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pandas技巧4

的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame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...(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对象 df.groupby(col1)[col2...].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1, values...=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表 df.groupby...'inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL形式的join，默认按照索引来进行合并，如果df1和df2有共同字段时，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix来进行解决，如果需要按照共同列进行合并

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠，但是要使用level参数： df.unstack（level = -1）。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。

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    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...DataFrame类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名...，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值...sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach(f)...该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。

    30.5K10

    Pandas速查手册中文版

    ，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中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2...中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2

    12.2K92

    数据分组

    数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分 组)。...求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数 （2）按多列进行分组 按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算

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    Python中的groupby分组

    OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...，将同一维度的再进行聚合 按一列进行聚合 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'key1':list('aabba...，则看的是多列之间维度的笛卡尔积 比如按照key1列，可以分为a和b两个维度，按照key2列可以分为one和two两个维度，最后groupby这两列之后的结果就是四个group。...问题：我想知道这五名同学对水果和化妆品的平均喜爱程度是什么样的？...，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个group的操作，聚合函数操作完之后，再将其合并到一个DataFrame中，每一个group最后都变成了一列（或者一行）。

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    在 PySpark 中，如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作？

    在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...("path/to/your/file.csv", header=True, inferSchema=True)# 按某一列进行分组，并进行聚合计算result = df.groupBy("column_name1...读取数据并创建 DataFrame：使用 spark.read.csv 方法读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。

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    Pandas基础知识

    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...'].mean()) 只将指定索引对应的列中NaN对应的值进行填充均值 合并 join() 按行合并 df1.join(df2) merge()按列合并 df1.merge(df2, on='操作的列名...', 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

    71210

    Pandas部分应掌握的重要知识点

    df.loc[len(df),:]=['Mike','Guarding','M',2000] print("在尾部增加一行之后：") df 3、修改一列数据 修改一列数据仍采用对列进行赋值操作的形式。...如果要删除多列，则要结合标签的花式索引形式： df.drop(['sex','salary'],axis=1,inplace=True) #inplace=True表示原地修改，即修改的结果直接作用于当前对象...默认的合并方式是基于行索引进行列合并，并且默认为左连接 五、分组及相关计算 1、分组及统计 针对team数据框，要求按’team’列统计各团队前两个季度的平均销售额： 方法1：先分组再选择列最后计算，推荐此种写法...该任务可以分两步进行： #(1)用filter函数得到满足所需条件的分组中的记录，它的结果是整个数据集的子集 flt_df=team.groupby('team').filter(lambda x: (...，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用

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    Pandas常用的数据处理方法

    本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...上面两个表有两列重复的列，如果只根据一列进行合并，则会多出一列重复列，重复列名的处理我们一般使用merge的suffixes属性,可以帮我们指定重复列合并后的列名: pd.merge(left,right...2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中，有两个重要的函数，二者互为逆操作： stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列 先来看下面的例子： data = pd.DataFrame...你可能已经注意到了，在执行df.groupby('key1').mean()的结果中，结果并没有key2这一列，这是因为key2这一列不是数值数据，所以从结果中排除了，默认情况下，所有的数值列都会被聚合...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列伤的分组键将数据分配到各个矩形区域中。

    8.4K90

    我用Python展示Excel中常用的20个操

    ],inplace=True)，可以发现和Excel处理的结果一致，保留了 629 个唯一值。...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中合并多列比较简单，类似于之前的数据插入操作，例如合并示例数据中的地址+岗位列使用df['合并列'] = df['地址'] + df['岗位'] ?...数据拆分 说明：将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列，但是由于该列含有[]等特殊字符，所以需要先使用查找替换去掉 ?...数据分组 说明：对数据进行分组计算 Excel 在Excel中对数据进行分组计算需要先对需要分组的字段进行排序，之后可以通过点击分类汇总并设置相关参数完成，比如对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资

    5.6K10

    Delta开源付费功能，最全分析ZOrder的源码实现流程

    它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。...其次为了避免分区字段列与其他查询过滤列存在clustering或相关性，一般是建议在查询前进行sort排序。 但是传统的线性排序排序，其跳过效率仅在第一列中很高，但在随后的列中其效果迅速下降。...因此，如果有两个或更多列同样可能出现在高度选择性的谓词中，则数据跳过将无法为这个整体带来更好的性能。...11Untitled.jpeg 从上面图片中的例子可以看出, 对于按字典顺序排列的 3 元组整数，只有第一列能够通过排序将数据聚集起来变成连续可筛选的数据，但是，如果在第三列中找到值为“4”的数据，就会发现它现在分散在各处...将多列转换为一个Z-index列，按照其进行排序，根据Z-Order值相近的数据会分布到同一个文件中的特性，从各个维度的值分布来说，从数据整体来看也会呈现近似单调的分布。

