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Python 使用pandas 进行查询和统计详解

前言 使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。...进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大、最小 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 数据进行聚合操作: # 统计年龄平均值...: # 将缺失使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 DataFrame 去重: # 根据所有重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定重复性进行去重...) 数据合并 横向(按)合并 DataFrame: # 创建一个 DataFrame other_data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Amy'],...([df, other_df], axis=1) 纵向(按行)合并 DataFrame: # 创建一个 DataFrame other_data = {'name': ['Kate', 'Jack'

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数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

sum)等,下面我们通过实例解释:还是以上方数据为主,这次我们根据Year进行分组: grouped = test_dataest.groupby("Year") 在对分组grouped对象,我们使用...同时计算多个结果 可能还有小伙伴问“能不能将聚合计算之后结果进行重命名呢?”,该操作实际工作中经常应用到,如:根据进行统计,并将结果重新命名。...pandas以前版本需要自定义聚合操作,如下: # 定义aggregation汇总计算 aggregations = { #values01列上操作 'values01': {...这里举一个例子大家就能明白了,即我们Team进行分组,并且希望我们分组结果每一组个数都大于3,我们该如何分组呢?练习数据如下: ?...Filtration Result 以上就是Pandas.groupby()操作简单讲解一遍了,当然,还有更详细使用方法没有介绍到,这里只是说了我自己使用分组操作时常用分组使用方法。

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pandas分组聚合转换

分组一般模式 分组操作日常生活中使用极其广泛: 依据性别性别分组,统计全国人口寿命寿命平均值平均值 依据季节季节分组每一个季节温度温度进行组内标准化组内标准化 从上述例子不难看出,想要实现分组操作...,比如根据性别,如果现在需要根据多个维度进行分组,只需groupby传入相应列名构成列表即可。...'new_column',其为'column1'每个元素两倍,当原来元素大于10时候,将里面的赋0   import pandas as pd data = {'column1':[1...题目:请创建一个两DataFrame数据,自定义一个lambda函数用来两之和,并将最终结果添加到'sum_columns'当中    import pandas as pd data =...当apply()函数与groupby()结合使用时,传入apply()是每个分组DataFrame。这个DataFrame包含了被分组所有以及该分组其他列上所有

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四):连续区域

后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单 shift 方法应用,这一节将结合其他技巧,解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...为1,False 为0 - G:累计求和,上图可直接看到 G2 单元格公式,不多说了 - 注意看 G 内容,相当于根据 C内容,相同连续被划分到一个独立编号 - 接下来只需要条件筛选+...分组统计,即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 对应实现 现在关键是怎么 pandas 完成上述 Excel 操作,实际非常简单...= df.下雨) 相当于 Excel 操作 E - .cumsum() 相当于 Excel 操作 G 接下来是分组统计,pandas 分组其实不需要把辅助加到 DataFrame 上...: - 行4:筛选下雨条件 - 行6:先 df 过滤下雨行,按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 最大

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pandas 分类数据处理大全(附代码)

在这种情况下,速度提高了大约14倍(因为内部优化会让.str.upper()仅对分类唯一类别调用一次,然后根据结果构造一个seires,而不是结果每个都去调用一次)。 怎么理解?...合并,为了保存分类类型,两个category类型必须是完全相同。 这个与pandas其他数据类型略有不同,例如所有float64都具有相同数据类型,就没有什么区分。...当category分组时,默认情况下,即使category类别的各个类不存在,也会对每个类进行分组。 一个例子来说明。...默认情况下,当按category分组时,即使数据不存在,pandas也会为该类别每个返回结果。...略坑,如果数据类型包含很多不存在,尤其是多个不同category列上进行分组,将会极其损害性能。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四):连续区域

后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单 shift 方法应用,这一节将结合其他技巧,解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...为1,False 为0 - G:累计求和,上图可直接看到 G2 单元格公式,不多说了 - 注意看 G 内容,相当于根据 C内容,相同连续被划分到一个独立编号 - 接下来只需要条件筛选+...分组统计,即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 对应实现 现在关键是怎么 pandas 完成上述 Excel 操作,实际非常简单...= df.下雨) 相当于 Excel 操作 E - .cumsum() 相当于 Excel 操作 G 接下来是分组统计,pandas 分组其实不需要把辅助加到 DataFrame 上...: - 行4:筛选下雨条件 - 行6:先 df 过滤下雨行,按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 最大

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初学者使用Pandas特征工程

在此,每个二进制1表示该子类别在原始Outlet_Type存在。 用于分箱cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量组合到n个箱技术。...不能保证每个bin中观测分布都是相等。 如果我们要对像年龄这样连续变量进行分类,那么根据频率进行分类将不是一个合适方法。...用于文本提取apply() pandasapply() 函数允许pandas列上传递函数并将其传递到变量每个点。 它接受一个函数作为参数,然后将其应用于数据框行或。...Groupby是一个函数,可以将数据拆分为各种形式,获取表面上不可用信息。 GroupBy允许我们根据不同功能对数据进行分组,从而获得有关你数据更准确信息。...这就是我们如何创建多个方式。执行这种类型特征工程时要小心,因为使用目标变量创建特征时,模型可能会出现偏差。

