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DataFrame拆成以及一行拆成多行

文章目录 DataFrame拆成 DataFrame一行拆成多行 分割需求 简要流程 详细说明 0. 初始数据 1. 使用split拆分 2. 使用stack行转列 3....使用join合并数据 DataFrame拆成 读取数据 ? 将City转成(以‘|’为分隔符) 这里使用匿名函数lambda来讲City拆成两。 ?...DataFrame一行拆成多行 分割需求 在处理数据过程中,会需要将一条数据拆分为多条,比如:a|b|c拆分为a、b、c,并结合其他数据显示为三条数据。...简要流程 将需要拆分的数据使用split拆分,并通过expand功能分成 将拆分后的数据使用stack进行列转行操作,合并成一 将生成的复合索引重新进行reset_index保留原始的索引,并命名为...C 将处理后的数据原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接 详细说明 0.

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DataFrameSeries的使用

DataFrameSeries是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series SeriesPython...() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据:加载一数据,通过df['列名']方式获取,加载数据,通过df[['列名1','列名2',...]]。...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4 可以通过行获取某几个格的元素 分组聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...,求平均,求每组数据条目数(频数)等 再将每一组计算的结果合并起来 可以使用DataFramegroupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','...pop','gdpPercap']].mean() # 根据year分组,查看每年的life平均值,pop平均值gpd平均值,用mean做聚合运算 也可以根据两个分组,形成二维数据聚合 df.groupby

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PandasDataFrame单列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算 在Pandas中,DataFrame的一就是一个Series, 可以通过map来对一进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如: define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square) 2.运算...与transform来方便地实现类似SQL中的聚合运算的操作: df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: (x.sum()...4.聚合函数 结合groupby与agg实现SQL中的分组聚合运算操作,需要使用相应的聚合函数: df['col2'] = df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean...Nan值 到此这篇关于PandasDataFrame单列/进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas map apply transform

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Pandas tricks 之 transform的用法

我们使用源数据在左,聚合后的总金额数据在右(反过来也可)。不指定连接key,则会自动查找相应的关联字段。由于是多行对一行的关联,关联上的就会将总金额重复显示多次,刚好符合我们后面计算的需要。...这就是transform的核心:作用于groupby之后的每个组的所有数据。可以参考下面的示意图帮助理解: ? 后面的步骤前面一致。 ? 这种方法在需要对分组的时候同样适用。...#pandas.DataFrame.transform。...而apply函数返回聚合后的行数。例如: ? transformapply的另一个区别是,apply函数可以同时作用于,而transform不可以。下面用例子说明: ?...上图中的例子,定义了处理两差的函数,在groupby之后分别调用applytransform,transform并不能执行。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一多行:单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是,同时根据by参数传入指定的行或者,可传入多行并分别设置升序降序参数,非常灵活。...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,即按某一执行分组。...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种:单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可,复杂的大量聚合则可借用agg函数,agg函数接受多种参数形式作为聚合函数,功能更为强大

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数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

().count 与 Groupby().size 如果你想获得 Pandas 的一的计数统计,可以使用groupbycount组合,如果要获取2或更多组成的分组的计数,可以使用groupby...我们经常会使用groupby对数据进行分组并统计每组的聚合统计信息,例如计数、平均值、中位数等。...() 类似于上例,如果你想把一个DataFrame中某个字符串字段()展开为一个列表,然后将列表中的元素拆分成多行,可以使用str.split()explode()组合,如下例: import pandas...如下例,我们可以使用pandas.melt()将(“Aldi”、“Walmart”、“Costco”)转换为一(“store”)的值。...我们经常会使用分组聚合的功能,如果要为聚合分配新名称,可以使用name = (column, agg_method)方法: import pandas as pd df = pd.DataFrame

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Pandas常用命令汇总,建议收藏!

凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是SeriesDataFrame。...DataFrame则是一种二维表状结构,由行组成,类似于电子表格或SQL表。 利用这些数据结构以及广泛的功能,用户可以快速加载、转换、过滤、聚合可视化数据。...在Pandas中处理数据时,我们可以使用多种方法来查看检查对象,例如 DataFrameSeries。...') # 按DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True,...() # 按DataFrame进行分组并计算另一的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column

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数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

1, Column labeled 'Name' # 'Anna' 要分割出多行,我们可以使用:。...现在让我们使用分组,来计算每年每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年性别的递减顺序排序,因此我们可以定义一个聚合函数,该函数返回每个序列中的第一个值。...注意,分组会导致每行有多个标签。...总结 我们现在有了数据集中每个性别年份的最受欢迎的婴儿名称,并学会了在pandas中表达以下操作: 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 分组 df.groupby([label1...按照最后一个字母性别分组,使用计数来聚合。 绘制每个性别字母的计数。 应用 pandas序列包含.apply()方法,它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。

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Python数据处理神器pandas,图解剖析分组聚合处理

前言 身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。...本文尝试把内部原理机制教会你,让你无需记忆这么死板的规则即可灵活运用。 本文主要涉及的函数要的: groupby apply agg transform 总结这些函数的特点,说明解决思路。...在pandas中,为我们提供了一些聚合方法用于处理组数据。 apply apply 只是一种对每个分组进行处理的通用方式。来看看流程动图: apply 方法中传入一个用于处理的方法。...如下: 注意一点,每个分组的处理结果同样可以是一个多行DataFrame 。 合并后,由于同个分组有多行数据,为了区别开来,合并结果的索引部分会带上数据源的索引。...比如,希望返回 value 减去指定值的新 在调用 apply 时,传入命名参数值即可。 因为自定义首个参数是 DataFrame ,因此可以指定列表名,以此针对某进行处理。

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Pandas之实用手册

pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表,每行都有一个标签。...:使用数字选择一行或多行:也可以使用标签行号来选择表的任何区域loc:1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...例如,按流派对数据集进行分组,看看每种流派有多少听众剧目:Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行,由于使用了sum()聚合,因此它将两位爵士乐艺术家的听众演奏加在一起,并在合并的爵士乐中显示总和...groupby()折叠数据集并从中发现见解。聚合是也是统计的基本工具之一。除了 sum(),pandas 还提供了多种聚合函数,包括mean()计算平均值、min()、max()多个其他函数。...1.6 从现有创建新通常在数据分析过程中,发现需要从现有中创建新Pandas轻松做到。

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Pandas

Pandas 数据结构 DataFramePandas 最常用也是非常重要的一个对象,它是一个二维的数据结构,数据以行的表格方式排列。...colunmn2_name’]] 访问单列多行DataFrame[‘column1_name’][m:n] 访问多行DataFrame[[‘column1_name’,‘colunmn2_name...如果想指定聚合的列名,可以写成new_column_name=(column_name,function)的形式,就并列传入多个参数即可。...使用 transform 方法聚合数据 Pandas 提供了transform()方法对 DataFrame 对象分组对象的指定进行统计计算,统计计算可以使用用户自定义函数。...(具体使用方法见分组小节) 统计量 DataFrame.describe()方法默认返回 DataFrame 全部或指定数值型字段的、均值、标准差、最小值、最大值、25%分位数、50%分位数

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不再纠结,一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

一、简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁。...二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据的长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby()。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的进行分组再求和、平均数等聚合之后的值,在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表,DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面的示例: #按照年份性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate,聚合,在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合

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python数据分析——数据分类汇总与统计

pandas提供了一个名为DataFrame的数据结构,它可以方便地存储处理表格型数据。...1.1按分组 按分组分为以下三种模式: 第一种: df.groupby(col),返回一个按进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按进行分组的...print(list(gg)) 【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按进行分组的groupby对象。...关键技术: groupby函数agg函数的联用。在我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数agg函数。...假设我们想要对tip_pcttotal_bill列计算三个信息: 上面例子的结果DataFrame拥有层次化的,这相当于分别对各进行聚合,然后将结果组装到一起,使用列名用作keys参数:

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