作者：Lemon 来源：Python数据之道 玩转 Pandas 的 Groupby 操作 大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。 今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...如果我们想使用原数组的 index 的话，就需要进行 merge 转换。...0 7 0 Name: B, dtype: int64 In [22]: df['count_B']=df.groupby(['group1', 'group2'])['B'].transform...transform() 方法会将该计数值在 dataframe 中所有涉及的 rows 都显示出来（我理解应该就进行广播） 将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组（groupby）运算 In [23]
Daily ['Outlier'] - 一个布尔值（True或False），让我们知道CustomerCount列中的值是否在可接受的范围内。 将使用transform属性而不是apply。...原因是transform将使dataframe的形状（行数和列数）保持不变，而apply则不会。通过查看前面的图表，可以发现它们不像高斯分布，这意味着不能使用像mean和stDev这样的汇总统计。...# 结合所有市场 # 获取每日最大的客户 ALL=pd.DataFrame(Daily['CustomerCount'].groupby(Daily. index.get_level_values(...1)).sum()) ALL.columns = ['CustomerCount'] # rename column # 通过Year 和 Month聚合 YearMonth = ALL.groupby...([lambda x: x.year, lambda x: x.month]) # 获取每年、月最大的客户数 ALL['Max']= YearMonth['CustomerCount'].transform
同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式： df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作 例如第一个例子中的代码就应该如下： df.groupby...170.2 63.0 Male 193.9 89.0 agg方法 groupby对象有一些缺点： 无法同时使用多个函数 无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名...gb.cummax().head() Height 0 158.9 46.0 1 166.5 70.0 2 188.9 89.0 3 NaN 46.0 4 188.9 89.0 当用自定义变换时需要使用...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。... Series ，索引与 agg 的结果一致 gb = df.groupby(['Gender','Test_Number'])[['Height','Weight']] gb.apply(lambda
138.2 NaN 内置的转换方法 GroupBy 上的以下方法作为转换操作。...注意 通过提供 UDF 给transform进行转换通常比在 GroupBy 上使用内置方法性能更低。考虑将复杂操作分解为一系列利用内置方法的操作。...从版本 2.0.0 开始更改：当在分组的 DataFrame 上使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时，pandas 现在会将结果的索引与输入的索引对齐。...注意 通过向transform提供 UDF 进行转换通常不如在 GroupBy 上使用内置方法高效。考虑将复杂操作分解为一系列利用内置方法的操作链。...从版本 2.0.0 开始更改：当在分组的 DataFrame 上使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时，pandas 现在会将结果的索引与输入的索引对齐。
32 33 NaN """ dropna 方法可以选择删除 # 要删除一列或一行中全部都是nan 值的那一行或列，可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n"..., df.dropna(axis = 'columns', how='all')) # how='all' 指明要这一列全部是nan值才删除，axis 案列操作 print("del rows is...all NaN\n", df.dropna(axis = 'rows', how='all')) # axis 按行操作，how 原理同上 # 同时可以添加条件删除 print(df.dropna(...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据..., "supplier" : np.max}) 3. transform() 方法 可以作用于groupby之后的每个组的所有数据，之前的aggregate函数只能用于分组后组的每列数据。
查看所有可调用的方法 由此可见，groupby对象可以使用相当多的函数，灵活程度很高 print([attr for attr in dir(grouped_single) if not attr.startswith...聚合 常用聚合函数 同时使用多个聚合函数 使用自定义函数 利用NameAgg函数 带参数的聚合函数 a)....grouped_single[['Math','Physics']].filter(lambda x:(x['Math']>32).all()).head() ? 3....传入对象 transform函数中传入的对象是组内的列，并且返回值需要与列长完全一致 grouped_single[['Math','Height']].transform(lambda x:x-x.min...df_nan.groupby('School').transform(lambda x: x.fillna(x.mean())).join(df.reset_index()['School']).head