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掌握pandastransform

pandas,transform是一类非常实用方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据每一列上,从而返回与输入数据形状一致运算结果。...图1 2 pandastransform pandastransform根据作用对象和场景不同,主要可分为以下几种: 2.1 transform作用于Series 当transform作用于单列...Series时较为简单,以前段时间非常流行「企鹅数据集」为例: 图2 我们在读入数据后,bill_length_mm进行transform变换: 「单个变换函数」 我们可以传入任意非聚合类函数...,还可以利用字典以键值形式,一口气为每一配置单个或多个变换函数: # 根据字典为不同配置不同变换函数 ( penguins .loc[:, 'bill_length_mm':...在对DataFrame进行分组操作时,配合transform可以完成很多有用任务,譬如对缺失进行填充时,根据分组内部均值进行填充: # 分组进行缺失均值填充 ( penguins

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(数据科学学习手札97)掌握pandastransform

是一类非常实用方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据每一列上,从而返回与输入数据形状一致运算结果。   ...图1 2 pandastransform   pandastransform根据作用对象和场景不同,主要可分为以下几种: 2.1 transform作用于Series   当transform...图8   而且由于作用是DataFrame,还可以利用字典以键值形式,一口气为每一配置单个或多个变换函数: # 根据字典为不同配置不同变换函数 ( penguins .loc...图9 2.3 transform作用于DataFrame分组过程   在对DataFrame进行分组操作时,配合transform可以完成很多有用任务,譬如对缺失进行填充时,根据分组内部均值进行填充...图10   并且pandas1.1.0版本之后为transform引入了特性,可以配合Cython或Numba来实现更高性能数据变换操作,详细可以阅读( https://github.com/pandas-dev

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Pandas Sort:你 Python 数据排序指南

列上 DataFrame 进行排序 按升序按多排序 更改排序顺序 按降序按多排序 按具有不同排序顺序排序 根据索引 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...通常,您希望通过一或多 DataFrame 进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08 DataFrame 进行排序结果。...与 using 不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称 DataFrame 进行排序,而不是根据这些行或: DataFrame 行索引在上图中蓝色标出。...列上 DataFrame 进行排序 要根据单列 DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一个按升序排序 DataFrame。...因此,如果您计划执行多种排序,则必须使用稳定排序算法。 列上 DataFrame 进行排序 在数据分析,通常希望根据对数据进行排序。想象一下,您有一个包含人们名字和姓氏数据集。

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一个数据集全方位解读pandas

Series是根据列表创建一个对象,一个Series对象包含两个组件:和索引 >>> revenues = pd.Series([5555, 7000, 1980]) >>> revenues 0...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集子集。现在,我们继续基于数据集选择行查询数据。例如,我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过比赛。...new时,Pandas根据将数据类型分配给每一。...九、数据清洗 数据清洗主要是对空与无效或者异常值等数据进行处理。我们缺失为例。 处理包含缺失记录最简单方法是忽略它们。...还可以创建其他类型图,如条形图: ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化相关操作,还有许多细节性配置项,比如颜色、线条、图例等。这些就都留到以后再说。

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Pandas_Study02

pandas 数据清洗 1. 去除 NaN Pandas各类数据Series和DataFrame里字段为NaN为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于pythonNone。...复杂 使用向前 或 向后 填充数据,依旧使用fillna 方法,所谓向前 是指 取出现NaN前一或前一行数据来填充NaN,向后同理 # df e 这一列上操作,默认下按行操作,向前填充数据...interpolate() 利用插函数interpolate()数据进行。实现插填充数据,那么要求这列上必须得有一些数据才可以,至少2个,会对起点和终点间NaN进行。...删除重复数据 对于数据源重复数据,一般来讲没有什么意义,所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据分布情况,布尔显示。...补充: 内连接,两张有关联进行内连接操作,结果表会是两张表交集,例如A表和B表,如果是A 内连接(inner join)B表,结果表是以A为基准,B找寻A匹配行,不匹配则舍弃,B内连接A同理

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Pandas这3个函数,没想到竟成了我数据处理主力

在这一过程,如何既能保证数据处理效率而又不失优雅,Pandas这几个函数堪称理想解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程一些demo,这里经典泰坦尼克号数据集为例。...apply英文原义是"应用"意思,作为编程语言中函数名,似乎很多种语言都有体现,比如近日个人在学习Scala语言中apply被用作是伴生对象自动创建对象缺省实现,如此重要角色也可见apply...,同时由于原数据集中age存在缺失,还需首先进行缺失填充。...②然后来一个按行方向处理例子,例如根据性别和年龄,区分4类人群:即女孩、成年女子、男孩、成年男子,其中年龄18岁为界进行区分。...为实现这一数据统计,则首先应以舱位等级作为分组字段进行分组,而后每个分组数据进行聚合统计,示例代码如下: ?

