子DataFrame保持与原始one的链接 - 腾讯云开发者社区

，（b）若按某多列聚合，则新DataFrame将是多列之间维度的笛卡尔积，即：新DataFrame具有一个层次化索引（由唯一的键对组成），例如：“key1”列，有a和b两个维度，而“key2”有one和...本身的某一列或多列内容进行分组聚合 #创建原始数据集 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ 'key1':['a',...two 1 b one 1 two 1 范例二：利用for循环，对分组进行迭代 #原始数据集与范例一相同 #对一列聚合，使用for循环进行分组迭代 for name...)] 范例五：根据自定义字典、自定义列表、自定义Series、函数或者函数与自定义数组、列表、字典、Series的组合，作为分组键进行聚合 #创建原始数据集 people=pd.DataFrame(np.random.randn...年份】分组参考链接：python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！

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Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

数据库风格的 DataFrame 连接合并或连接操作通过使用一个或多个键链接行来合并数据集。这些操作在关系数据库（例如基于 SQL 的数据库）中尤为重要。...对象中与另一个 DataFrame 中的键不匹配的行将在另一个 DataFrame 的列中出现 NA 值。...与在新的 DataFrame 中将一个列转换为多个不同，它将多个列合并为一个，生成一个比输入更长的 DataFrame。...表 9.4：DataFrame 特定的绘图参数参数描述 subplots 在单独的子图中绘制每个 DataFrame 列 layouts 2 元组（行数，列数），提供子图的布局 sharex 如果...subplots=True，共享相同的 x 轴，链接刻度和限制 sharey 如果 subplots=True，共享相同的 y 轴 legend 添加子图图例（默认为 True） sort_columns

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（八）

bar NaN d NaN False bar NaN 您可以插入原始 ndarrays，但它们的长度必须与 DataFrame 的索引长度匹配。...，保持原始 DataFrame 不变。...NaN d NaN False bar NaN 你可以插入原始的 ndarrays，但它们的长度必须与 DataFrame 的索引长度匹配。...bar NaN d NaN False bar NaN 你可以插入原始的 ndarray，但它们的长度必须与 DataFrame 的索引长度相匹配。...，不会改变原始的 DataFrame。

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数据分析中的可视化-常见图形

data, linestyle='--', color='k') matplotlib中的linestyle, color等设置与matlab基本相同...（2）创建多图可以用axis = fig.add_subplot(m,n,k)的方式定义增加的子图。...还可以指定subplots的其他参数，例如使得子图之间具有相同的x轴或者y轴（否则matplotlib会自动缩放各子图的坐标轴界限）（3）调整子图的间距利用subplots_adjust函数可以调整各个子图之间的间距和图像大小...直方图：直方图histogram是一种可以对值的频率进行离散化显示的柱状图。可以通过调用Series或者DataFrame的hist函数得到。...image.png 原文链接：https://www.jianshu.com/p/7aa4b7639515

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高手系列！数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

图片本文汇总介绍了21个 Pandas 进阶用法，能保持代码整洁优雅，更能提高代码效率！...这篇是从数据科学家朋友那里搞到的私藏，快一起薅羊毛作者：韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 本文地址：https...Python数据分析实战教程图片在本文中，ShowMeAI给大家汇总介绍 21 个 Pandas 的提示和技巧，熟练掌握它们，可以让我们的代码保持整洁高效。...1：DataFrame.copy() 如果我们希望对DataFrame操作，但是不希望改变原始DataFrame，我们可以使用df.copy()制作副本，如下例所示： import pandas as...中的列我们可以根据名称中的子字符串过滤 pandas DataFrame 的列，具体是使用 pandas 的DataFrame.filter功能。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

你可能希望取一个对象，并将其轴重新索引为与另一个对象相同的标签。...项目与类似字典的接口一致，items() 迭代遍历键值对： Series：(索引，标量值) 对 DataFrame：(列，Series) 对例如： In [258]: for label...通过 Series 的 str 属性访问这些方法，通常名称与等效的（标量）内置字符串方法匹配。...明确一点，没有任何 pandas 方法会具有修改数据的副作用；几乎每个方法都会返回一个新对象，保持原始对象不变。如果数据被修改，那是因为你明确这样做了。...，可以定义一个返回子数据类型树的函数： In [441]: def subdtypes(dtype): .....: subs = dtype.

