非数值型数据的索引列中存在重复项的透视/分组数据帧 - 腾讯云开发者社区

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盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。...此外，isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值，isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。...在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作[2]。....set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求，groupby()方法可以用于数据分组。...函数方法用法释义 count 非NaN数据项计数 sum 求和 mean 平均值 median 中位数 mode 众数 max 最大值 min 最小值 std 标准差 var 方差 quantile

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再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot_table

至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项：行字段列字段统计字段统计方式（聚合函数）值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值...注意这里的缺失值是指透视后结果中可能存在的缺失值，而非透视前的原表中缺失值 margins : 指定是否加入汇总列，布尔值，默认为False，体现为Excel透视表中的行小计和列小计 margins_name...其中，当行索引和列索引对应的具体分组下的记录数为0时，得到的聚合结果为NaN，此时可通过指定fill_value参数来进一步填充，即： ?...pivot由于仅涉及行列重组和变形，所以一般更适用于分类变量；而pivot_table在重组的基础上还增加了聚合统计的过程，所以一般更适用于数值型变量，但对于支持分类变量统计的聚合函数（例如count）

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

现在，我们可以填补缺失值并用# 2中提到的方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值以确认 ? ? # 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。...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。...现在，我们可以将原始数据帧和这些信息合并： ? ? 透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。...一些算法（如逻辑回归）要求所有的输入都是数值型，因此名义变量常被编码为0, 1…（n-1） 2. 有时同一个类别可以用两种方式来表示。...数值类型的名义变量被视为数值 2. 带字符的数值变量（由于数据错误）被认为是分类变量。所以手动定义变量类型是一个好主意。如果我们检查所有列的数据类型： ? ?

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

既然是数据结构，就必然有数据类型dtype属性，例如数值型、字符串型或时间类型等，其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体，但有些时候值得注意，如后文中提到的通过[ ]执行标签切片访问行的过程。...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...，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。

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Python 使用pandas 进行查询和统计详解

： # 通过位置索引选取第一行数据 df.iloc[0] # 通过位置索引选取第一行和第二行数据 df.iloc[0:2] 通过布尔索引筛选数据： # 选取年龄大于等于 20 的记录 df[df['age...描述性统计分析： # 统计数值型数据的基本描述性统计信息 df.describe() # 统计各属性的非空值数量 df.count() # 统计各属性的平均值 df.mean() # 统计各属性的方差...返回一个布尔型 DataFrame，表明各元素是否为缺失值 df.isnull() 删除缺失值所在的行或列： # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列 df.dropna...(axis=1) 用指定值填充缺失值： # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重对 DataFrame 去重： # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates...() # 根据指定列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']) 对 Series 去重： # 对 'name' 列进行去重 df['name

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Python面试十问2

四、如何快速查看数据的统计摘要区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程：分割：按条件把数据分割成多组；应⽤：为每组单独应⽤函数；组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...十、数据透视表应用透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。

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pandas技巧6

本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含：创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据选择特定的数据缺失值处理 apply使用合并和连接分组groupby机制重塑reshaping...，缺值用NaN补充 join outer：合并，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引连接merge...，默认是T suffixes 重复列名，直接指定后缀，用元组的形式(’_left’, ‘_right’) left_index、right_index 将左侧、右侧的行索引index作为连接键（用于index...=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性透视表 data: a DataFrame...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

6.删除重复值 Excel的数据目录下有“删除重复项”的功能 ?...Name: city, dtype: object city列中beijing存在重复，分别在第一位和最后一位 drop_duplicates()函数删除重复值 #删除后出现的重复值 df['city...主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。 1.数据表合并在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。...3.排序(按索引，按数值) Excel中可以通过数据目录下的排序按钮直接对数据表进行排序 ?...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列的值>3000

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基于Excel2013的PowerQuery入门

成功转换.png 其他的各项步骤原理相同，省略。 5.删除重复项在下载文件中打开05-删除重复项.xlsx，如下图所示。 ? 删除重复项1.png ?...加载数据到PowerQuery中.png 客户首次购买分析选定下单日期这一列，进行升序排序。 ? 下单日期升序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ?...对客户名称删除重复项.png ? 首次购买分析结果.png 客户最大订单分析选定金额这一列，进行降序排序 ? 金额降序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ?...客户最大订单分析结果.png 多次购买客户分析选定客户名称这一列，进行保留重复项 ? 保留重复项按钮位置.png 只有1次购买记录的客户会被删除，多次购买记录的客户会被保留。...成功分组结果.png 10.添加列打开下载文件中的10-添加列.xlsx，如下图所示。 ? 打开文件图示.png ? 进行分组操作.png ? 逆序排序.png ? 添加索引列.png ?

