一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下: 原始的数据如下: df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40...代码如下: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40],[30,20,90],[40],[50,70]]}) new_df
小小明:「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理高手,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。 刚才碰到一个非常简单的需求: ? 但是我发现大部分人在做这个题的时候,代码写的异常复杂。...首先读取数据: import pandas as pd df = pd.read_excel("练习.xlsx", index_col=0) df 结果: ?...为了后续处理方便,我将不需要参与分组的第一列事先设置为索引。 groupby分组相信大部分读者都使用过,但一直都是按行分组,不过groupby不仅可以按行分组,还可以按列进行分组。...即可作为分组依据,axis=1则指定了groupby按列进行分组而不是默认的按行分组。...split.reset_index(inplace=True) 表示还原索引为普通的列。 split["年份"] = year 将年份添加到后面单独的一列。
一、前言 前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Pandas处理的问题,如下图所示。...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
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...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...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。...for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后,结果如下图所示: 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码,代码如下图所示: import pandas...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,
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...时间类型向量化操作,如字符串一样,在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型,正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样,时间类型列可用dt属性调用相应接口,这在处理时间类型时会十分有效。...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,即按某一列或多列执行分组。...例如,以某列取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后的列标签,以其他列取值作为填充value,即实现了数据表的行列重整。
本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作,希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法!...而在pandas中,我们可以通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择 ?...中,我们选择应保留的行,而不是删除它们 tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9] 五、分组 在pandas中,使用groupby()方法实现分组。...例如,通过对性别进行分组查询 SELECT sex, count(*) FROM tips GROUP BY sex; ? 在pandas中的等价操作为 ?...merge()提供了一些参数,可以将一个DataFrame的列与另一个DataFrame的索引连接在一起? ?
本文将介绍Pandas的一些高级知识点,包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如,根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数,如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组,例如: df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数,包括求和、均值、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作,Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据,例如: df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars='C', 'D') 其中id_vars表示要保留的列
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...Pandas 图鉴系列文章由四个部分组成: Part 1. Motivation:Pandas图鉴(一):Pandas vs Numpy Part 2....NumPy 数组和 Pandas DataFrame都没有这样做。另一种方法(如果你事先知道行的数量)是用类似 DataFrame(np.zeros) 的东西来手动预分配内存。...,连接要求 "right" 列是有索引的; 合并丢弃左边DataFrame的索引,连接保留它; 默认情况下,merge执行的是内连接,join执行的是左外连接; 合并不保留行的顺序,连接保留它们(有一些限制...首先,你可以只用一个名字来指定要分组的列,如下图所示: 如果没有as_index=False,Pandas会把进行分组的那一列作为索引列。
典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: pandas也有透视表? pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。...可多选 index:行分组键,一般是用于分组的列名或其他分组键,作为结果DataFrame的行索引 columns:列分组键,一般是用于分组的列名或其他分组键,作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...:聚合函数或函数列表,默认为平均值 fill_value:设定缺失替换值 margins:是否添加行列的总计 dropna:默认为True,如果列的所有值都是NaN,将不作为计算列,False时,被保留...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式,但比excel的聚合方式更丰富: 如何使用pivot_table?...pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。
典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: ? pandas也有透视表?...可多选 index:行分组键,一般是用于分组的列名或其他分组键,作为结果DataFrame的行索引 columns:列分组键,一般是用于分组的列名或其他分组键,作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...:聚合函数或函数列表,默认为平均值 fill_value:设定缺失替换值 margins:是否添加行列的总计 dropna:默认为True,如果列的所有值都是NaN,将不作为计算列,False时,被保留...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式,但比excel的聚合方式更丰富: ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练,示例数据表如下: ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。
