(一) 批量针对每一行排序 1. 把每一行转换成列表 函数：Table.ToRows 2. 针对每一个行生成的列表进行排序 函数：List.Transform，List.Sort 3....把排序后的列表转换成表格 函数：Table.FromRows (二) 批量针对每一列排序 1. 把每一列转成列表 函数：Table.ToColumns 2....针对每一个列生成的列表进行排序 函数：List.Transform，List.Sort 3. 把排序后的列表转换成表格 函数：Table.FromColumns
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...，输出的形状和输入一致（输入是num列，输出也是一列），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: ?...如果你想对这个结果进行过滤，只想显示“五数概括法”（five-number summary）的信息，你可以使用loc函数并传递"min"到"max"的切片: ?...但是，一个更灵活和有用的方法是定义特定DataFrame中的格式化（style）。 让我们回到stocks这个DataFrame: ? 我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。...它会返回一个互动的HTML报告： 第一部分为该数据集的总览，以及该数据集可能出现的问题列表 第二部分为每一列的总结。
类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: 通过使用concat()函数，我们可以将原来的DataFrame和新的...如果你想对这个结果进行过滤，只想显示“五数概括法”（five-number summary）的信息，你可以使用loc函数并传递"min"到"max"的切片: 如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片...但是，一个更灵活和有用的方法是定义特定DataFrame中的格式化（style）。 让我们回到stocks这个DataFrame: 我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。...它会返回一个互动的HTML报告： 第一部分为该数据集的总览，以及该数据集可能出现的问题列表 第二部分为每一列的总结。
groupby返回的是一个GroupBy对象，该对象本身并不包含任何聚合结果，而是提供了一个接口来应用各种聚合函数。 agg 方法 agg（aggregate的缩写）用于对分组后的数据进行聚合计算。...) 多列聚合 基本用法 多列聚合是指同时对多个列进行分组和聚合计算。...MemoryError: 对于特别大的数据集，在内存中直接进行多列聚合可能导致内存不足。此时可考虑分批次处理或利用数据库等外部存储系统。...自定义函数需要接收一个Series作为输入，并返回一个标量值。 多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。agg允许我们通过传递一个包含多个函数的列表来实现这一点。...sum', 'mean']) print("\n对同一列应用多个聚合函数：") print(multi_func_agg_result) 总结 通过对Pandas groupby和agg的学习，我们可以更好地理解和运用这一强大工具来满足各种数据分析需求
([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame...df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数...df.std()：返回每一列的标准差
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...>> df['Embarked'].value_counts() S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 2、按升序对结果进行排序...在进行探索性数据分析时，有时查看唯一值的百分比计数会更有用。...]) (-1.001, 20.0] 515 (20.0, 100.0] 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...>> df['Embarked'].value_counts() S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 2、按升序对结果进行排序...在进行探索性数据分析时，有时查看唯一值的百分比计数会更有用。...]) (-1.001, 20.0] 515 (20.0, 100.0] 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
# 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？例如，我们想获得一份完整的没有毕业并获得贷款的女性名单。这里可以使用布尔索引实现。你可以使用以下代码： ? ?...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...这可以使用到目前为止学习到的各种技巧来解决。 #只在有缺失贷款值的行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意： 1. 多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样，我们就可以定义一个函数来读取文件，并指定每一列的数据类型。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...>> df['Embarked'].value_counts() S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 2、按升序对结果进行排序...在进行探索性数据分析时，有时查看唯一值的百分比计数会更有用。...) (-1.001, 20.0] 515 (20.0, 100.0] 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
对于其他列，print(x.name)函数会打印列的名称。 然而，需要注意的是，apply()函数返回的是一个 Series，其中包含每一列的处理结果。...apply()函数，对 DataFrame 中的每一行进行操作。...因此，该代码将会对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和，并返回一个包含每一行求和结果的 Series。...，并对每个分组应用了一个函数。...3、返回一个包含每个分组中 ‘Q1’ 和 ‘Q4’ 列的最大值： df.groupby('team')['Q1','Q4'].apply(max) 对 DataFrame df根据 ‘team’ 列进行分组
DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...▲图9-17 DataFrame堆积柱状图 使用value_counts: s.value_counts().plot.bar()可以有效的对Series值频率进行可视化。...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。
df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差 数据合并： df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部...升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply...(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max 其它操作： 改列名
形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素...，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...]) data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max...df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 pd.date_range('1/1/2000', periods=7) df.std() # 返回每一列的标准差
()) #对每个分组中的成员进行标记 16 print(group.size()) #返回每个分组的大小 17 print(group.min()) #返回每个分组的最小值 18 print(group.std...) #根据key1,key2分组 View Code 2.使用agg和aggregate方法聚合，能够将函数应用于每一列 DataFrame.agg(func,axis=0,*args...()) #对每个分组中的成员进行标记 15 print(group.size()) #返回每个分组的大小 16 print(group.min()) #返回每个分组的最小值 17 print(group.std...和 data2分别操作 View Code 3.使用apply方法聚合，apply方法类似于agg方法，能够将函数应用于每一列。...，clolums：表示列分组键 func:聚合函数 fill_value :对缺失值进行填充 ?
我们对步骤 3 的输出进行累计，并检测等于每列最大值的总行数。 许多大学只有一个种族就拥有 100% 的学生人数。 到目前为止，这是最大的多个行的最大贡献者。...使用函数对多个列执行分组和聚合 可以对多列进行分组和聚合。...index参数采用一列（或多列），该列将不会被透视，并且其唯一值将放置在索引中。columns参数采用一列（或多列），该列将被透视，并且其唯一值将作为列名称。...我们对数据进行结构设计，以使每位总裁在其批准等级上都有一个唯一的列。 Pandas 为每一列单独一行。...夏季的空中交通流量比一年中其他任何时候都要多。 在第 8 步中，我们使用一长串方法对每个目标机场进行分组，并将mean和count两个函数应用于距离列。
20行 取列 （1）df['列索引名']指定列 索引名对应的一列 返回的是Series类型 loc和iloc loc 通过标签（即列索引）取值 t.loc['a','b'] 取a行b列对应的值 t.loc...取1之后每一行对应2之前每一列 bool索引 df[bool判断表达式] 如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']列索引对应的值中10-20之间的元素...', how='inner')内连接（默认） 交集 df1.merge(df2, on='a')方法会将df1中a列的值和df2中a列的值进行比较，然后将相等的值对应的整行进行合并，而且返回的结果中只包含具有可以合并的行...分组： gd = groupby(by='分组字段') 返回类型是可遍历的DataFrameGroupBy类型，遍历后每一个元素为一个元组， 聚合：gd.count() 索引和符合索引 函数 df.index...取值 一对多：df.loc['一'].loc['多'] df.loc['多']['一'] df['一','多'] 常与swaplevel()搭配
glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: ?...如果你想对这个结果进行过滤，只想显示“五数概括法”（five-number summary）的信息，你可以使用loc函数并传递"min"到"max"的切片: ?...我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。然后将其传递给DataFrame的style.format()函数： ?
一、简介 pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字： data.groupby(['year','
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
