其连接键

99430

python-for-data-groupby使用和透视表

groupby机制 组操作的术语：拆分-应用-联合split-apply-combine。分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。...分组键 分组键可以是多种形式，并且键不一定是完全相同的类型： 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值 可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...Series 特点 分组键可以是正确长度的任何数组 通用的groupby方法是size，返回的是一个包含组大小信息的Series 分组中的任何缺失值将会被排除在外 默认情况下，groupby是在axis...如果传递的是(name,function)形式，则每个元组的name将会被作为DF数据的列名： ? 不同的函数应用到一个或者多个列上 ?...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表

1.9K30

6种方式创建多层索引

本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式： pd.MultiIndex.from_arrays()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。...pd.MultiIndex.from_tuples()：元组的列表作为参数，每个元组指定每个索引(高维和低维索引)。...pd.MultiIndex.from_frame：根据现有的数据框来直接生成 groupby()：通过数据分组统计得到 pivot_table()：生成透视表的方式来得到 pd.MultiIndex.from_arrays...() In [1]: import pandas as pd import numpy as np 通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素： In [2]: # 列表元素是字符串和数字 array1...在Python中，我们使用 isinstance()函数 判断python对象是否可迭代： # 导入 collections 模块的 Iterable 对比对象 from collections import

17720

Pandas0.25来了，别错过这10大好用的新功能

提供了更简单的写法，只需传递一个 Tuple 就可以了，Tuple 里的第一个元素是指定列，第二个元素是聚合函数，看看下面的代码，是不是少敲了好多下键盘： animals.groupby('品种')....Pandas 提供了一种叫 pandas.NameAgg 的命名元组（namedtuple），但如上面的代码所示，直接使用 Tuple 也没问题。 这两段代码的效果是一样的，结果都如下图所示。 ?...Groupby 聚合支持多个 lambda 函数 0.25 版有一个黑科技，以 list 方式向 agg() 函数传递多个 lambda 函数。为了减少键盘敲击量，真是无所不用其极啊！...优化了 MultiIndex 显示输出 MultiIndex 输出的每行数据以 Tuple 显示，且垂直对齐，这样一来，MultiIndex 的结构显示的更清晰了。...的缺失值排序，groupby保留类别数据的数据类型等，如需了解，详见官方文档 What's new in 0.25.0。

2.1K30

最全面的Pandas的教程！没有之一!

如上，如果 Pandas 在两个 Series 里找不到相同的 index，对应的位置就返回一个空值 NaN。...多级索引（MultiIndex）以及命名索引的不同等级 多级索引其实就是一个由元组（Tuple）组成的数组，每一个元组都是独一无二的。...你可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引（调用 MultiIndex.from_arrays ），也可以用一个包含许多元组的数组（调用 MultiIndex.from_tuples ）或者是用一对可迭代对象的集合...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。

25.8K63

pandas的连接函数concat()函数「建议收藏」

如果传递了dict，则排序的键将用作键参数，除非它被传递，在这种情况下，将选择值（见下文）。任何无对象将被静默删除，除非它们都是无，在这种情况下将引发一个ValueError。...如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，…，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。...用于其他n-1轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。 levels：序列列表，默认值无。...用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。 names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。...pandas文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132316

63310

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...，但如果你希望行具有不同的概率，可以将 sample 函数的抽样权重作为 weights 参数传递。...调用 isin 时，将一组值作为数组或字典传递。如果值是一个数组，则 isin 返回一个布尔值的 DataFrame，其形状与原始 DataFrame 相同，其中 True 表示元素在值序列中。...other 参数，用于在返回的副本中替换条件为 False 的值。....: In [293]: df2 = df.copy() MultiIndex query() 语法 您还可以像在框架中的列一样使用DataFrame的MultiIndex的级别： In [242

8810

Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子）

如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。默认为（‘x’，’ y’）。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键

1.6K20

《利用Python进行数据分析·第2版》第10章 数据聚合与分组运算10.1 GroupBy机制10.2 数据聚合10.3 apply：一般性的“拆分－应用－合并”10.4 透视表和交叉表10.5 总

在本章中你将会看到，由于Python和pandas强大的表达能力，我们可以执行复杂得多的分组运算（利用任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数）。...在本章中，你将会学到： 使用一个或多个键（形式可以是函数、数组或DataFrame列名）分割pandas对象。 计算分组的概述统计，比如数量、平均值或标准差，或是用户定义的函数。...层次化索引数据集最方便的地方就在于它能够根据轴索引的一个级别进行聚合： In [47]: columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US', 'US',...top函数在DataFrame的各个片段上调用，然后结果由pandas.concat组装到一起，并以分组名称进行了标记。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。...在Python和pandas中，可以通过本章所介绍的groupby功能以及（能够利用层次化索引的）重塑运算制作透视表。

4.8K90

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十五）

在StringArray中的缺失值将在比较操作中传播，而不总是像numpy.nan那样比较不相等。 本文档其余部分中的所有内容同样适用于string和object dtype。...特别是，对齐也意味着不同长度不再需要一致。...在 pandas 1.0 之前，object dtype 是唯一的选择。这在很多方面都是不幸的： 在object dtype 数组中可能会意外存储字符串和非字符串的混合。...在StringArray中的缺失值将在比较操作中传播，而不像numpy.nan那样总是比较不相等。 本文档其余部分中的其他内容同样适用于string和object dtype。...在StringArray中的缺失值将在比较操作中传播，而不像numpy.nan那样总是比较不相等。 本文档其余部分中的所有内容同样适用于string和object dtype。

11510

Pandas图鉴(三)：DataFrames

要想从中得到一个标量值，你可以使用： float(s)或更通用的s.item()，都会引发ValueError，除非系列中正好有一个值。...1:1的关系joins 这时，关于同一组对象的信息被存储在几个不同的DataFrame中，而你想把它合并到一个DataFrame中。 如果你想合并的列不在索引中，可以使用merge。...如果该列已经在索引中，你可以使用join（这只是merge的一个别名，left_index或right_index设置为True，默认值不同）。...它将索引和列合并到MultiIndex中： eset_index 如果你想只stack某些列，你可以使用melt： 请注意，熔体以不同的方式排列结果的行。...在上面的例子中，所有的值都是存在的，但它不是必须的： 对数值进行分组，然后对结果进行透视的做法非常普遍，以至于groupby和pivot已经被捆绑在一起，成为一个专门的函数（和一个相应的DataFrame

32820
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券