【例4】对groupby对象进行迭代,并打印出分组名称和每组元素。 关键技术:采用for函数进行遍历, name表示分组名称, group表示分组数据。...，它可以被看做一个固定大小的映射： map_Series = pd.Series(mapping) print(map_Series) people.groupby(map_Series,axis =...【例16】用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失数据的清理工作，有时你会用dropna将其替换掉，而有时则可能会希望用一个固定值或由数据集本身所衍生出来的值去填充NA值。...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...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总
但是 pandas 允许您将相同的函数（或两个具有相同名称的函数）应用于同一列。...注意 使用 UDF 进行聚合通常比在 GroupBy 上使用 pandas 内置方法性能更低。考虑将复杂操作分解为一系列利用内置方法的操作。...但 pandas 允许您将相同函数（或具有相同名称的两个函数）应用于同一列。...注意 通过提供 UDF 给transform进行转换通常比在 GroupBy 上使用内置方法性能更低。考虑将复杂操作分解为一系列利用内置方法的操作。...注意 通过向transform提供 UDF 进行转换通常不如在 GroupBy 上使用内置方法高效。考虑将复杂操作分解为一系列利用内置方法的操作链。
如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ? 第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。...低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...用于计算一系列值中的百分比变化。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。
其中sql server为存储原始数据层，oracel为存储计算解析结果层，mysql则为本次报警提示记录存储层。...，也可以采用短信通知，微信网页登录知道的可后台留言指导 3、定时任务，固定时刻对生产数据库检查一次。...这里为保持本地备份待用，可定时清空超过一定时间的日志文件即可，下次可以把这个小功能也分享一下。...[k]) df3.insert(1,'建筑名称',df3["建筑编号"].map(lambda x:id_name.get(x))) # 指定第2列插入建筑名称...设置为全局变量 data_t = df_new1[df_new1.columns[1:]] data_T_new = data_t.astype(str) data_result_tuples_new
04 分(splitting) 分组就是根据默认的索引映射为不同索引取值的分组名称，来看如下所示的DataFrame实例df_data，可以按照多种方式对它分组，直接调用groupby接口， ?...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby...的get_group可以取得对应的组内行，如下图所示， agroup = df.groupby('A') agroup.get_group('foo') ?...同样的方法，看下bar组包括的行： agroup = df.groupby('A') agroup.get_group('bar') ?...如果根据两个字段的组合进行分组，如下所示，为对应分组的总和， abgroup = df.groupby(['A','B']) abgroup.aggregate(np.sum) ?
结果索引的名称是 "key1"，因为 DataFrame 列 df["key1"] 是这样的。...这意味着： df.groupby("key1")["data1"] df.groupby("key1")[["data2"]] 是方便的： df["data1"].groupby(df["key1"])...表 10.1：优化的groupby方法 函数名称 描述 any, all 如果任何（一个或多个值）或所有非 NA 值为“真值”则返回True count 非 NA 值的数量 cummin, cummax...您不需要接受 GroupBy 为列提供的名称；特别是，lambda函数的名称为""，这使得它们难以识别（您可以通过查看函数的__name__属性来自行查看）。...幸运的是，pandas 具有一整套标准时间序列频率和重新采样工具（稍后在重新采样和频率转换中更详细地讨论），可以推断频率并生成固定频率的日期范围。
等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...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...(index='出售日期', columns='商品名称',values='价格(元)') new_df 输出为： 2.2.2 melt方法 melt()是pivot()的逆操作方法，用于将DataFrame...= df_obj.groupby(by="key") groupby_obj 输出为： GroupBy对象不可查看，可以遍历过去其中数据 遍历DataFrameGroupBy类的对象： # 遍历DataFrameGroupBy...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', '
