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用 Pandas 进行数据处理系列二

获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...按索引提取区域行数据值df.reset_index()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前的所有数据df.iloc[:3,:2]从...0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称，而是数据所有的位置df.iloc[[0,2,5],[4,5]]提取第 0、2、5 行，第 4、5 列的数据df.ix[:‘2013’,:4...’])]判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai ，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表数据筛选...简单数据采样 df.sample(n=3) 手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df.sample(n=2, weights=weights) 采样后不放回

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Python数据分析实验二：Python数据预处理

二、实验任务使用Pandas和Matplotlib库分别完成以下要求：把包含销售数据的chipotle.csv文件内容读取到一个名为chipo的数据框中，并显示该文件的前10行记录获取chipo数据框中每列的数据类型...然后，使用nlargest(5)方法选取数量前五的订单，得到了一个包含订单号和对应数量总和的 Series。...10、找出销售额最多的前5个订单 # 计算单价(item_price)最多的前5个订单 chipo.groupby("order_id").agg({"item_price":"sum"}).sort_values...("item_price",ascending=False).head() 或者 # 计算单价(item_price)最多的前5个订单 top_orders = chipo.groupby('order_id...通过完成各种任务，我掌握了使用Pandas读取CSV文件并将数据加载到DataFrame中，如何查看DataFrame中每列的数据类型以及如何获取数据的基本统计信息。

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Python进行数据分析Pandas指南

以下是一个使用Pandas加载数据、进行基本数据分析的示例：import pandas as pd# 从CSV文件加载数据data = pd.read_csv('data.csv')# 显示数据的前几行...下面是一个示例，展示如何使用Pandas进行数据分组和聚合：# 按类别分组并计算平均值grouped_data = data.groupby('category').mean()# 显示分组后的数据print...("\n按类别分组后的平均值：")print(grouped_data)将分析结果导出最后，一旦完成数据分析，你可能希望将结果导出到文件中，以便与他人分享或用于进一步处理。...通过这个完整的案例，我们展示了如何使用Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，从数据加载到可视化展示再到结果导出的全过程。这种结合为数据分析工作提供了极大的便利和效率。...我们从数据加载、清洗、分析到可视化和探索性分析，全方位地演示了如何利用这两个工具进行数据科学工作。

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pandas每天一题-题目4：原来查找top n记录也有这种方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...上面的结果只能是"找出数据中，数量最多的行" 因此，我们应该这样做： ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,}) ....df.groupby + agg ，常用操作，必须掌握取前n最大。...首先，由于数据到了50才出现重复：于是，我们把结果从50开始截取，当作是汇总后的结果： res = ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity

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学习pandas apply方法，看这一篇就够了，你该这么学，No.10

给分组之后的数据，同时应用 describe方法当当当，结果展示为 ?...对于apply()方法来说，它做了这么一个操作将groupby分组好的数据，一组，一组，一组的传递到了函数里面看好是一组，一组的传递进去所以，呈现出一种多层级的结构很难理解，是吧没错，就是不好理解...什么，还不理解那这样，我们获取分组之后的前2条数据新需求哦~ 完整代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':['bob','sos','bob',...def get_top(df,n): return df.head(n) d = grouped.apply(get_top,n=3) print(d) apply方法也可以应用在series...上面自己去试试吧最后，我需要一个使用apply最常用也是最好用的方法当然pandas这么厉害肯定有很多办法可以替代的填补空值 import pandas as pd df = pd.DataFrame

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一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

在pandas中，我们可以将列转换为字符串，截取其子串，添加为新的列。代码如下图左侧所示，我们使用了.str将原字段视为字符串，从ts中截取了前10位，从orderid中截取了前8位。...四、窗口函数 row_number hive中的row_number函数通常用来分组计数，每组内的序号从1开始增加，且没有重复值。比如我们对每个uid的订单按照订单时间倒序排列，获取其排序的序号。...实现的Hive SQL代码如下，可以看到，每个uid都会有一个从1开始的计数，这个计数是按时间倒序排的。...lead刚好相反，是比当前记录大N的对应记录的指定字段值。我们来看例子。 ? 例子中的lag表示分组排序后，前一条记录的ts，lead表示后一条记录的ts。不存在的用NULL填充。...首先我们要把groupby的结果索引重置一下，然后再进行遍历，和赋值，最后将每一个series拼接起来。我采用的是链接中的第一种方式。由于是遍历，效率可能比较低下，读者可以尝试下链接里的另一种方式。

