一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题,如图所示。...后来他自己参考月神的文章,拯救pandas计划(17)——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接,也写出来了,如图所示。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
常用的合并数据的函数包括: 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作,主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接,通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...sort:表示按键对应一列的顺序对合并结果进行排序,默认为True。...它们的区别是: df.join() 相同行索引的数据被合并在一起,因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加; df.merge()通过指定的列索引进行合并,行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并...聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程,这一过程中主要对各分组应用同一操作,并把操作后所得的结果整合到一起,生成一组新数据。...实现哑变量的方法: pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理,并在处理后返回一个哑变量矩阵。
join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾...分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:...计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum:计算分组的总和 mean:计算分组的平均值 median:计算分组的中位数 min和 max:计算分组的最小值和最大值 count...interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和...: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh
import pandas as pd pandas在默认情况下,如果数据集中有很多列,则并非所有列都会显示在输出显示中。...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...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。...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。...合并数据 pd.merge(df, df2, left_on='Contour', right_on='Contour', how='outer') 数据保存 在完成数据清洗后,就需要将数据输出到csv
对于上述仅有一种聚合函数的例子,在pandas中更倾向于使用groupby直接+聚合函数,例如上述的分组计数需求,其实就是groupby+count实现。...进一步的,其具体实现形式有两种: 分组后对指定列聚合,在这种形式中依据country分组后只提取name一列,相当于每个country下对应了一个由多个name组成的series,而后的count即为对这个...此时,依据country分组后不限定特定列,而是直接加聚合函数count,此时相当于对列都进行count,此时得到的仍然是一个dataframe,而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...agg内接收新列名+元组,实现对指定列聚合并重命名。...而后,groupby后面接的apply函数,实质上即为对每个分组下的子dataframe进行聚合,具体使用何种聚合方式则就看apply中传入何种参数了!
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库,它提供了多种数据统计和数据分析功能,使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷,接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作...图片图片注意:若有的时候数据集列数过多,无法展示多列,出现省略号,此时可以使用pandas中的set_option()进行显示设置。...('%Y%m%d')取出年月日,把这个函数用apply lambda应用到data_ratings‘timestamp’的这一列中。...图片图片上面是将两个子数据集合并,也可以多个子数据集合并,将data_movies,data_ratings与data_users一起合并成data1,可以使用两层merge函数合并数据集,也可以使用merge...图片② 根据用户id统计电影评分的均值图片3、分组聚合统计Pandas提供aggregate函数实现聚合操作,可简写为agg,可以与groupby一起使用,作用是将分组后的对象使给定的计算方法重新取值,
GroupBy()的核心,分别是: 第一步:分离(Splitting)原始数据对象; 第二步:在每个分离后的子对象上进行数据操作函数应用(Applying); 第三步:将每一个子对象的数据操作结果合并(...查看A分组情况 Applying数据计算操作 一旦分组后,我们就可对分组后的对象进行Applying应用操作,这部分最常用的就是Aggregations摘要统计类的计算了,如计算平均值(mean),和(...同时计算多个结果 可能还有小伙伴问“能不能将聚合计算之后的新的结果列进行重命名呢?”,该操作在实际工作中经常应用的到,如:根据某列进行统计,并将结果重新命名。...在pandas以前的版本中需要自定义聚合操作,如下: # 定义aggregation汇总计算 aggregations = { #在values01列上的操作 'values01': {...这里举一个例子大家就能明白了,即我们以Team列进行分组,并且希望我们的分组结果中每一组的个数都大于3,我们该如何分组呢?练习数据如下: ?
Pandas在Python数据科学链条中起着关键作用,处理数据十分方便,且连接Python与其它核心库。...它可以帮助你任意探索数据,对数据进行读取、导入、导出、连接、合并、分组、插入、拆分、透视、索引、切分、转换等,以及可视化展示、复杂统计、数据库交互、web爬取等。...数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种,也就是行和列的形式,dataframe是多行多列,series是单列多行。...选择数据子集 导入数据后,一般要对数据进行清洗,我们会选择部分数据使用,也就是子集。 在pandas中选择数据子集非常简单,通过筛选行和列字段的值实现。 具体实现如下: 4....分组计算 在sql中会用到group by这个方法,用来对某个或多个列进行分组,计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能,而且和sql的用法类似。 image 7.
所以说Pandas的诞生是为了分析金融财务数据,当然现在它已经应用在各个领域了。...它可以帮助你任意探索数据,对数据进行读取、导入、导出、连接、合并、分组、插入、拆分、透视、索引、切分、转换等,以及可视化展示、复杂统计、数据库交互、web爬取等。...数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种,也就是行和列的形式,dataframe是多行多列,series是单列多行。...选择数据子集 导入数据后,一般要对数据进行清洗,我们会选择部分数据使用,也就是子集。 在pandas中选择数据子集非常简单,通过筛选行和列字段的值实现。 具体实现如下: 4....分组计算 在sql中会用到group by这个方法,用来对某个或多个列进行分组,计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能,而且和sql的用法类似。 image 7.
