()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...主要使用 groupby 和 pivote_table 进行处理。...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组,然后汇总 id 列的数据df.groupby...([‘city’,‘size’])[‘id’].count()对两个字段进行分组汇总,然后进行计算df.groupby(‘city’)[‘pr’].agg([len, np.sum,np.mean])对...= df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 对分组后的部分列进行聚合 import pandas as pd
# 按照AIRLINE分组,使用agg方法,传入要聚合的列和聚合函数 In[3]: flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head(...# 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合 # 对于每条航线,找到总航班数,取消的数量和比例,飞行时间的平均时间和方差 In[12]: group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'...# 上面这么做,会默认对AIRLINE排序,sort设为False可以避免排序 In[21]: flights.groupby(['AIRLINE'], as_index=False, sort=False...(grouped.agg) Out[32]: 如何做 # 自定义一个返回去本科生人数在1000和3000之间的比例的函数 In[33...和Month进行分组,然后使用transform方法,传入函数,对数值进行转换 In[66]: pcnt_loss = weight_loss.groupby(['Name', 'Month'])['
groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”(拆分 - 应用 - 合并)....型数据 pandas分组和聚合详解 官方文档 DataFrame....(需要按照职业进行分组)并按照平均年龄从大到小排序?(分组之后对年龄求平均再排序) 分别找出男人和女人每种职业的人数?(按照男女分组) 更进一步, 如何找出男人和女人在不同职业的平均年龄?...(先按男女分组,再按照不同职业分组,再求平均年龄) ---- 问题1 : 如何找出每一种职业的平均年龄?并按照平均年龄从大到小排序?...','count','max']) # 能够传入多个聚合函数 grouped["age"].agg(np.max) 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时,使用as_index
按照计数对行降序排序。 现在,我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame的子集,我们使用.loc切片语法。...下一步是按'Count'对行降序排序。...对行排序 .sort_values() 分组和透视 在本节中,我们将回答这个问题: 每年最受欢迎的男性和女性名称是什么?...分组 为了在pandas中进行分组。 我们使用.groupby()方法。...# Shorthand for baby.groupby(['Last', 'Sex']).agg(np.sum) baby.groupby(['Last', 'Sex']).sum() Count
然后就是执行where筛选,对比pandas就相当于写一个condition1过滤条件,做一个分组前的筛选筛选。...再接着就是执行select条件,聚合函数就是写在select后面的,对比pandas就是执行agg()函数,在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...最后执行的是having表示分组后的筛选,在pandas中,通过上图可以发现我们得到了一个df1对象,针对这个df1对象,我们再做一次筛选,也表示分组后的筛选。...; 注意:combine这一步是自动完成的,因此针对pandas中的分组聚合,我们只需要学习两个内容,① 学习怎么分组;② 学习如何针对每个分组中的数据,进行对应的逻辑操作; 03 groupby分组对象的相关操作...针对分组对象,我们既可以直接调用聚合函数sum()、mean()、count()、max()、min(),还可以调用分组对象的agg()方法,然后像agg()中传入指定的参数。
这是一个典型的数据聚合的例子,现在如果想用Pandas来实现,应该如何处理? 1. 聚合运算 (1)groupby:按照变量进行分组 要实现这个目的,使用 groupby 语句即可。...(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。...比如oct(x)这个函数是将x转换成八进制,那么如果对oct进行groupby,比如: family.groupby(oct).count() 那么就是对原数据的索引求八进制,再进行count: ?...(3)用agg()自定义聚合函数 前面的聚合函数:mean()/ sum()/ count()等等,都是内置的,其实也可以自定义,自定义函数之后,要结合agg使用。...agg()不仅可以发挥自定义聚合函数的作用,还可以一次性对多个函数进行聚合运算: family.groupby('fam')['salary'].agg(['mean','sum', max2]) 结果为
使用聚合函数: grouped = df.groupby('A') grouped['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std]) 显示: ?...: grouped = df.groupby('Year') print (grouped['C'].agg([np.size,np.sum,np.mean])) 打印: size sum mean...可以看到,相当于是进行了两次分组,先对电影名进行分组,在电影名相同的情况下再对姓名进行分组,并计算出相应的平均评分。...再对评分差异排序: # 排序sort_values,是pandas常用的方法 movie_gender_rating_pingjun.sort_values(by = 'diff',ascending=...的电影名单: #对观影次数做排序,获取索引 top_movie_title = movie_data.groupby('Title').size().sort_values()[::-1][:100].
