一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示： 方法四 这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...【月神】和【瑜亮老师】太强了，这个里边东西还是很多的，可以学习很多。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...，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...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 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...: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率
例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据的频率。...1、指定列名 默认情况下，Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引，这些索引应该是时间类型。但是，如果希望基于特定列重新采样，则可以使用on参数。...这允许您选择一个特定的列进行重新采样，即使它不是索引。...()方法对'index'列执行每周重采样，计算每周'C_0'列的和。
一、数据分组 数据分组时数据分析过程中的一个重要环节 eg： 对大学生成绩数据求平均，查看大学生的平均水平 对不同专业的学生进行分组，分别计算不同专业学生成绩的平均值 使用Pandas库中的...groupby()函数，对数据进行分组 1、groupby 1、根据sex进行分组，计算tip列的平均值 import pandas as pd import seaborn as sns tips...2、根据sex和time同时进行分组，计算tip列的平均值 means = df['tip'].groupby([df['sex'],df['time']]).mean() ?...，容量和正类样本相当，连续进行K次 与原有的正类样本数据合并，总共得到K个新数据集 针对每个新数据集，使用基本分类器进行分类 综合K个基分类器的结果，来确定数据的最终类别 5、...阈值移动 再Logistic回归分类问题中，针对每一个要分类的数据记录，使用Simgod函数作为激励函数，输出一个对应的数值y，作为判定类别的概率 在阈值移动方法中，预先设定阈值a 如果y
数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...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。...首先给出数据集： 对不同国家的用手习惯进行统计汇总 【例20】采用小费数据集，对time和day列同时进行统计汇总。...五、数据采样 Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,
以下是一些常见的操作： 示例：计算平均值 假设Excel文件包含一个名为amount的列，记录了某个数值。...(df['date_column']) 分组与聚合 Pandas还支持强大的分组与聚合操作，能够根据某列的值对数据进行分组，并对每个分组进行聚合计算。...# 根据某列的值进行分组，并计算平均值 grouped_data = df.groupby('category_column')['value_column'].mean() 数据可视化 除了数据处理，...你可以轻松地对时间序列数据进行重采样、滚动计算等操作。...=True) # 每月重采样并计算均值 monthly_mean = df.resample('M').mean() 自定义函数应用 如果你有特定的数据处理需求，Pandas允许你使用自定义函数对数据进行操作
12.1 分类数据 这一节介绍的是pandas的分类类型。我会向你展示通过使用它，提高性能和内存的使用率。我还会介绍一些在统计和机器学习中使用分类数据的工具。...（数据仓库、统计计算或其它应用）都发展出了特定的表征重复值的方法，以进行高效的存储和计算。...不同值得数组称为分类、字典或数据级。本书中，我们使用分类的说法。表示分类的整数值称为分类编码或简单地称为编码。 分类表示可以在进行分析时大大的提高性能。你也可以在保持编码不变的情况下，对分类进行转换。...分类数组可以包括任意不可变类型。 用分类进行计算 与非编码版本（比如字符串数组）相比，使用pandas的Categorical有些类似。某些pandas组件，比如groupby函数，更适合进行分类。...还有一些函数可以使用有序标志位。 来看一些随机的数值数据，使用pandas.qcut面元函数。
独热编码 pd.get_dummies(df, columns=['CategoricalColumn']) 使用方式： 将分类变量转换为独热编码。 示例： 对“Status”列进行独热编码。...时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式： 对时间序列数据进行重新采样。 示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....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...-50']) 使用方式： 使用cut函数将数值列分成不同的箱子，用标签表示。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。
同样的对行的索引方式也支持对列使用。 多级索引 多级索引提供了一种以一个较低维度的形式访问高维数据的方法，每次一个维度的索引都相当于对原数据进行一次降维。...利用函数进行分类需要注意的是传入参数是df的行索引，目前我觉得使用这个自定义函数分类的方法主要是使用loc(x,)方法获得所需的列来进行运算 分组的操作轴默认为 axis=0,也可以进行调整 对于多级标签的对象...使用 transform 方法聚合数据 Pandas 提供了transform()方法对 DataFrame 对象和分组对象的指定列进行统计计算，统计计算可以使用用户自定义函数。...columns:列分组键 values：数值计算键 aggfunc: 聚合函数 ，默认为平均值函数 margins： 接收布尔值，表示是否对透视表的行和列进行汇总 dropna:是否删除全为Nan的列，...当我们用数值来进行分类时，进行统计分析时如果不希望作为类别的数值列也被进行统计分析，可以专门将数值类的列转为非数值型数据（参考综合实例–iris 数据集统计分析代码块第 97 行）。
本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...也可以使用数字对空值进行填充 #使用数字0填充数据表中空值 df.fillna(value=0) 使用price列的均值来填充NA字段，同样使用fillna函数，在要填充的数值中使用mean函数先计算price...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列的值>3000...#按索引提取区域行数值 df_inner.loc[0:5] ? Reset_index函数用于恢复索引，这里我们重新将date字段的日期 设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。...1.分类汇总 #对所有列进行计数汇总 df_inner.groupby('city').count()/ ?