多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作,并能够轻松地应用自定义函数。...数据分组与聚合在数据分析中,常常需要对数据进行分组并进行聚合操作。..., 20, 30, 40, 50]}df = pd.DataFrame(data)# 按照Category列进行分组grouped = df.groupby('Category')# 对分组后的数据进行聚合操作...return max(x) - min(x)# 应用自定义聚合函数print(grouped['Value'].agg(custom_agg)) # 对每个分组应用自定义聚合函数6....总结总的来说,本文介绍了Pandas库的一系列高级用法,涵盖了数据清洗与预处理、多列操作与函数应用、数据合并与拼接、数据分组与聚合、数据透视表与交叉表、缺失值处理的高级技巧、文本数据处理、数据可视化、并行处理
Pandas 在pandas中交换两列也有很多方法,以交换示例数据中地址与岗位两列为例,可以通过修改列号来实现 ?...数据合并 说明:将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并,以公式为例,合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中合并多列比较简单,类似于之前的数据插入操作,例如合并示例数据中的地址+岗位列使用df['合并列'] = df['地址'] + df['岗位'] ?...数据分组 说明:对数据进行分组计算 Excel 在Excel中对数据进行分组计算需要先对需要分组的字段进行排序,之后可以通过点击分类汇总并设置相关参数完成,比如对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资...Pandas 在Pandas中对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定,比如使用df.groupby("学历").mean()一行代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资,结果与Excel
引言 在日常的数据处理工作中,我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具,其中之一是Pandas库。...(df['date_column']) 分组与聚合 Pandas还支持强大的分组与聚合操作,能够根据某列的值对数据进行分组,并对每个分组进行聚合计算。...# 根据某列的值进行分组,并计算平均值 grouped_data = df.groupby('category_column')['value_column'].mean() 数据可视化 除了数据处理,...多表关联与合并 在实际项目中,我们可能需要处理多个Excel表格,并进行数据关联与合并。Pandas提供了merge()函数,可以根据指定的列将两个表格合并成一个新的表格。...# 根据指定列合并两个表格 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column') 时间序列分析 对于包含时间信息的数据,Pandas提供了强大的时间序列处理功能
为了更好地学习数据分析,我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...5.1 数据的合并 用merge合并 DataFrame.merge(self,right,how =‘inner’,on = None) right指要合并的对象 on指要加入的列或索引级别名称,必须在两个...用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 输出结果: ?...# 在筛选后的数据中,对money进行求和 输出结果:9.0 8....8.3 以两个属性进行分组计数 data.groupby(["department","origin"]).count() 输出结果: ?
为了更好地学习数据分析,我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...5.1 数据的合并 用merge合并 DataFrame.merge(self,right,how =‘inner’,on = None) right指要合并的对象 on指要加入的列或索引级别名称,必须在两个...用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 输出结果: ?...在筛选后的数据中,对money进行求和 输出结果:9.0 8....8.3 以两个属性进行分组计数 data.groupby(["department","origin"]).count() 输出结果: ?
DataFrame有两种可供选择的索引模式:loc用于通过标签进行索引,iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas中,引用多行/列是一种复制,而不是一种视图。...就像1:1的关系一样,要在Pandas中连接一对1:n的相关表,你有两个选择。...现在,如果要合并的列已经在右边DataFrame的索引中,请使用join(或者用right_index=True进行合并,这完全是同样的事情): join()在默认情况下做左外连接 这一次,Pandas...首先,你可以只用一个名字来指定要分组的列,如下图所示: 如果没有as_index=False,Pandas会把进行分组的那一列作为索引列。...aggfunc参数控制应该使用哪个聚合函数对行进行分组(默认为平均值)。
假设我们有一个包含学生信息的CSV文件,我们可以使用以下代码将其加载到DataFrame中: df = pd.read_csv('student_data.csv') 在加载数据后,我们可以使用pandas...groupby对象; 第三种: df.groupby(col1)[col2]或者 df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后col2的值; 首先生成一个表格型数据集...关键技术: df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后,col2的值。...在我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...关键技术:在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现,其中在所有参数中,values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
可以通过使用pip命令来进行安装: pip install pandas 安装完成后,我们可以通过以下方式将Pandas导入到Python代码中: import pandas as pd 数据结构 Pandas...它类似于Excel中的电子表格或SQL中的数据库表,提供了行、列的索引,方便对数据进行增删改查。...除了基本的数据操作和可视化外,Pandas还提供了一些高级应用功能,包括时间序列分析、合并与连接数据等。...在Pandas中,可以使用pivot_table函数来创建数据透视表,通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...最后,使用groupby方法按照月份对数据进行分组,然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润,并将结果存储在monthly_sales_profit中。
第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天:Pandas,露两手】 【第6天:数据合并】 【第七天:数据清洗(1)】...这个例子是对fam进行分组求mean(salary),也就是对fam进行groupby,当然也可以对两个变量一起进行groupby,比如对salary按照fam、gender分组求mean: salFamGen...(2)按照函数进行分组 刚刚是对变量进行groupby,还可以直接对函数进行groupby。函数的对象是索引。...还可以对不同的列应用不同的聚合函数,使用字典可以完成 {列1:函数1, 列2:函数2},然后再用agg()包起来: family.groupby('fam')['salary'].agg({'salary...数据透视表 在第5天的日记中,提到过“数据透视表”(第5天:Pandas,露两手): ?
对列名进行排序 # 读取movie数据集 In[12]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') In[13]: movie.head() Out[13]: ?...在整个DataFrame上操作 In[18]: pd.options.display.max_rows = 8 movie = pd.read_csv('data/movie.csv...强行返回每列的值,必须填入缺失值。...# 现在都是均质数据了,可以进行数值运算 In[41]: college_ugds_.head() + .00501 Out[41]: ?...# 查看US News前五所最具多样性的大学在diversity_metric中的情况 In[81]: us_news_top = ['Rutgers University-Newark',
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