本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用的Python库,如pandas、numpy和matplotlib等。...count、min以及sum等函数。...,'nanjing':['sum','mean']}) 2.2逐列及多函数应用 【例10】同时使用groupby函数和agg函数进行数据聚合操作。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。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。...和agg函数对该数据表进行分组聚合操作。
可视化是数据分析的重要一环,也是python比较擅长的工作,本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。...本笔记是基于pandas进行数据读取的,因此也简单的总结了一下pandas的一些常规操作,比如文件读取、数据显示、数据分布、数据列名的展示,数据的分组和统计,数据的排序,行列数据的汇总,以及行列的转换。...其次本文简单演示了一下如何展示行数据和列数据,以及如何展示多列数据。 本系列的最终目标是通过GDP和人口统计数据集来演示matplotlib的各种主要图表。...groupby分组---------------------- #对个别维度进行分组统计 print(df.groupby('区域').sum()) #对多个维度进行分组统计 print(df.groupby...(['区域','地区']).mean()) #对多个指标按照不同规则进行分组统计 print(df.groupby('区域').agg({'2017年':[np.mean, 'sum'],
np.float64)) .apply(lambda _df: _df.replace(4, np.nan)) .dropna(how='all') ) 对我们的自杀数据进行处理...Generation, Silent] 上述的代码先是对df进行年龄分组,返回一个dataFrameGroupBy的类型数据,之后再个各个组进行聚合操作(agg),得到每组独一无二的值。...该方法也可以接受任意函数(functions),在0.25版本的pandas中,新增了新的使用agg的方式: #使用sort_values函数和head 函数 排序并得到前10名 (df .groupby...的前10名 (df .groupby(['country', 'year']) .agg({'suicides_per_100k': 'sum'}) .rename(columns={'suicides_per...,只unstack('sex'): 另外一种方法是使用pipe进行串联操作,一个简单有效的例子是查询数据的不同信息: def log_head(df, head_count=10):
df.groupby(df['key1']) #对整个DataFrame分组 10 print(group.count()) #返回分组的数目 11 print(group.head()) #返回每组的前几个值...#返回每个分组的最小值 18 print(group.std()) #返回每组的标准差 19 print(group.sum()) #返回每组的和 20 group2 = df['data1'].groupby...(df['key1']) #对整个DataFrame分组 9 print(group.count()) #返回分组的数目 10 print(group.head()) #返回每组的前几个值 11...(df['key1']) #对整个DataFrame分组 print(group.count()) #返回分组的数目 print(group.head()) #返回每组的前几个值 print(group.max...#返回每组的标准差 print(group.sum()) #返回每组的和 print(group.quantile(0.9)) #返回每组的分位数 group2 = df['data1'].groupby
它基本上是以人为中心的,并通过定量平衡权衡来促进决策。为了可靠地量化事物,我们必须适当地使用和分析数据,对每一步都要进行批判性思考和怀疑,并考虑我们的决定如何影响他人。...例如,按降序排序的行的前 5 个条目(即从最高到最低)是最大的 5 个值。.sort_values 允许我们按指定列对DataFrame或Series进行排序。...在这里,我们可以指定我们想要按长度对"Name"值进行排序。...假设我们想要按每个“名字”中的“dr”和“ea”的数量对babynames表进行排序。我们将定义函数dr_ea_count来帮助我们。...中,让我们首先使用Python的json包进行一些 EDA,以了解 JSON 文件的特定结构,以便决定是否(以及如何)将其加载到pandas中。
()实例演示 pandas.groupby()三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析,那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具...接下来我们通过具体的例子对各个步骤进行讲解。...如果我们对多列数据进行Applying操作,同样还是计算和(sum),代码如下: grouped2 = test_dataest.groupby(["Team","Year"]).aggregate(np.sum...”操作,即对agg的结果进行重新命名,不必再自己定义了。...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 是一个「开源的、有 BSD 开源协议的库,它为 Python 编程语言提供了高性能、易于使用的数据架构以及数据分析工具」。...为了检查索引是否已经排序并对它排序,主要有两种方法: %%time >>> mi_df.sort_index() CPU times: user 34.8 ms, sys: 1.63 ms, total...('suicides_sum', ascending=False) .head(10)) 用排序值(sort_values)和 head 得到自杀率排前十的国家和年份 (df .groupby(['country...suicides_sum')) 用排序值 nlargest 得到自杀率排前十的国家和年份 在这些例子中,输出都是一样的:有两个指标(国家和年份)的 MultiIndex 的 DataFrame,还有包含排序后的...希望对现在的你来说,索引和查找的概念能更加清晰。最后,你还可以试着用方法链写更长的链。 这里还有一些笔记:https://github.com/unit8co/medium-pandas-wan?
Pandas 是一个「开源的、有 BSD 开源协议的库,它为 Python 编程语言提供了高性能、易于使用的数据架构以及数据分析工具」。...为了检查索引是否已经排序并对它排序,主要有两种方法: %%time >>> mi_df.sort_index() CPU times: user 34.8 ms, sys: 1.63 ms, total...( suicides_sum , ascending=False) .head(10)) 用排序值(sort_values)和 head 得到自杀率排前十的国家和年份 (df .groupby([ country...suicides_sum )) 用排序值 nlargest 得到自杀率排前十的国家和年份 在这些例子中,输出都是一样的:有两个指标(国家和年份)的 MultiIndex 的 DataFrame,还有包含排序后的...希望对现在的你来说,索引和查找的概念能更加清晰。最后,你还可以试着用方法链写更长的链。 这里还有一些笔记:https://github.com/unit8co/medium-pandas-wan?
之前介绍过索引操作,现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍:主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。...分组对象的head和first 对分组对象使用head函数,返回的是每个组的前几行,而不是数据集前几行 grouped_single.head(2) ?...利用元组进行重命名 group_m.agg([('rename_sum','sum'),('rename_mean','mean')]) ?...什么是fillna的前向/后向填充,如何实现?...变换(Transformation):即分组对每个单元的数据进行操作(如元素标准化):输入的是每组数据,输出是每组数据经过某种规则变换后的数据,不改变数据的维度。
数据合并 使用Join()合并,合并的方式是根据行和行进行合并。...时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式,下面是如何创建时间序列。..., 将name这一列作为分组的键,对year进行分组 group_by_name=df['Year'].groupby(df['name']) print(group_by_name.count())...以下是常用的聚合函数: mean 计算分组平均值 count 分组中非NA值的数量 sum 非NA值的和 median 非NA值的算术中位数 std 标准差 var 方差 min 非NA值的最小值 max...(df1.groupby('key1').agg('sum')) # # 可以同时做多个聚合运算 print(df1.groupby('key1').agg(['sum','mean','std']))
=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。..."]').price.sum() 七、数据汇总 主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对...id字段进行计数 df_inner.groupby('city')['id'].count() 3、对两个字段进行汇总计数 df_inner.groupby(['city','size'])['id']....count() 4、对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值 df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean])
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云