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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...但是由于DataFrame是一个二维的数据，所以在使用上会有些不同。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 ? 值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。...method的合法参数并不止first这一种，还有一些其他稍微冷门一些的用法，我们一并列出。 ? 如果是DataFrame的话，默认是以行为单位，计算每一行中元素占整体的排名。

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...但是由于DataFrame是一个二维的数据，所以在使用上会有些不同。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。

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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。...在上一篇文章当中，我们介绍了panads的一些计算方法，比如两个dataframe的四则运算，以及dataframe填充Null的方法。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生， 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数，使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上，这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...总结 今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法， 这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。

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驱使Python蟒蛇为自己工作

把文件取出之后，放在一个DataFrame数据框架里面，并且起个名字叫做data“ (DataFrame是由一组数据与一对索引(行索引和列索引)组成的表格型数据结构) data=pd.read_excel...(r'd:\documents\temp1\battle.xlsx',parse_dates=['战斗日期'],encoding='gbk') 04|熟悉数据 『 弄好了吗 』，显示dataframe的前五行数据...print (data.info()) 蟒蛇应答： RangeIndex: 3478 entries, 0 to 3477..._3,a_n_3=get_month_data(Same_data) #分别计算上年同期的战功,战斗次数,每场战功 合并三个时间段的指标到同一个DataFrame数据框架里面 设定DataFrame...的行名称是['战功','战斗次数','每场战功'] 设定DataFrame的列名称为['本月累计','上月同期','去年同期'] 第1行的数据项填充为'contribution_1(本月战功)，contribution

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GPT4做数据分析时间序列预测之七相当棒2023.6.1

------ 1、有一个excel如下，写一个python程序，计算每个年月的后面6个月的销售额的累计值，保存在新excel中，包含年月、销售额、后面6个月的销售额的累计值 2、 好的，可以使用 Pandas...最后，我们使用 Pandas 库的 `to_excel` 函数将结果保存到新的 Excel 文件中。...，保存在新excel中，包含年月、销售额、后面6个月的销售额的累计值，后面6个月的销售额的累计值，不包括本月销售额。...首先，我们使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件，并将其存储在一个 DataFrame 对象中。 2....5、有一个excel，文件名为销售数据.xlsx,A列为年月、B列为本月实际销售金额，如下，写一个python程序，计算每个年月的后面6个月的销售额的累计值，保存在新excel中，包含年月、本月实际销售金额

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进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

PyArrow与NumPy对象dtype有不同的行为，可能会让人难以详细理解。Pandas团队实现了用于此选项的字符串dtype，以与NumPy的语义兼容。它的行为与NumPy对象列完全相同。...改进的PyArrow支持 Pandas团队在pandas 2.0中引入了基于PyArrow的DataFrame。Pandas团队过去几个月的主要目标之一是改进pandas内部的集成。...Object是唯一可以容纳整数和字符串的数据类型。这对许多用户来说是一个很大的问题。Object列会占用大量内存，导致计算无法正常进行、性能下降等许多问题。...在过去，DataFrame中的静默数据类型更改带来了很大的困扰。...ser.iloc[1] = "a" 类似本文示例的操作将在pandas 3.0中引发错误。DataFrame的数据类型在不同操作之间将保持一致。

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这个烂大街的用户消费分析案例，我用了点不一样的pandas技巧

更多 Python 数据处理的干货，敬请关注！！！！ 发现许多小伙伴入门Python几个月，还是低效率做数据处理。...这套课程以形象的示意图，精心安排的案例，循序渐进带你玩转数据处理分析神器——pandas，课程中还有分析案例噢，干货满满！...因此，pandas 为数据表做了一个方法，快速列出每一列的常用统计信息： DataFrame.describe 列出数值类的字段的统计信息，参数 include='all' ，让统计所有的列 我们特别要关注上图红框的列...比如，统计顾客人数的时候，我们用了两种不同的写法： 其次，客单价的计算表达也很奇怪： 金额除以 user_id ！...对象，其中的参数分别是列名与统计方法 调用如下： 注意此时我们需要解包操作，把其中定义的字典解开为参数传入 ---- 现在可以一次性定义需要用到的指标度量： 其次把指标计算也定义出来： 有些计算如果觉得不希望每次统计都重新计算

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GPT4做数据分析时间序列预测之八相当棒2023.6.1

1、用了多种方法预测未来6个月的销售额，并计算了算法的标准差、平均值、与1绝对值求和等验证指标。...SARIMA模型：SARIMA模型是一种基于ARIMA模型的季节性时间序列预测方法，可以用来预测未来的销售额。你可以使用Python中的statsmodels库来实现SARIMA模型。 2....Prophet模型：Prophet是Facebook开发的一种时间序列预测模型，可以用来预测未来的销售额。你可以使用Python中的Prophet库来实现Prophet模型。 3....ARIMA模型：ARIMA模型是一种基于时间序列的预测方法，可以用来预测未来的销售额。你可以使用Python中的statsmodels库来实现ARIMA模型。 4....你可以使用Python中的scikit-learn库来实现SVM模型。 对于你的数据，你可以使用以上任意一种方法来预测未来6个月的销售额。

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GitHub排名前20的Pandas, NumPy 和SciPy函数

