首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas数据处理利器-groupby

数据分析中,常常有这样场景,需要对不同类别的数据,分别进行处理,然后再将处理之后内容合并,作为结果输出。对于这样场景,就需要借助灵活groupby功能来处理。...groupby操作过程如下 split, 第一步,根据某一个或者多个变量组合,将输入数据分成多个group apply, 第二步, 对每个group对应数据进行处理 combine, 第三步...groupby函数返回值为为DataFrameGroupBy对象,有以下几个基本属性和方法 >>> grouped = df.groupby('x') >>> grouped <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...汇总数据 transform方法返回一个和输入原始数据相同尺寸数据框,常用于在原始数据基础上增加新一列分组统计数据,用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...()) y 0 0 1 2 2 -2 3 3 4 3 5 8 pandasgroupby功能非常灵活强大,可以极大提高数据处理效率。

3.6K10

关于pandas数据处理,重在groupby

一开始我是比较青睐于用numpy数组来进行数据处理,因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧,特别是之前要用numpy循环操作,现在不用了。。。...果然我还是孤陋寡闻,所以如果不是初学者,就跳过吧: ''' 首先上场是利用pandas对许多csv文件进行y轴方向合并(这里csv文件有要求,最起码格式要一致,比如许多系统里导出文件,格式都一样...''' import pandas as pd import os csvpath='D:/minxinan/wrw/2018csv' csvfile=os.listdir(csvpath) #for...doy=[] for ij in range(len(day)): a=month[ij]*32+day[ij] doy.append(a) b2['doy']=doy group=b2.groupby...([b2['经度'],b2['纬度'],b2['doy']],as_index=False) b5=group.mean()###这里就是groupby统计功能了,除了平均值还有一堆函数。。。

77820
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

5个例子比较Python Pandas 和R data.table

在这篇文章中,我们将比较Pandas 和data.table,这两个库是Python和R最长用数据分析包。我们不会说那个一个更好,我们这里重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活方法。...data.table) melb <- fread("datasets/melb_data.csv") 示例1 第一个示例是关于基于数据集中现有列创建新列。...示例2 对于第二个示例,我们通过应用几个过滤器创建原始数据子集。这个子集包括价值超过100万美元,类型为h房子。...示例3 在数据分析中使用一个非常常见函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中不同值。 例如,我们可以计算出不同地区平均房价。...inplace参数用于将结果保存在原始数据中。 对于data.table,我们使用setnames函数。它使用三个参数,分别是表名,要更改列名和新列名。

3K30

数据科学学习手札69)详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg

二、非聚合类方法   这里非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby(),首先读入数据,这里使用到全美婴儿姓名数据,包含了1880-2018...年全美每年对应每个姓名新生儿数据,在jupyterlab中读入数据并打印数据一些基本信息以了解我们数据集: import pandas as pd #读入数据 data = pd.read_csv...中tqdm模块用法中,我对基于tqdm为程序添加进度条做了介绍,而tqdm对pandas也是有着很好支持,我们可以使用progress_apply()代替apply(),并在运行progress_apply...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,其主要使用到参数为by,这个参数用于传入分组依据变量名称,...3.2 利用agg()进行更灵活聚合   agg即aggregate,聚合,在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合,其传入参数为字典

4.9K60

基于数据中台ERP系统数据按单位拆分方案【上篇】

作者:HappSir 声明:本文系作者原创,仅用于SAP等ERP软件应用与学习,不代表任何公司。...目录 一、整体概述 二、拆分思路 三、具体措施(下篇会详细介绍) 本文基于数据中台中已接入ERP系统数据,为确定数据中台中ERP系统业务数据所属单位或部门,明确数据安全、数据质量等权责,提升企业ERP...系统各模块业务数据质量,确保数据中台ERP系统数据能够有效支撑企业数据数字化转型各项数据分析与应用,有必要对ERP系统各模块业务数据按单位进行数据拆分,本节详细介绍ERP系统数据拆分思路、具体措施,...对其它EPR系统及非ERP系统数据拆分具有指导意义。...注:本节基于某企业数据中台ERP系统数据按单位拆分实践,结合自身对数据拆分思考后编写而成,所有内容已进行信息脱敏,纯粹从ERP系统(以SAP软件为例)视角阐述数据如何进行单位化拆分,仅供大家参考借鉴

