pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
使用skiprows和header之类的函数，我们可以操纵导入的DataFrame的行为。 ? 6、导入特定列 使用usecols参数，可以指定是否在DataFrame中导入特定的列。 ?...14、从DataFrame获取特定的值 ? 如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序 对特定列排序，默认升序： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？
然而，Data8 中引入的表格仅包含列标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。...如果按两列分组，则通常可以使用数据透视表，以更方便的格式显示数据。...数据透视表可以使用一组分组标签，作为结果表的列。 为了透视，使用pd.pivot_table()函数。...我们可以看到baby_pop中的Sex索引成为了数据透视表的列。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式： 使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...进行数据透视。...示例： 创建一个数据透视表。 df.pivot(index='ID', columns='Status', values='Salary') 43.
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...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...，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 object，要应用透视表的数据框 values: a column...to use for aggregation, defaulting to numpy.mean，要应用的聚合函数，默认函数是均值 关于pivot_table函数结果的说明 df是需要进行透视表的数据框...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
Concat, Merge, 和Join 如果你熟悉SQL，那么这些概念对你来说可能会更容易。无论如何，这些功能基本上就是以特定方式组合dataframe的方法。...Join，就像merge一样，可以组合两个dataframe。但是，它根据它们的索引进行组合，而不是某些特定的主键。 ?...Apply会根据你指定的内容向列或行中的每个元素发送一个函数。你可以想象这是多么有用，特别是在对整个DataFrame的列处理格式或运算数值的时候，可以省去循环。 ? 透视表 最后要说到的是透视表。...如果你熟悉Microsoft Excel，那么你可能已经听说过数据透视表。Pandas内置的pivot_table函数将电子表格样式的数据透视表创建为DataFrame。...请注意，透视表中的维度存储在MultiIndex对象中，用来声明DataFrame的index和columns。 结语 我的这些Python编程小贴士就到此为止啦。
Pandas Styler的核心功能在于能够根据特定条件对单元格进行突出显示、着色和格式化。 增强了可视化体验，并能够更直观地解释数据集中包含的信息。...接下来，我们将使用一组数据创建一个数据透视表，为其提供不同的样式和条件格式，最终如上图所示。...数据透视表是一种表格数据结构，它提供来自另一个表的信息的汇总概述，根据一个变量组织数据并显示与另一个变量关联的值。...在本次分析中，我们将使用Apple Store应用程序数据集来探索数据透视表的创建和表格样式的自定义。 数据集涵盖从应用程序名称到大小、价格和评级等细节的各个方面。...在下一个代码块中，我们将通过向特定列引入不同的颜色背景来增强数据透视表的视觉表示。
数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。...=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列; aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对...为True时,行/列小计和总计的名称; 【例17】对于DataFrame格式的某公司销售数据workdata.csv,存储在本地的数据的形式如下,请利用Python的数据透视表分析计算每个地区的销售总额和利润总额...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。...程序代码如下所示: 4.2.交叉表 交叉表采用crosstab函数，可是说是透视表的一部分，是参数aggfunc=count情况下的透视表。
Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ?...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。...Python Pandas Youtube 教学视频： https://youtu.be/P_q0tkYqvSk Pivot Tables 数据透视表 最后但同样重要的是数据透视表。...如果你熟悉 Microsoft Excel，那你可能已经在某些方面听说过数据透视表。Pandas 内置的 pivot_table 函数可以将电子表格样式的数据透视表创建为 DataFrame。...需要注意的是，数据透视表中的级别存储在创建的 DataFrame 层次索引和列中。
比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ? 因为我们只获取一列，所以返回的就是一个 Series。可以用 type() 函数确认返回值的类型： ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...数据透视表 在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。...你可以在 Pandas 的官方文档 中找到更多数据透视表的详细用法和例子。 于是，我们按上面的语法，给这个动物统计表创建一个数据透视表： ? 或者也可以直接调用 df 对象的方法： ?...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
join concat：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间...，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum...str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型...sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar
假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含了我们要进行透视分析的数据。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视表：使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。...该函数的主要参数包括：index（用于分组的列）、columns（用于创建列的列）、values（用于聚合计算的列）和aggfunc（聚合函数，默认为求平均值）。...下面是一些常用的操作： 筛选数据：可以基于数据透视表中的特定值或条件筛选出我们感兴趣的数据。...filtered_data = pivot_table[pivot_table['category'] == 'A'] 计算汇总统计量：可以对数据透视表中的行、列或整个表格进行统计计算，比如求和、平均值等
索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。...在 Excel 中，我们对数据透视表使用以下配置： 等效的Pandas代码。...在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。 Splitting the data into groups based on some criteria....笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...交叉表是透视表的特殊情况 ? 另一种方法：groupby+mean ?...透视表中常用的几个参数： index：行索引 columns：列属性 aggfunc：聚合函数 fill_value：填充NULL值 margins ：显示ALL属性或者索引 ?...一图看懂透视表 ?
和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...（通过axis参数设置对行还是对列，默认是行），仅接收函数作为参数 ?...applymap，仅适用于dataframe对象，且是对dataframe中的每个元素执行函数操作，从这个角度讲，与replace类似，applymap可看作是dataframe对象的通函数。 ?...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。...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?
不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。...无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。...如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
---- 大家好，我是一行 今天给大家分享一篇内容，介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。...无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。 在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！...27 df.apply(np.sum, axis=1) 0 13 1 13 2 13 8 Pivot Tables 如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
源 / Conor Dewey 编译 / 专知 不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Concat，Merge和Join ---- ---- 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。...如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
5.2 透视 数据源表通常只包含行和列，那么经常有重复值出现在各列下，因而导致源表不能传递有价值的信息。这时可用「透视」方法调整源表的布局用作更清晰的展示。...透视表是用来汇总其它表的数据： 首先把源表分组，将不同值当做行 (row)、列 (column) 和值 (value) 然后对各组内数据做汇总操作如排序、平均、累加、计数等 这种动态将·「源表」得到想要...7 总结 【合并数据表】用 merge 函数按数据表的共有列进行左/右/内/外合并。 ---- 【连接数据表】用 concat 函数对 Series 和 DataFrame 沿着不同轴连接。...---- 【透视数据表】用 pivot 函数将「一张长表」变成「多张宽表」，用 melt 函数将「多张宽表」变成「一张长表」。它们只是改变数据表的布局和展示方式而已。...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。 【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。
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