pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...通过字典进行分组 ? image.png 通过函数进行分组 这是一个极具python特色的功能。 ?...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格，想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式： 用指定值填充缺失值。 示例： 用均值填充所有缺失值。 df.fillna(df.mean()) 15....分组统计 df.groupby('ColumnName').agg({'Column1': 'mean', 'Column2': 'sum'}) 使用方式： 按照指定列进行分组，然后进行聚合统计。...获取最大值，使用nsmallest获取最小值。...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
您可以通过指定numeric_only=True来避免非数值列： In [206]: df.groupby("A").std(numeric_only=True) Out[206]: C...如果在分组键中存在任何`NA`值，默认情况下这些值将被排除。换句话说，任何“`NA`组”将被删除。您可以通过指定`dropna=False`来包含 NA 组。...nth 值指定为整数列表来从每个组中选择多行。...您可以通过指定 numeric_only=True 来避免非数值列： In [206]: df.groupby("A").std(numeric_only=True) Out[206]: C...如果在分组键中有任何 NA 值，默认情况下这些值将被排除。换句话说，任何“NA 组”都将被删除。您可以通过指定 dropna=False 来包含 NA 组。
下表是经过优化的groupby方法: 在使用groupby进行分组后，可以使用以下聚合函数进行数据聚合： count()：计算每个分组中的非缺失值的数量。...sum()：计算每个分组中的所有值的和。 mean()：计算每个分组中的所有值的平均值。 median()：计算每个分组中的所有值的中位数。 min()：计算每个分组中的所有值的最小值。...max()：计算每个分组中的所有值的最大值。 std()：计算每个分组中的所有值的标准差。 var()：计算每个分组中的所有值的方差。 size()：计算每个分组中的元素数量。...示例四 【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。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。
您可以使用以下代码行来设置输出显示中的列数： pd.set_option('display.max_columns', 500) 500表示列的最大宽度。...可以通过如下代码进行设置： pd.set_option('display.max_rows', 500) 读取数据集 导入数据是开始的第一步，使用pandas可以很方便的读取excel数据或者csv数据...df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].mean() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].count() df.groupby(by=['Contour
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...非 NA 值的累积最小值和最大值 cumsum 非 NA 值的累积和 cumprod 非 NA 值的累积乘积 first, last 首个和最后一个非 NA 值 mean 非 NA 值的均值 median...非 NA 值的算术中位数 min, max 非 NA 值的最小值和最大值 nth 检索在排序顺序中出现在位置n的值 ohlc 为类似时间序列的数据计算四个“开盘-最高-最低-收盘”统计数据 prod...非 NA 值的乘积 quantile 计算样本分位数 rank 非 NA 值的序数排名，类似于调用Series.rank size 计算组大小，将结果返回为 Series sum 非 NA 值的总和 std...例如，nsmallest Series 方法从数据中选择请求的最小数量的值。虽然nsmallest没有明确为 GroupBy 实现，但我们仍然可以使用它与非优化的实现。
可以直接通过赋值完成，也可通过数据框的assign来完成赋值，不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...# 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last'))...03 数据分箱 分箱法包括等深分箱(每个分箱样本数量一致)和等宽分箱(每个分箱的取值范围一致)。 其中Pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，默认是实现等宽分箱。...= 0] # 输出等深度分2箱的分位数 print(df.age.quantile([0, 0.5, 1])) # include_lowest=True表示包含边界的最小值 print(pd.cut
除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。...type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1]) >> NoneType 3、NA标量 pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA，它代表空整数...开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...这个用法和其它比如value_counts是一样的，有的时候需要看缺失值的数量。 以上就是所有关于缺失值的常用操作了，从理解缺失值的3种表现形式开始，到缺失值判断、统计、处理、计算等。
本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。 一、缺失值类型 在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。...type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1]) >> NoneType 3、NA标量 pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA，它代表空整数...开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) axis = 1用于删除缺少值的列。我们还可以为列或行具有的非缺失值的数量设置阈值。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...\groupby(['Geography','Gender']).agg(['mean','count']) ? 我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...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。
通过掌握pandas、numpy和matplotlib等库的使用方法，我们可以更好地理解和应用数据，为实际工作和研究提供有力的支持。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...【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。...columns：要在列中分组的值 values:聚合计算的值，需指定aggfunc aggfunc：聚合函数，如指定，还需指定value，默认是计数 rownames :列名称 colnames...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样，并设置参数为’M’,表示以“月”为单位的采样。
表示以行为连接轴，为1表示以列为连接轴；level指定多层索引的组；dropna默认True删除含NA的行和列，为False则不删NA的行列。...然后可以对分组进行相关操作，如求和、平均数、最小最大值等等。....groupby(['B'], dropna=False).sum()) 数据清洗 ---- 数据清洗是对一些无用的数据进行处理，以免影响实验结果，比如空值、错误格式、错误数据、重复数据等。...空值 对于空值，我们可以使用dropna()函数进行删除，或者使用fillna()函数对空值进行填充，比如可以填充平均数mean()、中位数median()、众数mode()或自定义等。...）有任何一个 NA 就去掉整行，置为’all’则 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行；subset：指定要检查的列；inplace默认False，表示返回一个新的DataFrame，否则返回None并覆盖原数据
最小值 max() 最大值 sum() 总和 mean() 平均值 median() 中位数 var() 方差 std()...标准差 argmin() 统计最小值的索引位置 argmax() 统计最大值的索引位置 idxmin() 统计最小值的索引值 idxmax() 统计最大值的索引值...3、使用Numpy中的array方法 np.array(df) pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna（value = None...：可以指定显示的内容 print(train_data.groupby(['Pclass'])['Pclass','Survived'].mean()) Pclass Survived....mean() Max Speed Type Capitve 210.0 Wild 185.0 pandas按若干个列的组合条件筛选数据 取年龄等于26，并且存活的数据的数量
species”列来定义“颜色”这个属性，即：相同的值是相同的颜色，不同的值对应不同的颜色，有三个值所以自动分配了三种颜色。...缺失值 判断是否是缺失值：pd.isna() 插补缺失值：pd.fill_na() 1.1 判断是否是缺失值 在python中，NaN、NULL、NA、None都是缺失值的意思，但在R语言： NaN表示非数值...NULL表示没有、不存在 NA 表示缺失值，特指存在但未知的值。 含缺失值的数据集非常常见。写代码时提到缺失值要写None或者是np.NaN，np.NAN,np.nan。...print(df) 2.Apply 和自定义函数 计算每行/每列的函数运算结果，例如平均值 python 里的apply是axis = 1表示行，0表示列, 0是默认值 2.1 示例数据 使用 pandas...('student_group')['math_score'].mean() agg()函数： # 计算group1和group2组学生的数学分数的最小值、最大值、和 # 一列 print(df.groupby
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show()...= final_data.na.fill({'salary':mean_salary}) # 3.如果一行至少2个缺失值才删除该行 final_data.na.drop(thresh=2).show...() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill({'LastName'...']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions
获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值...- df.fillna(value=0) :: 用数字 0 填充空值 df[‘pr’].fillna(df[‘pr’].mean())用列 pr 的平均值对 na 进行填充df[‘city’]=df[...('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 对分组后的部分列进行聚合 import pandas as pd df = pd.DataFrame...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。
apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。...虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。...arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...Transform必须返回一个与它所应用的轴长度相同的数据框架。 也就是说即使transform与返回聚合值的groupby操作一起使用，它会将这些聚合值赋给每个元素。...如果真的对时间有要求，还是找到优化的方式来操作，这样可以省去大量的时间。
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