情境B：python 脚本想从 mysql 拿到数据 如果已经存在某个表格，想要向该表格提交某条指令，需返回数据，我用的是 pandas的read_sql () ，返回的数据类型是 pandas 的 dataframe...C：python 脚本单方面向 mysql 发出指令，无需拿到数据 如果已经存在某个表格，想要向该表格提交某条指令而无需返回数据时，比如：建表、对数据的增改删、对列的名称、列的属性修改等，代码如下。...最常用的，就是对列进行操作。每个列具备：列的名称、列的属性、列的数值。 列的名称，需要留心不使用保留词。...对列的名称、列的属性进行修改，主要的关键词都是 ALTER，具体又分为以下几种情况。 情境A：新增一列。关键词 ADD 在你所指定的 column_name 后面定义列的属性。...ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name char(20); 情境B：修改某列的名称。关键词 CHANGE 在修改列名的同时也可以重新指定列的属性。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第3节。在本教程中，我们将使用股票数据进一步进行基本的数据处理和可视化。...稍后我们将介绍一些自定义函数，但现在让我们对这些数据执行一个非常常见的操作：移动平均法。...当计算连续的数值，一个新的数值加入，同时一个旧数值剔出，所以无需每次都重新逐个数值加起来： ?...在100ma列下，只看到NaN。我们选择了100个移动平均线，理论上需要100个之前的数据点进行计算，但是在这里却没有任何数据在前100行。 NaN的意思是“Not a Number”。...，我们将学习如何通过Pandas数据重采样制作K线图，并学习更多关于使用Matplotlib的知识。
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...举例如下： 1.首先创建数据结构如下，其中初始dataframe索引是时间序列，两列数据分别为数值型和字符串型 ? 2.运用to_datetime将B列字符串格式转换为时间序列 ?...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...需注意的是该方法主要用于数据列的时间筛选，其最大优势在于可指定时间属性比较，例如可以指定time字段根据时间筛选而不考虑日期范围，也可以指定日期范围而不考虑时间取值，这在有些场景下是非常实用的。 ?...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中
以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)的新列。...这里补充groupby的两个特殊用法： groupby+window时间开窗函数时间重采样，对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作，对标pandas中的pivot_table...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop...rank、dense_rank、ntile，以及前文提到的可用于时间重采样的窗口函数window等 数值处理类，主要是一些数学函数，包括sqrt、abs、ceil、floor、sin、log等 字符串类...提取相应数值，timestamp转换为时间戳、date_format格式化日期、datediff求日期差等 这些函数数量较多，且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可
重新采样不平衡数据 实际上，我们经常会遇到不平衡的数据。如果目标数据只有轻微的不平衡，这并不一定是一个问题。...正如你所看到的，模型成功地对目标变量进行了过采样。...当使用SMOTE进行过采样时，可以采用以下几种策略: “少数类(minority)”:仅重采样少数类; “非少数类(not minority)”:重新采样除少数类以外的其他类; “非多数类(not majority...我选择使用字典来指定我想要在多大程度上过采样数据。 附加提示1：如果数据集中有分类变量，那么可能会为那些不能发生的变量创建值。...例如，不仅可以对列进行相乘，你也可以选择先将列A与列B相乘，然后再添加列C。 首先，让我介绍将用于示例的数据。我选择使用人力资源分析数据^人力资源分析数据，因为这些特征很容易解释: ?
看看数据类型，有误缺失值什么的 df.info() 5-查看数据统计信息|数值 查看数值型列的统计信息，计数，均值 df.describe().round(2).T 6-查看数据统计信息|离散 查看离散型列的统计信息...']) 8-金融数据与时间处理 8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间 使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now') Timestamp('2021-12-15...，将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样｜日 -> 周 按周对 df1 进行重采样，保留每周最后一个数据 df1.set_index...('日期').resample('W').last() 26 - 日期重采样｜日 -> 月 按月对 df1 进行重采样，保留每月最后一个数据 df1.set_index('日期').resample...('M').last() 27 - 日期重采样｜分钟 -> 日 按日对 df2 进行重采样，保留每天最后一个数据 df2.set_index('时间').resample('D').last() 28
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，...Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...作为结果进行填充，如下图所示： Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50个DataFrame对象进行合并，性能表现比较好。...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G
今天讲讲pandas模块：获取某列的一些统计结果，包括最大/最小值/均值/标准方差等 Part 1：示例 ?...已知一个DataFrame，有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"] 获取测量值列的一些统计数据 Part 2：代码 ?...statistic_value = df.describe()，对数值列进行统计计算，输出结果分类： 样本数目 均值 标准方差 最小值 25%位数 50%位数，即中位数 75%位数 最大值 df[["measure_value..."]] = df[["measure_value"]].astype(float)，对measure_value列进行数据类型转换 传送门 Python-科学计算-pandas-03-两列相乘 Python...-科学计算-pandas-02-两列相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 文为原创作品，欢迎分享朋友圈 ----
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