    1.2K20

    python数据分析笔记——数据加载与整理

    通过调用merge函数即可进行合并。 当没有指明用哪一列进行连接时，程序将自动按重叠列的列名进行连接，上述语句就是按重叠列“key”列进行连接。也可以通过on来指定连接列进行连接。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。...（2）离散化或面元划分，即根据某一条件将数据进行分组。 利用pd.cut（）方式对一组年龄进行分组。 默认情况下，cut对分组条件的左边是开着的状态，右边是闭合状态。...利用drop_duplicates方法，可以返回一个移除了重复行的DataFrame. 默认情况下，此方法是对所有的列进行重复项清理操作，也可以用来指定特定的一列或多列进行。

    6.1K80

    妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

    ) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列...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...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

    2.2K31

    R语言数据框深度解析：从创建到数据操作，一文掌握核心技能

    数据框由不同的行和列构成，不同的列可以是不同类型（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，比如可以其中一列是数值型，另一列是逻辑型，另一列是字符型，等。但是同一列中必须是相同的类型。...) # 按“Gender”分组求均值 #使用 `dplyr` 包分组 library(dplyr) df %>% group_by(Gender) %>% summarise(Average_Score...假设有两个数据框 df5 和 df6，它们通过公共列 ID 进行合并。...( ID = c(1, 2, 4), Score = c(85, 90, 78) ) # 基于公共列 ID 进行合并 df_merged df5, df6, by = "ID...") # 查看结果 print(df_merged) 其他合并方式 保留所有行（外连接）： df_merged df5, df6, by = "ID", all = TRUE) 保留左侧数据框的所有行

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    2021年大数据Spark（二十七）：SparkSQL案例一花式查询和案例二WordCount

    //6.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数     spark.sql("select age,count(age) from t_person group by age").show     //...，并将age+1     //personDF.select("name","age","age+1").show//错误,没有age+1这一列     //personDF.select("name"...name,'age,'age+1).show     //'表示将age变为了列对象,先查询再和+1进行计算     //4.过滤age大于等于25的，使用filter方法/where方法过滤     ...name","age").where("age>=25").show     //5.统计年龄大于30的人数     personDF.where("age>30").count()     //6.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数...也可以实现类似HiveQL方式进行词频统计，直接对单词分组group by，再进行count即可，步骤如下：  第一步、构建SparkSession对象，加载文件数据，分割每行数据为单词；  第二步、

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    数据科学大作业：爬取租房数据并可视化分析

    ['区域'].unique(),'数量':[0]*13}) 接下来，通过 Pandas的 groupby()方法将 file data对象按照“区域”一列进行分组，并利用count()方法统计每个分组的数量...# 按“区域”列将file_data进行分组，并统计每个分组的数量 groupy_area = file_data.groupby(by='区域').count() new_df['数量'] = groupy_area.values...# 按“数量”一列从大到小排列 new_df.sort_values(by=['数量'], ascending=False) 通过输出的排序结果可以看出，房源数量位于前的区域分别是朝阳区、海淀区、丰台区...,'总面积(㎡)':[0]*13}) 接下来，按照“区域”一列进行分组，然后调用sum()方法分别对房租金额和房屋面积执行求和计算，具体代码如下: # 求总金额和总面积 sum_price = file_data...，我们可以将之前创建的 new_df对象(各区域房源数量)与df_all对象进行合并展示，由于这两个对象中都包含“区域”一列，所以这里可以采用主键的方式进行合并，也就是说通过 merge()函数来实现，

    2.4K23

    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...输出为： 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot..., "A", "C", "A"], "data":[2, 4, 6, 8, 10, 1, 3, 5, 7]}) # 根据key列对df_obj进行分组 groupby_obj...输出为： 查看DF的值： # 根据列表对df_obj进行分组，列表中相同元素对应的行会归为一组 groupby_obj = df_obj.groupby(by=['A', 'A', 'B', '

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