每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...计算每天的平均值：average_values = combined_data.groupby('DOY').mean()使用groupby按照 'DOY' 列对数据进行分组，然后计算每组的平均值。...总体来说，这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件，过滤掉值为0的行，计算每天的平均值，并将结果保存为一个新的CSV文件。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。
pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) 5列、20行的随机浮动 pd.Series(my_list) 从可迭代的my_list创建一维数组 df.index=pd.date_range...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...) 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...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median() 计算算术中位数 10 ....() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
= True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引，常与groupby()一起用 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...() 针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median(...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...还是拿表df来说，excel的数据透视表可以计算a列的A、B、C三个元素对应的c列的求和（sum），但是pandas库并没有value_sum()这样的函数，pandas的sum函数是对整列求和的，例如...['c'].nunique()就是期望的结果，效率比用for循环更高，值得学习。 ? Python的去重计数实现
图片本文详细介绍了Vaex这个强大的工具库，能够每秒处理数亿甚至数十亿行数据，而无需将整个数据集加载到内存中。对于大型数据的分析任务，Vaex的效率更简单，对硬件/环境的要求更少！pandas升级版！...图片Vaex 是一个非常强大的 Python DataFrame 库，能够每秒处理数亿甚至数十亿行，而无需将整个数据集加载到内存中。...尽管如此，大型 CSV 文件在日常工作中还是会遇到，这使得此功能对于快速检查和探索其内容以及高效转换为更合适的文件格式非常方便。...例如：从现有列中创建新列将多个列组合成一个新列进行某种分类编码DataFrame 数据过滤其他的一些操作，会进行实质性计算，例如分组操作，或计算聚合（例列的总和或平均值）。...Vaex 对云非常友好——它可以轻松地从任何公共云存储下载（流式传输）数据。并且 Vaex 只会获取需要的数据。例如，在执行 df.head() 时，只会获取前 5 行。
这里说的“你”，是指职场中的非专业人员。 职场人员一般会用 Excel 处理数据，但也会有很多无助的情况，比如复杂计算、重复计算、自动处理等，再遇上个死机没保存，也常常能把人整得崩溃。...日常工作中碰到的数据大都是 Excel 表格那种，称为结构化数据。程序语言要想用来协助日常工作，就需要有较强的结构化数据处理功能。...我们通过例子来看一下，比如这样的表格： 除第一行外的每行数据称为一条记录，对应了一件事、一个人、一张订单……，第一行是标题，说明记录由哪些属性构成，这些记录都有相同的属性，整个表就是这样一些记录的集合...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。...简单的过滤运算，比如取出研发部员工，我们想像中的结果应该是人员表的子集，但实际上是整个人员表（矩阵）和一些被选择的行位置（称为行索引），可以理解为子矩阵。
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。...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数： df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。...子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。 基本使用方法如下： df.loc[:,['Contour']]：选择'Contour'列的所有数据。....apply的行或列中应用函数。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一、简介 pandas提供了很多方便简洁的方法...● 多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服，在（数据科学学习手札53）Python...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法，其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果，主要可以进行以下几种操作： ●
这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。 由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...() / 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。...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()
此输出可用于使用在数据子集教程中介绍的条件（布尔）索引来对数据进行子选择。由于泰坦尼克号上只有一位女伯爵，我们得到一行作为结果。...您可能希望将数据拆分为子集并为每个子集计算平均值。...plyr plyr 是一个用于数据分析的 R 库，围绕着 R 中的三种数据结构 a（数组）、l（列表）和 d（数据框）展开。下表显示了这些数据结构在 Python 中的映射方式。...您可能希望将数据拆分为子集，并为每个子集计算平均值。...您可能希望将数据拆分为子集并为每个子集计算平均值。
pd.set_option('display.max_rows', 10) # 设置显示宽度为1000,这样就不会在IDE的输出框中换行了 pd.set_option('display.width',...可以直接通过赋值完成，也可通过数据框的assign来完成赋值，不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...使用数据框的方法drop。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby...(['gender', 'age'])[['praise']].mean()) # 对性别分组,获取点赞数和年龄的平均值 print(df.groupby(['gender'])[['praise',
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','...pop','gdpPercap']].mean() # 根据year分组，查看每年的life平均值，pop平均值和gpd平均值，用mean做聚合运算 也可以根据两个列分组，形成二维数据聚合 df.groupby...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
譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服。...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。
在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。 ? ?...(1000) # 按照z分组，统计y的组内平均值 y.groupby(by = z).aggregate(np.mean) ?...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?
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。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...例如，这是Jazz音乐家：以下是拥有超过 1,800,000 名听众的艺术家：1.4 处理缺失值许多数据集可能存在缺失值。假设数据框有一个缺失值：Pandas 提供了多种方法来处理这个问题。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...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。...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。
因为每个列表都在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...统计汇总函数 数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。 ? ?...(1000) # 按照z分组，统计y的组内平均值 y.groupby(by = z).aggregate(np.mean) ?...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?
譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...本节首先介绍pandas的工作原理，然后介绍将数据聚合到子集的两种方法：groupby方法和pivot_table函数。...在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。...index和columns分别定义数据框架的哪一列将成为透视表的行和列标签。
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