因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。 Series 的两个基本属性有两个基本属性：index 和 values。...还是以上面这些英雄人物的数据为例。...用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。...() # 列名称 总结： 和 NumPy 一样，Pandas 有两个非常重要的数据结构：Series 和 DataFrame。...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。
更改名称 pd中的一个df一般会有两个位置有名称，一个是轴的名称(axis_name),一个是行或列的名称，两个名称可以在创建df时进行声明，也可以调用方法进行修改: df.rename_axis(str...,axis=0)：修改轴的名称 df.rename(mapper,axis=0/1):用于修改行或者列标签的名称，mapper指的是一种映射关系，可以写一个字典，也可以引入一个函数(函数的输入参数为要修改的标签的名称...):根据 to_match 的情况返回一个对 list 的索引，值为 list 的索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组...，将具有不同键值的记录划分到不同组，并对各组进行统计计算。...DatetimeIndex 是用来指代一系列时间点的一种数据结构，而 PeriodIndex 则是用来指代一系列时间段的数据结构。
因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。 Series 的两个基本属性有两个基本属性：index 和 values。...还是以上面这些英雄人物的数据为例。...1根据输入的对应关系映射系列的值。...2 3用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。...() # 列名称 总结： 和 NumPy 一样，Pandas 有两个非常重要的数据结构：Series 和 DataFrame。
厂商在线运营游戏产品数量 在线 = df[df['当前状态']=='在线'] 在线.groupby('厂商')['应用名称'].count().to_frame('应用数量').sort_values(...厂商在2021年元旦至今仍有版本更新的在线运营产品 live游戏 = df[(df['最近更新日期']>='2021-01-01') & (df['当前状态']=='在线')] live游戏.groupby...各游戏发行上架产品年份趋势 我们以年份为频率看游戏发行上架产品情况，可以看到： B站则在2019和2020年都有不错的产品线，今年也已经发布了1款好像是付费游戏； 网易、腾讯超级大厂则在最近几年每年上架的产品数稍有下降...胡桃日记 全明星激斗：SNK系列授权3D策略卡牌手游 ? 全明星激斗 航海王热血航线：正版航海王3D动作手游 ? 航海王热血航线 小森生活：治愈心灵的模拟养成手游 ?...全民奇迹2 秦时明月世界：《秦时明月》系列动画独家授权改编的3D MMORPG手游 ? 秦时明月世界
银行以及私营企业推出了各种各样的消费金融服务，具有代表性的是各大银行的信用卡，支付宝的花呗、京东白条，还有一些专门针对针对学生群体的平台，比如趣分期哈、分期乐之类的，把这些统称为信用卡用户。...本篇将针对历史坏账用户进行分析，分析坏账用户都有哪些特征，为后续的建模做准备。...(["信贷数量","固定资产贷款量"]) 固定资产贷款数量大于50的算作异常值，删除。...这可能是在月收入在15000以下的群体中，大部分的收入来源比较固定，收入越多，坏账可能性越低。而月收入大于20000的这一部分人的的可能不是从事普通工作的，收入不太固定，所以坏账的可能性比较大。...变量逾期30-59天笔数和固定资产贷款量的相关系数最大为0.43，可用额度比值和信贷数量的相关系数也为0.34，可能是这个人的贷款频次多，比较活跃，银行给了更多的额度，但是他每次贷款的额度较低，所以就会出现可用额度比值较高
我们希望比较不同营销渠道，广告系列，品牌和时间段之间的转化率，以识别指标的差异。 Pandas是非常流行的python数据分析库，它有一个GroupBy函数，提供了一种高效的方法来执行此类数据分析。...= X df['target'] = y df.head() 基本用法 此函数最基本的用法是将GroupBy添加到整个dataframe并指定我们要进行的计算。...df.groupby(['job']).mean() ? 如果我们想要更具体一些，我们可以取dataframe的一个子集，只计算特定列的统计信息。...聚合命名 NamedAgg函数允许为多个聚合提供名称，从而提供更清晰的输出。...除了使用GroupBy在同一图表中创建比较之外，我们还可以在多个图表中创建比较。 df[['duration', 'target']].groupby('target').boxplot() ?