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Pandas0.25来了，别错过这10大好用的新功能

安装 0.25 版：pip install pandas，就可以了。下面和大家一起看看新版 pandas 都有哪些改变。一、四个置顶的警告！...从 0.25 起，pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了，不再支持 Python 2.7，还在使用 Python 2 的朋友可要注意了，享受不了新功能了，不过，貌似用 Python...下一版 pandas 将只支持 Python 3.6 及以上版本了，这是因为 f-strings 的缘故吗？嘿嘿。 ? 彻底去掉了 Panel，N 维数据结构以后要用 xarray 了。...Groupby 的命名聚合（Named Aggregation）这可是个新功能，能直接为指定的聚合输出列命名。先创建一个 DataFrame 示例。...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。 ?

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DataFrame和Series的使用

中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...df按行加载部分数据：先打印前5行数据观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...，求平均，求每组数据条目数（频数）等再将每一组计算的结果合并起来可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','...Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby...对象就是把continent取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby

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Pandas速查手册中文版

对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。...如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。...pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table() pd.DataFrame...(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息...(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

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

) # 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) # 从JSON...格式的字符串导入数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard() # 从你的粘贴板获取内容，并传给read_table...(n) # 查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息...(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.../pandas-docs/stable/index.html https://www.dataquest.io/blog/images/cheat-sheets/pandas-cheat-sheet.pdf

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...csv 文件前 5000 行的数据帧。...还可以使用 skiprows 参数从文件末尾选择行。Skiprows=5000 表示我们将在读取 csv 文件时跳过前 5000 行。...我们可以使用 n 或 frac 参数来确定样本大小。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。我们将做几个组比函数的示例。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...第一个是读取前n行。...我们还可以使用skiprows参数从文件末尾选择行。Skiprows = 5000表示在读取csv文件时我们将跳过前5000行。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。我们将为groupby函数写几个例子。...从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。 29.根据字符串过滤我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。

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Pandas基础：列方向分组变形

小小明：「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理高手，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。刚才碰到一个非常简单的需求： ? 但是我发现大部分人在做这个题的时候，代码写的异常复杂。...首先读取数据： import pandas as pd df = pd.read_excel("练习.xlsx", index_col=0) df 结果： ?...可以看到，非常简单，仅8行以内的代码已经解决这个问题，剩下的只需在保存到excel时设置一下单元格格式即可，具体设置方法可以参考：Pandas指定样式保存excel数据的N种姿势简单讲解一下吧： df.columns.str...[:4] 结果： Index(['2018', '2019', '2020', '2018', '2019', '2020'], dtype='object') 截取每列列名前4个字符，传入groupby...split.rename(columns=lambda s: s[5:], inplace=True) 表示对分组后的结果去除列名的前5个字符。

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使用pandas分析1976年至2010年的美国大选的投票数据

我将使用pandas库进行数据分析和可视化，因此这也是使用pandas的函数和方法的良好实践。让我们从导入库并将数据集读入一个Pandas dataframe开始。...pandas的字符串操作能够很好的来完成这个任务: first_name = winners.winner.str.rsplit(' ', n=1, expand=True)[0] last_name...一个简单的groupby函数将为我们提供各个国家的值。...我们可以通过一个简单的数学运算来计算获胜者的比例，并对结果进行排序。...下面的groupby操作将返回基于民主党最高平均比率的前10个州。

