[‘b’].unique()查看某一列的唯一值df.values查看数据表的值df.columns查看列名df.head()查看默认的前 10 行数据df.tail()查看默认的后 10 行数据 数据表清洗...，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和...= 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort(['id']) 筛选后的灵气按 city 列进行计数 df.loc[(df['city'] !...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。...，可以将结果扩展为列表。
也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...']) 以下是成功导入后的数据预览。...df['Contour'].isnull().sum()：返回'Contour'列中的空值计数 df['pH'].notnull().sum()：返回“pH”列中非空值的计数 df['Depth']...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。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。
1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...#对分组后数据进行计数运算 df.groupby("客户分类").count() #对分组后数据进行求和运算 df.groupby("客户分类").sum() #只会对数据类型为数值（int...，float）的列才会进行运算 温故知新，回忆一下有哪些汇总运算: count 非空值计数、sum 求和、mean 求均值、max 求最大值、min 求最小值、median 求中位数、 mode...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...) #对分组后数据进行求和运算 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 #有时不需要所有的列进行计算
().count 与 Groupby().size 如果你想获得 Pandas 的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和...：归一化值计数 大家都知道，我们可以使用value_counts获取列里的取值计数，但是，如果要获取列中某个值的百分比，我们可以添加normalize=True至value_counts参数设置来完成：...（包含缺失值） 我们知道可以通过value_counts很方便进行字段取值计数，但是pandas.value_counts()自动忽略缺失值，如果要对缺失值进行计数，要设置参数dropna=False。...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()和explode()组合，如下例： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":...如下例，我们可以使用pandas.melt()将多列（“Aldi”、“Walmart”、“Costco”）转换为一列（“store”）的值。
5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...6.2.7 用iloc取具体值 提取第3行第7列的值 data.iloc[2,6] 输出结果：‘high’ 总结：文字变代码，数值少1；代码变文字，数值加1；代码从0开始计数；文字从1开始计数。...6.3 值的判断 方式一：判断origin列的值是否为China data['origin']=="China" 方式二：判断department列的值是否为水果 data['department'...=="饮料"').money.count() # 对筛选后的数据按照money进行计数 输出结果：2 data.query('department=="饮料"').money.sum()...数据汇总 8.1 以department属性对所有列进行计数汇总 data.groupby("department").count() 输出结果： ?
5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...6.2.7 用iloc取具体值 提取第3行第7列的值 data.iloc[2,6] 输出结果：‘high’ 总结：文字变代码，数值少1；代码变文字，数值加1；代码从0开始计数；文字从1开始计数。...6.3 值的判断 方式一：判断origin列的值是否为China data['origin']=="China" 方式二：判断department列的值是否为水果 data['department']...=="饮料"').money.count() # 对筛选后的数据按照money进行计数 输出结果：2 data.query('department=="饮料"').money.sum() #...数据汇总 8.1 以department属性对所有列进行计数汇总 data.groupby("department").count() 输出结果： ?