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Pandas分组与聚合1.分组 (groupby)一、GroupBy对象：DataFrameGroupBy，SeriesGroupBy二、GroupBy对象支持迭代操作三、GroupBy对象可以转换成

grouped3 = df_obj.groupby(['key2', 'key1']) print(grouped3.mean()) # unstack可以将多层索引的结果转换成单层的dataframe...(1, 10, 8)} df_obj = pd.DataFrame(dict_obj) print(df_obj) # 按key1分组后，计算data1，data2的统计信息并附加到原始表格中，并添加表头前缀...，如何保持原始数据的形状?...three 17 17 5 8 3 b two 17 17 2. transform transform的计算结果和原始数据的形状保持一致...26 onetwotwoonethree 也可传入自定义函数，示例代码： # 自定义函数传入transform def diff_mean(s): """ 返回数据与均值的差值

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Python数据分析模块 | pandas做数据分析(二):常用预处理操作

label level : int or level name, default None For MultiIndex inplace : bool, 默认是False，这个表示是不是在原始的dataframe...要是是Ture的话，原始dataframe会变化，同时返回的是None。 errors : {‘ignore’, ‘raise’},默认是‘raise’。...3、编码 pandas.get_dummies() 把类别量装换为指示变量(其实就是one-hot encoding) pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep...#对于一个Series来说,行数保持不变,列数变为不同类的个数 #但是每一行还是以编码的形式表示原来的类别 #这个函数返回是一个DataFrame,其中列名为各种类别 s = pd.Series(list...#每一个特征(原始形式的列名)下面有几种不同的类别,就会生成几列(比如A下面只有a和b两种形式,就会生成A_a和A_b两列) #原始为数字的那些特征,保持不变 #prefix表示你对于新生成的那些列想要的前缀

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

因此，对 stack() 和然后 unstack() 或反之的调用，将导致原始 DataFrame 或 Series 的排序副本： In [31]: index = pd.MultiIndex.from_product...默认情况下，object、string或categorical类型的列将被编码为虚拟变量，而其他列保持不变。...list: 必须与要编码的列数相同长度。 dict: 将列名映射到前缀。...unstack():（与stack()的反向操作）将可能是分层的行索引的一级“旋转”到列轴，产生一个带有新的最内层列标签的重塑DataFrame。...因此，调用 stack() 然后 unstack()，或反之亦然，将导致原始DataFrame或Series的排序副本： In [31]: index = pd.MultiIndex.from_product

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数据分析篇 | Pandas基础用法5

，支持与标准的 strftime() 同样的格式。...这些方法会自动排除缺失值与空值，这也许是其最重要的特性。这些方法通过 Series 的 str 属性访问，一般情况下，这些操作的名称与内置的字符串方法一致。...DataFrame.sort_values() 方法用于按行列的值对 DataFrame 排序。...注意，用 pandas 方法修改数据不会带来任何副作用，几乎所有方法都返回新的对象，不会修改原始数据对象。...如果原始数据有所改动，唯一的可能就是用户显式指定了要修改原始数据。

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Pandas中文官档~基础用法5

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Pandas常用的数据处理方法

key') 当两个DataFrame没有相同的列索引时，我们可以指定链接的列： #如果两个DataFrame的列名不同，可以分别指定 df3 = pd.DataFrame({'lkey':['b','b...同时我们可以看到，merge默认情况下采用的是内链接方式，当然我们可以通过how参数指定链接方式： pd.merge(df1,df2,how='outer') ?...1.2 轴向链接 pandas的轴向链接指的是根据某一个轴向来拼接数据，类似于列表的合并。...']) pd.concat([df1,df2],axis=1,keys=['level1','level2']) #下面的操作会得到与上面同样的效果 pd.concat({"level1":df1,...从上面的例子可以看出，分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引。

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Pandas|排序，分组，组内排序

01 Pandas的基本排序 Pandas的主要数据结构有2个：DataFrame，Series，针对这两个类型的排序Demo如下： #coding=utf-8 import pandas as...1 5 dataframe根据列索引进行排序： a b c d one 4 2 5 1 two 1 3 5 4 three 1 5 2 4 dataframe...a d c three 5 1 4 2 two 3 1 4 5 one 2 4 1 5 Pandas是具有行索引和列索引的表格，可以对这两个维度的索引分别排序。...，它是可迭代的，元素为元包，第一个元素是组名称，第二个元素是子DataFrame。...04 Pandas组内排序因为第二个元素是子DataFrame，所以: for group_name, group_eles in group_column1: group_eles.sort_values

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长文预警，一篇文章扫盲Python、NumPy 和 Pandas，建议收藏慢慢看