NaN NaN 使用 DataFrame 返回 Series 的滚动应用 滚动应用于多列，其中函数在返回 Series 之前计算 Series In [163]: df = pd.DataFrame...使用 Grouper 而不是 TimeGrouper 进行时间分组 带有一些缺失值的时间分组 Grouper 的有效频率参数 时间序列 使用 MultiIndex 进行分组 使用 TimeGrouper...和另一个分组创建子组，然后应用自定义函数 GH 3791 使用自定义周期重新采样 重新采样日内框架而不添加新天数 重新采样分钟数据 使用 groupby 重新采样 ## 合并 连接 文档。...NaN DataFrame.corr中的method参数除了命名的相关类型外还可以接受可调用对象。...= v.shape[0] == 0 or (s[0] == s).all() or not pd.notna(v).any() （请注意，此示例不区分np.nan、pd.NA和None之间的区别）
4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...可以同时使用多个聚合函数，此时得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名： grouped = tips.groupby(['sex','smoker']) grouped_pct = grouped...transform函数 transform会将一个函数运用到各个分组，然后将结果放置到适当的位置上。...可以看到，在上面的例子中，分组产生了一个标量，即分组的平均值，然后transform将这个值映射到对应的位置上，现在DataFrame中每个位置上的数据都是对应组别的平均值。...apply函数 同agg一样，transform也是有严格条件的函数，传入的函数只能产生两种结果:要么产生一个可以广播的标量值，如np.mean，要么产生一个相同大小的结果数组.最一般化的GroupBy
普通函数 func可以是我们正常使用的普通函数，像下面例子这样自定义一个函数。...，使用transfrom计算分组的求和并不会像apply一样改变原表的结构，而是直接在原表的基础上再增加一列。...仍用上个例子，我们希望获得城市总销售额超过40的记录，那么就可以这样使用。...我们知道替换缺失值的常见的方法是用mean替换NaN。下面是每个组中的平均值。...transform()使用每组平均值来替换缺失值。
3个Pandas高频使用函数 本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform 模拟数据 In [1]: import pandas as pd import...Out[13]: chinese math sum 362.0 NaN mean 90.5 92.0 groupby + agg的联合使用： In [14]: # 4 df.groupby("sex...： df.groupby("sex").agg(chinese_mean=("chinese","mean"), math_min=("chinese","min")) 函数transform 现在的df...办法1：使用groupby + merge In [18]: # 1、先groupby df1 = df.groupby("sex")["chinese"].mean().reset_index()...[21]: df["average_map"] = df["sex"].map(dic) df 使用transform 可以一步到位 df["average_tran"] = df.groupby("
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 本文主要是给大家介绍3个Pandas日常高频使用函数：apply + agg + transform。...Out[13]: chinese math sum 362.0 NaN mean 90.5 92.0 groupby + agg的联合使用： In [14]: # 4 df.groupby("...)) 函数transform 现在的df是这样子： 假设有一个需求：统计性别男女 sex 的chinese 的平均分（新增一个字段放在最后面），如何实现？...In [21]: df["average_map"] = df["sex"].map(dic) df 方法3：使用transform 使用transform可以一步到位 df["average_tran..."] = df.groupby("sex")["chinese"].transform("mean") df 你学会了吗？
(mapping_dict, axis=1).size()) print(df_obj2.groupby(mapping_dict, axis=1).count()) # 非NaN的个数 print(df_obj2...对不同的列分别作用不同的聚合函数，使用dict 示例代码： # 每列作用不同的聚合函数 dict_mapping = {'data1':'mean', 'data2':'...1. merge 使用merge的外连接，比较复杂 示例代码： # 方法1，使用merge k1_sum_merge = pd.merge(df_obj, k1_sum, left_on='key1...transform的计算结果和原始数据的形状保持一致， 如：grouped.transform(np.sum) 示例代码： # 方法2，使用transform k1_sum_tf = df_obj.groupby...8 NaN NaN NaN 355.3518 apply可以用来处理不同分组内的缺失数据填充，填充该分组的均值。
transform(lambda x:x.shift(1)) data_all_1['actual_repay_date_sft'] = data_all_1.groupby('order_id')['...actual_repay_date'].transform(lambda x:x.shift(1)) data_all_1['odu_first_flag'] = 0 data_all_1.loc[(data_all..._1['odu_first_flag']==2),'balance'] = np.nan data_all_1['balance'] = data_all_1.groupby('order_id')['...']==2),'expected_date_2'] = np.nan data_all_1['expected_date_2'] = data_all_1.groupby('order_id')['expected_date..._2'].transform(lambda x:x.ffill()) data_all_1.loc[(data_all_1['odu_first_flag']==2),'odu_days'] = (data_all