sum() 首先我们根据id和how两列对数据进行分组,并对分组结果中的amount列进行求和运算,返回最后的结果。...第二个参数是keep参数,pandas默认在去重时是去掉所有重复数据,使用keep参数可以让我们保留重复数据中的一条而删掉其他的数据,keep='last'表明保留重复数据中的最后一条,当然你也可以使用...keep='first'来保留第一条数据。...最后一个参数时inplace参数,我们直接替换library_df的数据,而无需赋值给另一个新的DataFrame。...'].count() 这里,我们按照id列进行分组,并对返回结果中的time_stamp列进行计数处理,最终结果如下: id 0 13 1 1 10 3
imdb_score').nsmallest(5,'budget') 找到每年imdb评分最高的电影: movie.groupby('title_year')['imdb_score'].max() # 通过分组将每年的数据放一块...last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'(默认):保留第一个出现的重复项,删除后续重复项。...# 'last':保留最后一个出现的重复项,删除之前重复项。...outer 保留左右两侧侧表中的所有key how = 'inner' 对应SQL中的 inner 只保留左右两侧都有的key genres_track= genres.merge(tracks[['...pandas对象 只用索引对齐 默认是外连接(也可以设为内连接) merge: DataFrame方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame
市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。 1. read_csv 这是读取数据的入门级命令。...加入这些参数的另一大好处是,如果这一列中同时含有字符串和数值类型,而你提前声明把这一列看作是字符串,那么这一列作为主键来融合多个表时,就不会报错了。...基于分位数分组 面对一列数值,你想将这一列的值进行分组,比如说最前面的5%放入组别一,5-20%放入组别二,20%-50%放入组别三,最后的50%放入组别四。...当然,你可以使用pandas.cut,但你也可以使用下面这种选择: import numpy as np cut_points = [np.percentile(df['c'], i) for i in...另一个技巧是用来处理整数值和缺失值混淆在一起的情况。如果一列含有缺失值和整数值,那么这一列的数据类型会变成float而不是int。
系列文章 "替代Excel Vba"系列(一):用Python的pandas快速汇总 "Python替代Excel Vba"系列(二):pandas分组统计与操作Excel "Python替代...本文要点: 使用 pandas 快速按需求做汇总整理。 注意:虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列,但希望各位读者明白,工具都是各有所长,选择适合的工具,才是最好的。...这里使用 count 也可以,但你会注意到使用 count ,pandas 会把所有列都进行计数。并且 count 会忽略 nan ,而 size 则不会。....reset_index() ,调用 groupby 后,分组的 sj_class 会作为 index ,因此这里只是把 sj_class 重新设置为列。 ---- 来看看实际占比吧。...---- .stack(dropna=False) ,把 apm 从列索引移回去行索引,dropna=False ,让其保留 nan 的值。 此时即可确保所有的教师都有上下午2行数据。
thresh:表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset:表示删除指定列的缺失值。 inplace:表示是否操作原数据。...,但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 2.4 异常值处理 2.4.1 异常值的检测 异常值的检测可以采用 3σ原则 和 箱形图检测。...() pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...axis:表示分组操作的轴编号,可以是0或1。该参数的默认值为0,代表沿列方向操作。 level:表示标签索引所在的级别,默认为None。...3.3.3 分组+内置聚合 分组+自定义聚合: # 分组+自定义聚合 import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({"key":["C", "B", "C", "
列索引 `GroupBy对象支持列索引,方式与DataFrame相同,并返回修改后的GroupBy``对象。...聚合,过滤,转换,应用 前面的讨论主要关注组合操作的聚合,但还有更多选择。...例如,我们可能希望保留标准差大于某个临界值的所有分组: def filter_func(x): return x['data2'].std() > 4 display('df', "df.groupby...例如,这里是一个apply(),它按照第二列的总和将第一列标准化: def norm_by_data2(x): # x 是分组值的数据帧 x['data1'] /= x['data2']...另一种方法是提供将索引值映射到分组键的字典: df2 = df.set_index('key') mapping = {'A': 'vowel', 'B': 'consonant', 'C': 'consonant
NaN 值的行或列被保留 通过布尔判断,也是可以实现删除 NaN 的功能。...,last同时保留最后一次出现的重复数据,false 不保留 使用如上。...表的数据显示在前 print choose.merge(course, how = "left") # 和course 左外连接 choose结果一样,但每列数据的排列会有区别,因为结果表会先显示左表的结果...size函数则是可以返回所有分组的字节大小。count函数可以统计分组后各列数据项个数。get_group函数可以返回指定组的数据信息。而discribe函数可以返回分组后的数据的统计数据。...agg的形参是一个函数会对分组后每列都应用这个函数。
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。...加入这些参数的另一大好处是,如果这一列中同时含有字符串和数值类型,而你提前声明把这一列看作是字符串,那么这一列作为主键来融合多个表时,就不会报错了。...基于分位数分组 面对一列数值,你想将这一列的值进行分组,比如说最前面的5%放入组别一,5-20%放入组别二,20%-50%放入组别三,最后的50%放入组别四。...当然,你可以使用pandas.cut,但你也可以使用下面这种选择: import numpy as np cut_points = [np.percentile(df[ c ], i) for i in...另一个技巧是用来处理整数值和缺失值混淆在一起的情况。如果一列含有缺失值和整数值,那么这一列的数据类型会变成float而不是int。
使用谓词对行切片 为了分割出 2016 年的行,我们将首先创建一个序列,其中每个想要保留的行为True,每个想要删除的行为False。...几乎总是有一种更好的替代方法,用于遍历pandas DataFrame。特别是,遍历DataFrame的特定值,通常应该替换为分组。 分组 为了在pandas中进行分组。...我们在 Data8 中看到,我们可以按照多个列分组,基于唯一值来获取分组。...注意,多列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和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) 多列分组 df.groupby([label1
Pandas 图鉴系列文章由四个部分组成: Part 1. Motivation Part 2. Series and Index Part 3. DataFrames Part 4....用NumPy还有其他方法,但都不如用Pandas简单和优雅。...5.按列连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表,NumPy几乎没有用。而Pandas更好,特别是对于1:n的关系。...Pandas连接有所有熟悉的 inner, left, right, 和 full outer 连接模式。 6.按列分组 数据分析中另一个常见的操作是按列分组。...而Pandas也有df.pivot_table,它将分组和透视结合在一个工具中。 说到这里,你可能会想,既然Pandas这么好,为什么还会有人使用NumPy呢?
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