Pandas-18.分组 任何分组操作都涉及原始对象的以下操作之一： 分割对象 应用一个函数 结合的结果 将数据分组之后，每个自己可以执行以下种类的操作： 聚合 - 计算汇总统计 转换 - 执行特定于组的操作...(‘key’) - 单条件分组 obj.groupby([‘key1’,’key2’]) - 多条件分组 obj.groupby(key,axis=1) - 换轴分组 print (df.groupby...(df.groupby('Team').groups) ''' {'Devils': Int64Index([2, 3], dtype='int64'), 'Kings': Int64Index([4,...对象具有分组名相同的标签名称 for name,group in df.groupby('Year'): print (name) print (group) ''' 2014...2 2014 863 4 Kings 3 2014 741 9 Royals 4 2014 701 ''' 聚合 创建分组之后，可以在此基础上为每个分组返回单个聚合值
这篇是从数据科学家朋友那里搞到的私藏，快一起薅羊毛 作者：韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 本文地址：https..., 8, 9] df # df doesn't change 图片 2：Groupby().count 与 Groupby().size 如果你想获得 Pandas 的一列的计数统计，可以使用groupby...如果调用combine_first()方法的 df1 中数据非空，则结果保留 df1 中的数据，如果 df1 中的数据为空值且传入combine_first()方法的 df2 中数据非空，则结果取 df2...我们可以根据名称中的子字符串过滤 pandas DataFrame 的列，具体是使用 pandas 的DataFrame.filter功能。...Pandas 具有 style 属性，可以设置颜色应用于 DataFrame。
- earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份 - title 借款人提供的贷款名称 - policyCode 公开可用的策略_代码=1新产品不公开可用的策略_代码=2 -...n系列匿名特征 匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理 三、数据分析： 数据探索性分析即我们常说的EDA过程，此过程以了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备为目的。...TSV与CSV的区别： 从名称上即可知道，TSV是用制表符（Tab,'\t'）作为字段值的分隔符；CSV是用半角逗号（','）作为字段值的分隔符； Python对TSV文件的支持： Python的csv...固定宽度分箱非常容易计算，但如果计数值中有比较大的缺口，就会产生很多没有任何数据的空箱子。...KS值[0.2,0.3],模型具有一定区分能力，勉强可以接受 KS值[0.3,0.5],模型具有较强的区分能力。 KS值大于0.75，往往表示模型有异常。
2.统计：分组聚合数据分析中最常见的操作之一就是分组聚合统计，在 Vaex 中指定聚合操作主要有两种方式：① 指定要聚合的列，以及聚合操作的方法名称。...② 指定输出列的名称，然后显式实现vaex聚合统计方法。下面我们看下如何实际操作。本文后续部分，我们将使用 NYC Taxi 数据集的一个子集，包含10亿+条数据记录。...Vaex 还支持如下的第2种方式：df.groupby(df.vendor_id, progress='widget').agg( {'fare_amount_norm': vaex.agg.mean...passenger_count为 2 和 4 的数据进行聚合统计：df.groupby(df.vendor_id, progress='widget').agg( {'fare_amount_mean_all...实际在巨型文件上操作的过程和结果是下面这样的：with vaex.progress.tree('rich'): result_1 = df.groupby(df.passenger_count,
之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df['key1']就叫这个名字。...也就是说： df.groupby('key1')['data1'] df.groupby('key1')[['data2']] 是以下代码的语法糖： df['data1'].groupby(df['key1...任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。具体点说，以上一小节的示例DataFrame为例，其索引值为人的名字。...你并非一定要接受GroupBy自动给出的那些列名，特别是lambda函数，它们的名称是''，这样的辨识度就很低了（通过函数的name属性看看就知道了）。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： In [74]: def top(df, n=5, column='tip_pct'): ....: return df.sort_values
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