作者：Lemon 来源：Python数据之道 玩转 Pandas 的 Groupby 操作 大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。 今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...size 跟 count 的区别：size 计数时包含 NaN 值，而 count 不包含 NaN值 In [10]: df = pd.DataFrame({"Name":["Alice", "Bob"...对应 "B" 列的值分别是 "one","NaN","NaN"，由于 count() 计数时不包括NaN值，因此 {'group1':'A', 'group2':'C'} 的 count 计数值为 1...transform() 方法会将该计数值在 dataframe 中所有涉及的 rows 都显示出来（我理解应该就进行广播） 将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组（groupby）运算 In [23]
Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?...pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计，查阅value_counts的官方文档可以发现，这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数，normalize参数设置为...True则将计数变成频率，例如df的a列中共有6行，而C出现了3次，于是C对应的值就是0.5；bin参数可以设置分箱；dropna可以设置是否考虑缺失值，默认是不考虑（可以结合normalize影响频率...A对应1，B对于1，C对应2，通过set对c列去重后再计数。
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下： 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as...但是我们需要统计的时间单位是以日为周期，故而这里可以先做简单的去掉时间部分的处理方式 采用字符串的split方法，按照‘ ’(空格)进行切片，取第一部分即可 #因为日期数据为时间格式，可以简单使用字符串按照空格切片后取第一部分...pd.to_datetime(df["@timestamp"]) #将日期列转化为 时间格式 第三步，分组排序 分组排序是指将每个用户登录日期进行组内排序 采用groupby方法结合rank方法进行处理...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...第五步，分组计数 通过上一步，我们可以知道，计算每个用户date_sub列出现的次数即可算出该用户连续登录的天数 data = df.groupby(['role_id','date_sub']).count
对于上述仅有一种聚合函数的例子，在pandas中更倾向于使用groupby直接+聚合函数，例如上述的分组计数需求，其实就是groupby+count实现。...分组后直接聚合，然后再提取指定列。...此时，依据country分组后不限定特定列，而是直接加聚合函数count，此时相当于对列都进行count，此时得到的仍然是一个dataframe，而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...agg的函数文档如下： ? 这里，仍然以上述分组计数为例，讲解groupby+agg的三种典型应用方式： agg内接收聚合函数或聚合函数列表。...agg内接收聚合函数字典，其中key为列名，value为聚合函数或函数列表，可实现同时对多个不同列实现不同聚合统计。
理解了数据透视表的这一核心功能，对于我们下面介绍数据透视表在三大工具中的适用将非常有帮助！...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...上述SQL语句中，仅对sex字段进行groupby操作，而后在执行count(name)聚合统计时，由直接count聚合调整为两个count条件聚合，即： 如果survived字段=0，则对name计数...，否则不计数（此处设置为null，因为count计数时会忽略null值），得到的结果记为survived=0的个数； 如果survived字段=1，则对name计数，否则不计数，此时得到的结果记为survived
s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。 ...groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。...groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。...我们可以将这个问题分解为两个步骤： 计算每个名称的最后一个字母。 按照最后一个字母和性别分组，使用计数来聚合。 绘制每个性别和字母的计数。...为避免这种情况，我们可以在调用.groupby()之前选择所需的列。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。...我们为每个字母和性别绘制了计数，这些计数会导致一些条形看起来很长，而另一些几乎看不见。 相反，我们应该绘制每个最后一个字母的男性和女性的比例。
选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...列索引前包后不包 print(df.iloc[0:5, 0:5]) 输出结果。...当参数axis的值为0时，纵向合并。 当参数axis的值为1时，横向合并。...'age']].mean()) # 对性别分组,获取性别的计数值 print(df.groupby(['gender'])[['gender']].count()) # 多重索引 print(df.groupby...填补缺失值数据，将昵称缺失值设置为未知。 # 填补缺失值 print(df.name.fillna('未知')) 输出结果。 ? 还可以调用方法isnull产生缺失值指示变量。
groupby对象; 第三种: df.groupby(col1)[col2]或者 df[col2].groupby(col1),两者含义相同，返回按列col1进行分组后col2的值; 首先生成一个表格型数据集...关键技术: df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同，返回按列col1进行分组后，col2的值。...df['data1'].groupby(df['key1']).describe() 关键技术: size跟count的区别是: size计数时包含NaN值,而count不包含NaN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...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总
Series对象的唯⼀值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值...col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象...df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max...df1.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应
数据 为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。...列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。 注意:初始部分包含用于上下文和显示常见错误的代码，对于现成的解决方案，请参阅最后的GitHub的代码。...代替由点按时间顺序连接的点，我们有了某种奇怪的“ z”符号。 运行中的go.Scatter（）图，但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...读取和分组数据 在下面的代码块中，一个示例CSV表被加载到一个Pandas数据框架中，列作为类型和日期。类似地，与前面一样，我们将date列转换为datetime。...这一次，请注意我们如何在groupby方法中包含types列，然后将types指定为要计数的列。 在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。
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