1.1K40

Python数据分析 | 基于Pandas数据可视化

进行数据分析灵活操作,但同时作为一个功能强大全能工具库,它也能非常方便地支持数据可视化,而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现,大大加速了我们分析效率,本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形方法...一、基本绘图函数plot Series 和 DataFrame 上可视化功能,只是围绕matplotlib库plot()方法简单包装。...例如,这是一个箱线图,代表对[0,1)上一个随机变量10个观测值五个试验。...本系列教程涉及速查表可以在以下地址下载获取: Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程 ShowMeAI...系列教程推荐 图解Python编程:从入门到精通系列教程 图解数据分析:从入门到精通系列教程 图解AI数学基础:从入门到精通系列教程 图解大数据技术:从入门到精通系列教程

85461

使用 Python 对相似索引元素上记录进行分组

在 Python 中,可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上记录进行分组,这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素记录分组用于数据分析和操作。...在本文中,我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上记录进行分组。 方法一:使用熊猫分组() Pandas 是一个强大数据操作和分析库。...groupby() 函数允许我们根据一个或多个索引元素对记录进行分组。让我们考虑一个数据集,其中包含学生分数数据集,如以下示例所示。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里,Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据一个或多个列。...生成数据显示每个学生平均分数。

18930

精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

,还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据。...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据行,如何对此类数据应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。...使用groupby方法 在本节中,我们将学习如何使用groupby方法将数据拆分和聚合为组。 我们将通过分成几部分来探讨groupby方法工作方式。 我们将用统计方法和其他方法演示groupby。...在后台,groupby方法将数据分成几组,然后我们然后将函数应用于拆分数据,然后将结果放在一起并显示出来。 让我们将这段代码分成几部分,看看它是如何发生。...在本节中,我们学习了如何使用groupby方法将数据拆分和聚合为组。 我们将groupby方法分解为多个部分,以探讨其工作方式。

28K10

30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

Pandas 是 Python 中最广泛使用数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用功能,可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数示例。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多小数点。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串筛选 我们可能需要根据文本数据(如客户名称)筛选观测值(行)。...30.设置数据样式 我们可以通过使用返回 Style 对象 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化和显示数据选项。例如,我们可以突出显示最小值或最大值。

8.9K60

pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

标签:Python与Excel, pandas 在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便方法,可以按照我们想要任何方式汇总数据。...现在,你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时,后台是怎么运作。...Pandas groupby拆分-应用-合并过程 本质上,groupby指的是涉及以下一个或多个步骤流程: Split拆分:将数据拆分为组 Apply应用:将操作单独应用于每个组(从拆分步骤开始)...Combine合并:将结果合并在一起 Split数据拆分数据发生在groupby()阶段。...GroupBy对象包含一组元组(每组一个)。在元组中,第一个元素是类别名称,第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此,这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分数据集,而不是对其进行迭代。

4.3K50

Pandas 秘籍:6~11

非常有趣是,pandas 允许您将groupby方法传递给任何对象。 这意味着您可以从与当前数据完全无关内容中形成组。 在这里,我们将cuts变量中值分组。...() 另见 请参阅第 4 章,“选择数据子集”中“同时选择数据行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用结果...在数据的当前结构中,它无法基于单个列中值绘制不同组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统数据,而不会像这样循环。...更多 步骤 19 中图显示了大量噪声,如果对其进行了平滑处理,则数据可能更易于解释。 一种常见平滑方法称为滚动平均值。 Pandas数据groupby对象提供了rolling方法。...对于使用基于标签.loc索引器任何结果,都是如此。