“作者把我们从拿到原始数据到完成数据清洗的步骤过程用到的Code，进行了一次系统的梳理，是一份很不错的checklist，也是一份很值得收藏的文章哦！...The yellow highlighted cells in the dataframe above are NaN values....You can search for the number of missing values in a dataset by typing the following: # show NaN values...The key function for this task is groupby() and is mainly used for aggregating rows based on categorical..."species" categories df["sepal_length"].groupby(df["species"]).mean() Or you can apply such aggregate
arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...我们可以通过transform来使用聚合逻辑。...也就是说即使transform与返回聚合值的groupby操作一起使用，它会将这些聚合值赋给每个元素。 例如，假设我们想知道每门课所有学生的分数之和。...用transform做同样的事情，我们会得到更有趣的东西： df.groupby("subject")["score"] \ .transform( sum )...Error: Function did not transform """ 而Apply的灵活性确保它即使使用聚合也能很好地工作。
在特征工程上，进行简单的特征线性组合,将 all_jet 文件中的除 xyz 空间特征外的其他特征分配(相除)到 x、y、z 方向上，在 all_jet 文件中以 event_id 为主键分组做相应的统计特征...；对 all_particle 文件进行简单的特征线性组合，以 jet_id 为主键进行分组得到每个 particle 的统计特征。...选手 hengheng 使用的模型是 catboost，他认为大多数情况下 catboost 效果是三个 boost（xgb,lgb,cat）中最好的，且需要设置的参数较少并支持 GPU，该 baseline...event_label = train_jet.groupby('event_id')['label'].agg('nunique') print('Max number of jet types in...a event: ', event_label.max()) Max number of jet types in a event: 1 ax = train_jet.groupby('event_id
无论使用 groupby 的目的是什么，一个通常有用的 GroupBy 方法是 size，它返回一个包含组大小的 Series： In [28]: df.groupby(["key1", "key2"]...返回不带行索引的聚合数据 到目前为止的所有示例中，聚合数据都带有一个索引，可能是分层的，由唯一的组键组合组成。...还有另一个内置方法叫做transform，它类似于apply，但对您可以使用的函数种类施加了更多的约束： 它可以生成一个标量值广播到组的形状。 它可以生成与输入组相同形状的对象。...当与transform一起使用时，这些函数也有一个“快速路径”。...No 1.0 NaN NaN 44.0 45 Yes 6.0 NaN NaN 17.0 23 All 19.0 87.0
其核心原理就是通过计算每条台风路径的经、纬向质心，以及经、纬、对角向的方差，作为聚类的依据，使用KMEAN算法将上述5个特征进行分类。 最后将分类后的结构进行可视化展示。...(['count'])['wx'].transform('sum') tc['wy_sum'] = tc.groupby(['count'])['wy'].transform('sum') tc['w_sum...'] = tc.groupby(['count'])['w'].transform('sum') tc['x_mean'] = tc['wx_sum'] / tc['w_sum'] tc['y_mean...(['count'])['x_var'].transform('sum') tc['y_var_sum'] = tc.groupby(['count'])['y_var'].transform('sum...:121 label:4, tc number:59 label:1, tc number:25 label:2, tc number:6 问题讨论 本次复现的工作其实并没有全部完成，在确定台风分类数量上只是随机选择了一个数
了解哪些列存在 “nan”, 并可以把nan的个数打印，主要的目的在于 nan存在的个数是否真的很大，如果很小一般选择填充，如果使用lgb等树模型可以直接空缺，让树自己去优化，但如果nan存在的过多、可以考虑删掉...：（其他离散特征均可以如此分析，比如贷款期限等） #贷前等级的逾期情况 grade_risk = train.groupby('grade')['isDefault'].agg(all_sum = np.size...([f])['id'].transform('count') data[f+'_rank'] = data.groupby([f])['id'].rank(ascending=False...,以totalAcc为例： term_risk = train.groupby('totalAcc')['isDefault'].agg(all_sum = np.size, bad_sum = np.sum...Embedded 5.3.1 基于惩罚项的特征选择法 使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维。
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。...(other[, axis, level]) 类似Array.lt DataFrame.gt(other[, axis, level]) 类似Array.gt DataFrame.le(other[,...(func, *args, **kwargs) Call function producing a like-indexed NDFrame DataFrame.groupby([by, axis, level...DataFrame.round([decimals]) Round a DataFrame to a variable number of decimal places.
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