数组操作切片和索引 ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。...a = np.arange(6) print("原始数组：", a) b = a.reshape(3, 2) print("变换后数组：", b) >>> 原始数组： [0 1 2 3 4 5] 变换后数组...delete 删掉某个轴的子数组，返回删除后的新数组 unique 查找数组内的唯一元素 NumPy 统计运算计算最大最小值 numpy.amin()，计算数组中延指定轴的最小值 numpy.amax...方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。...df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'one

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

中的“原始数据”可能会更加复杂。...Series.map() 还具有一个额外的功能；它可以用于轻松“链接”或“映射”由辅助系列定义的值。...Series 的索引与 DataFrame 的索引是相同的 Python 对象。...明确指出，没有 pandas 方法会具有修改数据的副作用；几乎每个方法都会返回一个新对象，保持原始对象不变。如果数据被修改，那是因为您明确这样做了。...dtype的所有子数据类型，您可以定义一个返回子数据类型树的函数： In [441]: def subdtypes(dtype): .....: subs = dtype.

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Pandas入门

作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为...]中的值必须是索引的真实值；用iloc进行索引时，中括号[ ]中的值必须是整数，与列表list索引取值类似，例如obj.iloc[2]就是取第3行的值。...给定的原始数据集 # Create an example dataframe about a fictional army raw_data = {'regiment': ['Nighthawks',...根据原始数据集创建一个DataFrame，并赋值给变量army army = DataFrame(raw_data,columns=raw_data.keys()) Step 4....image.png 想学习更多关于Pandas的知识，请查看作者的《Pandas入门2》链接：https://www.jianshu.com/p/2ca0ef0d659f

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Pandas中替换值的简单方法

为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...也就是说，需要传递想要更改的每个值，以及希望将其更改为什么值。在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。...# you can do multiple replacements in within one call of the replace method by creating a mapping dictionary

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Pandas数据应用：机器学习预处理

数据加载与初步检查1.1 数据加载在开始任何预处理之前，首先需要将数据加载到Pandas DataFrame中。Pandas支持多种文件格式，如CSV、Excel、JSON等。...使用errors='coerce'参数将无法转换的值设置为NaN，以便后续处理。4. 数据标准化与归一化4.1 标准化标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的过程。...from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform...解决方案：标准化适用于特征分布接近正态分布的情况；归一化适用于特征分布不规则或需要保持原始范围的情况。对于所有数值特征，建议统一进行标准化或归一化处理，以消除尺度差异的影响。5....分类变量编码5.1 One-Hot编码分类变量通常需要转换为数值形式才能用于机器学习模型。One-Hot编码是一种常用的编码方式。

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风控领域特征工程

在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风险评估的桥梁。特征工程，简而言之，是对数据的一种深度加工，它通过一系列技术手段，将原始数据转化为对风险预测有用的信息。...有效的特征工程不仅能够提升模型的预测性能，还能够增强模型的泛化能力，使其在面对未知风险时仍能保持稳定的判断力。此外，良好的特征工程实践还能促进模型的解释性，为风控决策提供更加透明的依据。...特征工程的意义特征工程在风控领域至关重要，它涉及将原始数据转化为模型可用的格式，以及提升模型的预测能力。适配模型算法：确保特征输入格式与所选算法兼容，进行必要的转换处理。...，它通过不同的方法从原始数据中生成有助于风险评估的新特征。...类别变量处理：哑变量化与标签编码在机器学习中，类别变量通常需要转换成数值型数据以供模型处理。这可以通过哑变量化（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）实现。

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Pandas笔记-基础篇

Series Series是一种类似一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据索引组成 In [9]: obj = Series([4,7,-5,3]) In [10]: obj.index Out...14]: 3 In [15]: obj2[['c','b','a']] Out[15]: c -5 b 7 a 3 dtype: int64 Numpy 数组运算都会保留索引和值之间的链接...将列表或者数组赋值给某个列时，其长度必须与DataFrame长度匹配。如果赋值的是Series，就会精准匹配DataFrame的索引，所有空位都将被填上缺失值。...以下提供了index的方法和属性方法说明 append 链接另一个index对象，产生一个新的index diff 计算差集，并得到一个index intersection 计算交集 union 计算并集...选项 method 说明 average 默认：在相等分组中，为各个值分配平均排名 min 使用整个分组的最小排名 max 使用整个分组的最大排名 first 按值在原始数据中的出现顺序分配排名带有重复值得轴索引

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groupby函数详解

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（八）

数据分析中的可视化-常见图形

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

Pandas分组与聚合1.分组 (groupby)一、GroupBy对象：DataFrameGroupBy，SeriesGroupBy二、GroupBy对象支持迭代操作三、GroupBy对象可以转换成

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Pandas|排序，分组，组内排序

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Pandas数据应用：机器学习预处理

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