33.8K10

python数据分析——数据分类汇总与统计

一、Groupby分类统计 Hadley Wickham创造了一个用于表示分组运算术语“split-apply-combine" (拆分-应用-合并)。...第一个阶段,pandas对象中数据会根据你所提供一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象特定轴上执行。...如果说用groupby进行数据分组,可以看做是基于行(或者说是index)操作的话,则agg函数则是基于聚合操作。...关键技术: groupby函数和agg函数联用。在我们用pandas数据进 行分组聚合实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...关键技术:可以向groupby传入as_index=False以禁用索引功能。 三、apply:一般性拆分-应用-合并” 最通用GroupBy方法是apply,本节将重点讲解它该函数。

12910

如何在 Pandas 中创建一个空数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中data.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。...Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中 Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

19630

精通 Pandas:1~5

面板操作功能集相对欠发达,不如序列和数据丰富。 总结 总结本章,numpy.ndarray是 Pandas 数据结构所基于基岩数据结构。...any()方法返回布尔数据中是否有任何元素为True。 all()方法过滤器返回布尔数据中是否所有元素都是True。 其来源是这里。...分组操作 groupby操作可以被认为是包含以下三个步骤过程一部分: 分割数据集 分析数据 聚合或合并数据 groupby子句是对数据操作。...序列是一维对象,因此对其执行groupby操作不是很有用。 但是,它可用于获取序列不同行。 groupby操作结果不是数据,而是数据对象dict。...总结 在本章中,我们看到了各种方法来重新排列 Pandas数据。 我们可以使用pandas.groupby运算符和groupby对象上关联方法对数据进行分组。

18.7K10

数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

在本节中,我们将探讨 Pandas聚合,从类似于我们在 NumPy 数组中看到简单操作,到基于groupby概念更复杂操作。...Pandas简单聚合 之前,我们研究了一些可用于 NumPy 数组数据聚合(“聚合:最小,最大和之间任何东西”)。...然而,要深入探索数据,简单聚合通常是不够数据汇总下一级是groupby操作,它允许你快速有效地计算数据子集聚合。...例如,这里是一个apply(),它按照第二列总和将第一列标准化: def norm_by_data2(x): # x 是分组值数据 x['data1'] /= x['data2']...指定分割键 在之前介绍简单示例中,我们将DataFrame拆分为单个列名。这只是定义分组众多选项之一,我们将在此处介绍分组规则其他选项。

3.6K20

Pandasgroupby这些用法你都知道吗?

导读 pandas作为Python数据分析瑞士军刀,集成了大量实用功能接口,基本可以实现数据分析一站式处理。...前期,笔者完成了一篇pandas系统入门教程,也针对几个常用分组统计接口进行了介绍,今天再针对groupby分组聚合操作进行拓展讲解。 ?...01 如何理解pandasgroupby操作 groupbypandas中用于数据分析一个重要功能,其功能与SQL中分组操作类似,但功能却更为强大。...其中: split:按照某一原则(groupby字段)进行拆分,相同属性分为一组 apply:对拆分各组执行相应转换操作 combine:输出汇总转换后各组结果 02 分组(split)...---- 04 时间序列groupby——resample 再次指出,groupby相当于是按照某一规则对数据进行分组聚合,当分组规则是时间序列时,还存在另一种特殊分组方式——重采样resample

3.5K40

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列唯一值来形成结果DataFrame轴。此函数不支持数据聚合,多个值将导致列中MultiIndex。...=False) 输出为: 2.3 分组与聚合(6.2.3 ) 分组与聚合是常见数据变换操作 分组指根据分组条件(一个或多个键)将原数据拆分为若干个组; 聚合指任何能从分组数据生成标量值变换过程...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...使用pandasgroupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy对象,该对象是一个可迭代对象,它里面包含了每个分组具体信息,但无法直接被显示。...实现哑变量方法: 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。

19.2K20
领券