几个月前，我看到一篇博文根据Github上的实例，列出了一些最流行的python库中最常用的函数/模块。我已将这些结果做了可视化并写下每个库中排名前10的例子。...Github上最流行的Pandas,Pandas.DataFrame, NumPy和SciPy函数。...例如，我们可以看到，尽管pd.Timestamp在Github上的所有实例中占有很大比例，但在项目中的使用频率并不如其它函数。 ◆ ◆ ◆ Pandas ?...1)Dataframe: 创建一个dataframe对象 ? 6) 合并：合并dataframe ? ? ◆ ◆ ◆ NumPy ? 3)arange: 在两个限值之间创建一个均等间隔值的数组。...8) mean:得到一个列表/数组所有数值的平均值或者行或列的平均值。 SciPy ? 1)stats: 一个包含不同统计函数和分布的模块（连续和离散）。

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pandas速成笔记(3)-joingroupbysort行列转换

接上篇继续 ，这回看下一些常用的操作： 一、join 联表查询 有数据库开发经验的同学，一定对sql中的join ... on 联表查询不陌生，pandas也有类似操作 假设test.xlsx的sheet1..., sheet2中分别有下面的数据(相当于2张表) 现在要以ID做为作为Key，将二张表join起来，可以这样写： import pandas as pd pd1 = pd.read_excel(...希望按Category看看，在本月当中该Category的Amount占"当月Amount总和"的占比，比如2021-09月，Amount总和为60，而9月之中，C类的Amount=30，即9月C类的Amount...pd.DataFrame(rows) df_output.set_index("Category", inplace=True) print(df_output) 参考： 1、官网 pandas.DataFrame.join... 文档 2、官网 pandas.DataFrame.groupby 文档

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动手实战 | 用户行为数据分析

数据类型处理 import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series import matplotlib.pyplot...数据中是否存储在缺失值 将order_dt转换成时间类型 查看数据的统计描述 计算所有用户购买商品的平均数量 计算所有用户购买商品的平均花费 在源数据中添加一列表示月份:astype('datetime64...df 将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements) apply:返回Series apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列 #统计每个用户每个月的消费次数 user_month_count...:观望用户（前两月没买，第三个月才第一次买,则用户前两个月为观望用户） unactive:首月购买后，后序月份没有购买则在没有购买的月份中该用户的为非活跃用户 new:当前月就进行首次购买的用户在当前月为新用户...,则用户前两个月为观望用户） # unactive:首月购买后，后序月份没有购买则在没有购买的月份中该用户的为非活跃用户 # new:当前月就进行首次购买的用户在当前月为新用户 # active:连续月份购买的用户在这些月中为活跃用户

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

我们将说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。 对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。...返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。s2.mean()方法计算平均值，随后一个布尔测试小于计算出的平均值。 ? Series和其它有属性的对象，它们使用点（.）操作符。....它是SAS读.csv文件的几个方法之一。这里我们采用默认值。 ? 与SAS不同，Python解释器正常执行时主要是静默的。调试时，调用方法和函数返回有关这些对象的信息很有用。...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ? 类似地，.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range() 返回一个时间索引 6 df.apply() 沿相应轴应用函数 7 Series.value_counts() 返回不同数据的计数值...，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...DataFrame是什么？如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

5.9K20

Python 数据处理：Pandas库的使用

columns) print(2003 in frame3.index) 与 Python 的集合不同，Pandas 的Index可以包含重复的标签： import pandas as pd dup_labels...i处，并得到新的Index is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True is_unique 当Index没有重复值时，返回True unique 计算Ilndex中唯一值的数组...) ---- 2.7 在算术方法中填充值 在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值（比如0）： import pandas as pd...这里，计算百分比变化与成交量的相关系数： print(returns.corrwith(volume)) 传入axis='columns'即可按行进行计算。...： 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique

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SQL、Pandas、Spark：窗口函数的3种实现

既然窗口函数这个名字源于数据库，那么我们就援引其在数据库中的定义。下图源于MySQL8.0的官方文档，从标黄高亮的一句介绍可知：窗口函数是用与当前行有关的数据行参与计算。...在给出具体配图之前，首先要介绍与窗口函数相关的3个关键词： partition by：用于对全量数据表进行切分（与SQL中的groupby功能类似，但功能完全不同），直接体现的是前面窗口函数定义中的“...A2：首先，仍然是依据uid字段进行partition；而后由于是要计算本月成绩与上月成绩的差值，所以此次的排序依据应该是date；进一步地，由于要计算差值，所以需要对每次月考成绩计算其前一行的成绩（在按照...03 Pandas实现 Pandas作为Python数据分析与处理的主力工具，自然也是支持窗口函数的，而且花样只会比SQL更多。...A3：如果说前两个需求用Pandas实现都没有很好体现窗口函数的话，那么这个需求可能才更贴近Pandas中窗口函数的标准用法——那就是用关键字rolling。

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Pandas爬取历史天气数据

Series 和 DataFrame 是Pandas 中最主要的数据结构，使用Pandas 就是使用 Series 和 DataFrame 来构造原始数据。...该方法非常简单明了，就是解析网页中的表格（因为展现历史数据，表格是一个很清晰的表示方法），然后将网页中的所有表格返回回来，其他内容则略过。 ?...2.2 代码分解 首先从网址构成看，不同的历史数据就只是城市和月份的不同，因此构建网址只需要改变这两个位置的字符串就可以了；再看数据内容，数据被很规整的放置在 table 当中，这个解析的工作就交给 read_html...: 几个月前的第一天 16 :param month_end: 几个月前的结束第一天 17 :return: e.g（2018,4,1 ，2018，5,1） 18 ''' 19...因为风力和风向放在了一起，并且从数据中我们发现风力存在 3 种不同的格式（对应于 pattern1,pattern2,pattern3），因此单独写了一个方法来处理风力的数据。

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