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Pandas

_name[m:n] 访问行的特殊方法访问 m 行到 n 行：DataFrame[:][m:n] DataFrame.head/tail()：访问前/后五行整数标签的特殊情况为了防止计算机不知道用户输入的索引是基于位置还是基于标签的...GroupBy 进行描述性统计对分组结果 GroupBy object 的描述性统计 GroupBy object.count()——返回每组记录数量，包括缺失值。...的访问方式，既可以使用 se.index[2]获取行索引的值进行访问，也可以直接调用行索引值进行访问，不过比较方便的是，索引值可以是一个可以被翻译为日期的字符串（功能比较灵活，甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据...实现对 n 维数组的行索引进行一个随机排序，返回值为一个一维数组。...随机抽样随机抽样用到的是 df.sample（n）函数，该函数返回值为对于 df 以行为抽样单位进行的随机抽样，返回值是从总体随机抽出的 n 行组成的 df（默认不可以重复，可以调整参数） import

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『数据分析』pandas计算连续行为天数的几种思路

最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图2：akshare数据预览由于我们只需要用到aqi，并按照国际标准进行优良与污染定级，这里简单做下数据处理如下：（后台直接回复0427获取的数据是处理后的数据哈） import pandas as...图6：解法1的结果以上完整代码如下： t = aqi.query('空气质量=="污染"') t.groupby( pd.to_datetime(t.time)-pd.to_timedelta...解法1：利用循环创建辅助列创建一个辅助列，辅助列的值按照以下思路创建函数获取如果空气质量为优良，则辅助列值+1；若当前空气质量和上一日不同，则辅助列值也+1 以上均不满足，则辅助列值不变 last...图9：思路2的解法2结果按照小明哥的输出结果，调整代码如下： ( aqi.query("空气质量=='污染'") .groupby((aqi.空气质量 !

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Python替代Excel Vba系列（四）：课程表分析与动态可视化图表

Excel Vba"系列（三）：pandas处理不规范数据 ---- 前言前一节我们已经成功把一份教师课程表整理成规范的形式，本节我们就看一下怎么利用这份数据得到一些信息。...我们把汇总问题的主键列出，利用 pandas 的 groupby 方法即可快速做汇总。如下: df.groupby(['sj_class']) ，按 sj_class 分组。...res.groupby('teach')['value'].transform('sum') ，求出每位教师的总课时 res['total'].rank(ascending=False) ，做一个排名。...n4 这位教师星期二下午就完全没有课时。上述2次汇总其实是可以定义为一个通用的方法。...这里是为了方便解析因此复制了2段差不多的代码 ---- 最后本文重点从分析问题出提取主键，使用 groupby 即可快速得到数据。

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总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) output 4、对聚合结果进行命名在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...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个值。...13、第n个值，倒排序也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...但是对于展开以后的操作还是需要一个累计函数来堆区操作。例如它与cumsum函数一起使用，结果将与与sum函数相同。

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一场pandas与SQL的巅峰大战（五）

第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。...◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 数据准备我们仍然使用前一篇的orderamt数据，数据导入方式可以参考之前的内容。需要分别在MySQL，Hive，pandas中进行数据导入，在此不作赘述。...在上面的基础上加上月份相等条件即可，从结果中可以看到，在11月和12月cum列是分别累计的。...1.不分组情况 cumsum函数 cumsum是pandas中专门用于计算累计和的函数。类似的函数还有cumprod计算累计积，cummax计算前n个值的最大值，cummin计算前n个值的最小值。...expanding函数分组情况下使用expanding函数需要和groupby结合，注意得到的结果是多重索引，需要取values才能赋值给原dataframe。

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如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？

从开放数据中，你可以了解一个城市或者社区是否安全，并合理避险。 ?...调用 Pandas 的 str.replace 函数，我们可以让它自动将每一个地址都进行解析替换，并且把结果存入到了一个新的列名称，即 street 。...这里，我们把 groupby 里面的单一变量，换成一个列表。于是 Pandas 就会按照列表中指定的顺序，先按照月份分组，再按照小时分组。...robbery[robbery.year==2018].groupby(['month', 'hour']).size() ? 但是这样的统计结果，无法直接绘制。我们需要做一个变换。...小结通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容：如何检索、浏览和获取开放数据；如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计；如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充；如何用 Pandas

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