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总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

、数据类型和内存信息 df.columns() # 查看字段（⾸⾏）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看...() # 查看column_name字段数据重复的个数数据选取这里为大家总结10个常见用法。...df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引数据分组、排序、透视这里为大家总结13个常见用法。...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...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max

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左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。

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Pandas三百题

看看数据类型，有误缺失值什么的 df.info() 5-查看数据统计信息|数值查看数值型列的统计信息，计数，均值 df.describe().round(2).T 6-查看数据统计信息|离散查看离散型列的统计信息...片名列全部重复值 df[df['片名'].duplicated()] 20-删除重复值删除全部的重复值 df.drop_duplicates() 21-删除重复值|指定删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值...,"高端人才得分":["min", "max", "median", "mean"],"办学层次得分":["min", "max", "median", "mean"]}) 11-统计信息|完整查看数值型数据的统计信息...','教育']) 14 - 分组转换｜ transform 在原数据框 df 新增一列，数值为该区的平均薪资水平 df['平均薪资'] = df[['district','salary']].groupby...(df,values=['销售额','利润'],index='省/自治区',aggfunc=['sum']) 6 - 数据透视｜多索引制作「各省市」与「不同类别」产品「销售总额」的数据透视表 pd.pivot_table

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pandas技巧4

查看字段（首行）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...字段数据重复的数据信息 df[df[column_name].duplicated()].count() # 查看column_name字段数据重复的个数数据选取 df[col] # 根据列名，并以Series...() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna() #...,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(col1...df.describe() #查看数据值列的汇总统计 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

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学会这 29 个函数，你就是 Pandas 专家

df.dtypes Pandas 为 DataFrame 中的每一列分配适当的数据类型。...: int64 19、数据帧过滤-按标签选择 df.loc 在基于标签的选择中，要求的每个标签都必须在 DataFrame 的索引中。...不允许使用索引来过滤 DataFrame，如下图： 20、数据帧过滤-按索引选择 df.iloc 以 19 里面的数据帧为例，使用 df.iloc 可以用索引： df.iloc[0] ########...数据透视表是 Excel 中常用的数据分析工具。...与上面讨论的交叉表类似，Pandas 中的数据透视表提供了一种交叉制表数据的方法。假如 DataFrame 如下： df = ...

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小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

改：修改原始记录的值如果发现表中的数据错了，如何更改原来的值呢？尝试结合布尔索引和赋值的方法 student3 ?...6 对缺失值的处理现实中的数据存在很多噪音的同时，缺失值也非常的常见。缺失值的存在会影响后期的数据分析或挖掘工作，那么缺失值的处理有哪些方法呢？...在列方向上至少保留有3个非NAN的项保留 df=pd.DataFrame([[1,1,2,np.nan],[3,5,np.nan,np.nan],[13,21,34,np.nan],[55,np.nan...将多层次索引的序列转换为数据框的形式 s.unstack() 期中期末小张 1 2 老王 3 4 以上是对序列的多层次索引，接下来将对数据框的多层次索引,多层索引的形式类似excel中的如下形式...在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。以test_data二维数据框为例，构造一个多层索引数据集。

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Pandas

pd 在对数据进行处理时会默认不考虑缺失值（数值型数据的缺失值会被写作 NaN，另外需要注意的是 Python 内置的 None 也会被视为缺失值） Data Cleaning 去重返回不重复数据：...().sum():统计每列缺失值的个数 #将数据按照指定列分组后统计每组中每列的缺失值情况，筛选出指定列存在缺失值的组并升序排列 data_c=data.groupby('所在小区').apply(lambda...columns:列分组键 values：数值计算键 aggfunc: 聚合函数，默认为平均值函数 margins：接收布尔值，表示是否对透视表的行和列进行汇总 dropna:是否删除全为Nan的列，...交叉表是一种特殊的数据透视表，它仅指定一个特征作为行分组键，一个特征作为列分组键，是为交叉的意思。...当我们用数值来进行分类时，进行统计分析时如果不希望作为类别的数值列也被进行统计分析，可以专门将数值类的列转为非数值型数据（参考综合实例–iris 数据集统计分析代码块第 97 行）。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

目录查看 pandas 及其支持项的版本创建 DataFrame 重命名列反转行序反转列序按数据类型选择列把字符串转换为数值优化 DataFrame 大小用多个文件建立 DataFrame...选择所有数值型的列，用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样的方法，还可以选择所有字符型的列。 ? 同理，还可以用 datetime 选择日期型的列。传递列表即可选择多种类型的列。 ?...要想执行数学计算，要先把这些列的数据类型转换为数值型，下面的代码用 astype() 方法把前两列的数据类型转化为 float。 ?...上面显示了不同性别，不同舱型的幸存率，输出结果是一个多重索引的序列（Series），这种形式与实际数据相比多了多重索引。...创建透视表经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码如下： ?...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。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

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手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

本文示例还用到了category数据类型，而它也需要确保是最近版本。首先，将我们销售渠道的数据读入到数据帧中。 df = pd.read_excel(".....添加项目和检查每一步来验证你正一步一步得到期望的结果。为了查看什么样的外观最能满足你的需要，就不要害怕处理顺序和变量的繁琐。最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) 可以看到，透视表比较智能，它已经开始通过将“Rep”列和“Manager”列进行对应分组，来实现数据聚合和总结。...df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum]) 然而，非数值...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。高级透视表过滤一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。

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Pandas 25 式

目录查看 pandas 及其支持项的版本创建 DataFrame 重命名列反转行序反转列序按数据类型选择列把字符串转换为数值优化 DataFrame 大小用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值把字符串分割为多列把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果选择行与列重塑多重索引 Series 创建透视表...选择所有数值型的列，用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样的方法，还可以选择所有字符型的列。 ? 同理，还可以用 datetime 选择日期型的列。传递列表即可选择多种类型的列。 ?...要想执行数学计算，要先把这些列的数据类型转换为数值型，下面的代码用 astype() 方法把前两列的数据类型转化为 float。 ?...创建透视表经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。

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盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot_table

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Python面试十问2

pandas技巧6

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

基于Excel2013的PowerQuery入门

总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

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学会这 29 个函数，你就是 Pandas 专家

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