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Python 数据处理:Pandas使用

(obj) 用该Seriesreindex将会根据索引进行重排。...下表DataFrame进行了总结: 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组;特殊情况下比较便利:布尔型数组(过滤行)、切片(行切片)、或布尔型DataFrame(根据条件设置...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要一个功能是,它可以对不同索引对象进行算术运算。将对象相加时,如果存在不同索引,则结果索引就是该索引并集。...时,你可能希望根据一个或多个进行排序。...选项: 方法 描述 'average' 默认:相等分组,为各个分配平均排名 'min' 使用整个分组最小排名 'max' 使用整个分组最大排名 'first' 按原始数据出现顺序分配排名

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十):数值条件统计

pandas ,不管是数值或是文本条件统计,本质都是构造条件 bool ,之后处理是一样。...df[cond] ,相当于如下操作: - df[cond] 相当于 df[df.age > 30] - 相当于辅助列上做筛选,把 true 行筛选出来!...是的,智能表格更能体现,如下: - 创建表格 - 表格旁边输入公式 - 注意此时公式引用不是单元格地址,而是直接列名显示 - 这个地方与 pandas 非常相似,这是因为他们都是表达,你操作一个有结构表格...当你按下回车,公式自动填充: 其他各种需求 当你理解了上面的思路,那么只要你熟悉 pandas 各种构造 bool 技巧,各种需求基本难不倒你。...- pandas 构造 bool 过程,与 Excel 操作智能表格非常相似 - idxmin、idxmax 可以根据最小或最大,获得对应行索引

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数据城堡参赛代码实战篇(二)---使用pandas进行数据去重

sum() 首先我们根据id和how两对数据进行分组,并对分组结果amount进行求和运算,返回最后结果。...1.2 pivot_table pivot_table是pandas提供透视表函数,它根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据列上分组键将数据分配到各个矩形区域中。...'],keep='last',inplace=True) 可以看到我们指定了三个参数,第一个参数是根据哪几列进行去重列表,这里我们指定了id和time_stamp两,如果两条数据这两相同,则会被当成重复列对待...第二个参数是keep参数,pandas默认去重时是去掉所有重复数据,使用keep参数可以让我们保留重复数据一条而删掉其他数据,keep='last'表明保留重复数据最后一条,当然你也可以使用...'].count() 这里,我们按照id进行分组,并返回结果time_stamp进行计数处理,最终结果如下: id 0 13 1 1 10 3

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python100G以上数据进行排序,都有什么好方法呢

通常,您希望通过一或多 DataFrame 进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08 DataFrame 进行排序结果。...与 using 不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称 DataFrame 进行排序,而不是根据这些行或: DataFrame 行索引在上图中蓝色标出。...列上 DataFrame 进行排序 要根据单列 DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一个按升序排序 DataFrame。...因此,如果您计划执行多种排序,则必须使用稳定排序算法。 列上 DataFrame 进行排序 在数据分析,通常希望根据对数据进行排序。想象一下,您有一个包含人们名字和姓氏数据集。...先按姓然后按名字排序是有意义,这样姓氏相同的人会根据他们名字按字母顺序排列。 第一个示例,您在名为 单个列上 DataFrame 进行了排序city08。

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Pandas图鉴(三):DataFrames

把这些列当作独立变量来操作,例如,df.population /= 10**6,人口百万为单位存储,下面的命令创建了一个,称为 "density",由现有计算得出: 此外,你甚至可以对来自不同...就像原来join一样,on与第一个DataFrame有关,而其他DataFrame是根据它们索引来连接。 插入和删除 由于DataFrame是一个集合,操作比对操作更容易。...例如,插入一总是原表进行,而插入一行总是会产生一个DataFrame,如下图所示: 删除也需要注意,除了del df['D']能起作用,而del df.D不能起作用(Python层面的限制...首先,你可以只用一个名字来指定要分组,如下图所示: 如果没有as_index=False,Pandas会把进行分组那一作为索引。...在上面的例子,所有的都是存在,但它不是必须: 对数值进行分组,然后结果进行透视做法非常普遍,以至于groupby和pivot已经被捆绑在一起,成为一个专门函数(和一个相应DataFrame

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Pandas速查卡-Python数据科学

) 所有唯一和计数 选择 df[col] 返回一维数组col df[[col1, col2]] 作为数据框返回 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...)[col2] 返回col2平均值,按col1分组(平均值可以用统计部分几乎任何函数替换) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc...=max) 创建一个数据透视表,按col1分组并计算col2和col3平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组所有平均值 data.apply(...np.mean) 每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1行添加到df2末尾(数应该相同...() 查找每个最大 df.min() 查找每最小 df.median() 查找每中值 df.std() 查找每个标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡打印版本 END.

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