问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。...基于这一思路，可将问题拆解为两个子问题： 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的，例如单列分为多列，那么其实就是可直接用pd.Series...其中用到的一个小技巧是：为保留其他列信息可先将其置于索引，最后可再复位索引即可。 ?...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...同时，我们还发现不仅实现了列压缩为行，还顺带把原先多出来的NaN空值列给过滤了，简直是意外收获。实际上，这并不意外，因为stack设置了一个默认参数dropna=True。
前言 身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。...数据处理时同样需要按类别分组处理，面对这样的高频功能需求， pandas 中提供 groupby 方法进行分组。 按 class 进行分组 如下图的代码： 17-19行，两行的写法是一样的。...在pandas中，为我们提供了一些聚合方法用于处理组数据。 apply apply 只是一种对每个分组进行处理的通用方式。来看看流程动图： apply 方法中传入一个用于处理的方法。...而分组处理的结果无非3种： 结果会被压缩。比如原数据有100行2个组，分组后的结果就只有2行了。 结果保持原样。比如希望用每行的年龄减去所在组的平均年龄。...处理结果还是100行，只是中间过程需要分组的计算结果。 结果部分被压缩。比如本文中的例子，求出每组的 top 2 的人选。
前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...2019年7月，随着pandas 0.25版本的推出，pandas团队宣布正式弃用panel数据结构，而相应功能建议由多层索引实现。...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可，复杂的大量聚合则可借用agg函数，agg函数接受多种参数形式作为聚合函数，功能更为强大
DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。 利用这些数据结构以及广泛的功能，用户可以快速加载、转换、过滤、聚合和可视化数据。...Pandas与其他流行的Python库（如NumPy、Matplotlib和scikit-learn）快速集成。 这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。...在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge...它提供了将数据导出为不同格式的各种功能。
EXPLODE(col)：将hive表的一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...explode：将单列中Array存储的转为多行数据。 lateral VIEW：将Array中数据整合为可被查询的列。...Hive支持的存储数据的格式主要有： TEXTFILE：行存储 SEQUENCEFILE：行存储 ORC：列存储 PARQUET：列存储 如图所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。...如下图所示可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe一般为HDFS的块大小，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到Parquet中的row group...Hive在读取数据时，可以只读取查询中所需要的列，忽视其他的列，这样做可以节省读取开销（中间表存储开销和数据整合开销） 列裁剪：在查询时只读取需要的列。 分区裁剪：在查询中只读取需要的分区。
像这样，一个 keyspace 包含多个列族： 一个列族包含三行，每一行包含他们自己的列。 如上图所示： 列族由多行组成。 每一行可以包含与其他行不同数量的列。...而且这些列不必与其他行的列匹配(例如，它们可以有不同的列名、数据类型、数量等)。 每行包含一列。它不像关系数据库那样跨所有行。每个列包含一个名称/值对，以及一个时间戳。...根据不同的特征进行的压缩效率从10W:1 到10:1 不等。而且数据越大其压缩效率的提升越为明显。...相反，将 HBase 表看作多维映射是合理的。 Table HBase 表由多行组成。 Row HBase 的行由一个 rowkey 和一个或多个 column 组成，其中的值与它们相关联。...快速过滤索引：Druid 使用 CONCISE 或 Roaring 的压缩位图索引来创建索引，支持跨多列的快速过滤和搜索。 基于时间的分区：德鲁依首先按时间分区数据，并且可以根据其他字段进行分区。
表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 ?...02 面向列的数据布局 面向列的数据库垂直地将数据进行分区（即通过列进行分区），而不是将其按行存储。在这种数据存储布局中，同一列的值被连续地存储在磁盘上（而不是像前面的示例那样将行连续地存储）。...另外，将具有相同数据类型的值存储在一起（例如，数字与数字在一起，字符串与字符串在一起）可以提高压缩率。我们可以根据不同的数据类型使用不同的压缩算法，并为每种情况选择最有效的压缩方法。...如果扫描跨越多行，或者在列的子集上进行计算聚合，则值得考虑使用面向列的存储布局。 04 宽列式存储 面向列的数据库不应与宽列式存储（如BigTable或HBase）相混淆。...在这些数据库中，数据表示为多维映射，列被分组为列族（通常存储相同类型的数据），并且在每个列族中，数据被逐行存储。此布局最适合存储由一个键或一组键来检索的数据。
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...loc方法传入行索引，来获取DataFrame的部分数据（一行，或多行） df.loc[0] df.loc[99] df.loc[last_row_index] iloc : 通过行号获取行数据 iloc...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...pop','gdpPercap']].mean() # 根据year分组，查看每年的life平均值，pop平均值和gpd平均值，用mean做聚合运算 也可以根据两个列分组，形成二维数据聚合 df.groupby
数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。...我留空了许多行，可以用其他示例填充以供模型训练（或预测）。
#读取Excel格式的数据 df = pd.read_excel('salesfunnel.xlsx') #查看数据的前5行，如果要查看多行，可以用df.head(num),num为行数 df.head...2.Excel实现 选中数据区域，插入，数据透视表，将Name字段拉倒“行”区域，Account，Price，Quantity拉入“值”区域，并将三者的字段汇总方式设置为平均值。...目标8：行列索引的转换，把Product由列索引改为行索引 1.pandas实现 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep', 'Product'], values...2.Excel实现 在上一步的基础上，将Product从“列”位置拖到“行”位置即可。 ?...目标9：对Price和Quantity使用不同的汇总方式 1.pandas实现 通过字典的方式，为不同的字段传入不同的聚合函数。
聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...与算术运算有很大区别是使用点积的矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： ? 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?...我留空了许多行，可以用其他示例填充以供模型训练（或预测）。 （事实证明，在我们的例子中，那位诗人的话语比其他诗人的诗句更加名垂千古。
数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值...NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。...我留空了许多行，可以用其他示例填充以供模型训练（或预测）。 （事实证明，在我们的例子中，那位诗人的话语比其他诗人的诗句更加名垂千古。
：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...聚合是也是统计的基本工具之一。除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。
聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...与算术运算有很大区别是使用点积的矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： ? 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?...我留空了许多行，可以用其他示例填充以供模型训练（或预测）。 事实证明，在我们的例子中，那位诗人的话语比其他诗人的诗句更加名垂千古。
默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。...还可以通过字典为不同的列指定不同的累计函数。 如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。...如果指定了聚合函数则按聚合函数来统计，但是要指定values的值，指明需要聚合的数据。 pandas.crosstab 参数 index：指定了要分组的列，最终作为行。...columns：指定了要分组的列，最终作为列。 values：指定了要聚合的值（由行列共同影响），需要指定aggfunc参数。 rownames：指定了行名称。 colnames：指定了列名称。
和read_csv()类似，read_clipboard()会自动检测每一列的正确的数据类型： ? 让我们再复制另外一个数据至剪贴板： ? 神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ?...将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...每个订单（order）都有订单号（order_id），包含一行或者多行。为了找出每个订单的总价格，你可以将那个订单号的价格（item_price）加起来。比如，这里是订单号为1的总价格： ?...那么你可以使用pandas-profiling这个模块。 在你的系统上安装好该模块，然后使用ProfileReport()函数，传递的参数为任何一个DataFrame。
： 神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。...将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...，以告诉pandas保留那些至少90%的值不是缺失值的列。...(10) Out[82]: 每个订单（order）都有订单号（order_id），包含一行或者多行。...那么你可以使用pandas-profiling这个模块。 在你的系统上安装好该模块，然后使用ProfileReport()函数，传递的参数为任何一个DataFrame。
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