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    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    — 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值...mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 —...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark

    30.5K10

    DataFrame和Series的使用

    df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info()...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]] df.iloc[[行]，[列]] df.loc[:,['country','year','pop']] # 获取全部的行，但每一行的列内容接受三个...分组和聚合运算 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DataFrame的groupby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平均值和gpd平均值，用mean做聚合运算 也可以根据两个列分组

    10910

    Python面试十问2

    Pandas Series.reset_index()函数的作⽤是:⽣成⼀个新的DataFrame或带有重置索引的Series。...的合并操作 如何将新⾏追加到pandas DataFrame？...Pandas dataframe.append()函数的作⽤是：将其他dataframe的⾏追加到给定的dataframe的末尾，返回⼀个新的dataframe对象。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程： 分割：按条件把数据分割成多组； 应⽤：为每组单独应⽤函数； 组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据  多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。

    8810

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十五)：循环序列分组

    问题 现有一份成绩表： - 要求把以上各学生分成10个组，让每组的平均分尽可能接近 - 汇总输出各个组的信息(有什么人，平均分多少) - 输出分组的组间差异信息(就简单标准差即可) 这不是 IQ 题...，这里直接给出一种比较直观的解决思路(不一定最优)： - 按分数，把数据做一次升序排序 - 生成一新列，值为从 0-9(共10个数字) 的循环数列 - 按循环数列分组，即可得到结果 Excel 的做法...-9(先输入0、1，再下拉即可)，然后把这0-9的列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组，统计得到结果，就不要麻烦 Excel 了，你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢...，进行分组统计，得到结果： - 行1：加载数据 - 行2：调用之前定义的函数，获取分组依据 - 行4-10：按分数排序 + 分组统计结果 - 行8：对每个组中的人名(name) 串在一起(','.join...现在可以来看看生成的结果 Excel 文件： - 这是"分组结果" - 因为总人数为160，可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 行3：平均每个组的分数为49.1 - 行4：每个组平均分平均差距只是

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十五)：循环序列分组

    问题 现有一份成绩表： - 要求把以上各学生分成10个组，让每组的平均分尽可能接近 - 汇总输出各个组的信息(有什么人，平均分多少) - 输出分组的组间差异信息(就简单标准差即可) 这不是 IQ 题...，这里直接给出一种比较直观的解决思路(不一定最优)： - 按分数，把数据做一次升序排序 - 生成一新列，值为从 0-9(共10个数字) 的循环数列 - 按循环数列分组，即可得到结果 Excel 的做法...-9(先输入0、1，再下拉即可)，然后把这0-9的列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组，统计得到结果，就不要麻烦 Excel 了，你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢...，进行分组统计，得到结果： - 行1：加载数据 - 行2：调用之前定义的函数，获取分组依据 - 行4-10：按分数排序 + 分组统计结果 - 行8：对每个组中的人名(name) 串在一起(','.join...现在可以来看看生成的结果 Excel 文件： - 这是"分组结果" - 因为总人数为160，可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 行3：平均每个组的分数为49.1 - 行4：每个组平均分平均差距只是

    89810

    七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

    2.分组聚合 按照需求，需要计算每个城市每个子类别下产品的销售总量，因此需要按照city和sub_cate分组，并对amt求和。为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...计算的结果作为新的一列amt_sum添加到原数据上。...我们需要对pct列求累计值，最终用来与目标值50%作比较。注意同样是在每组内进行，需要用cumsum函数求累计和。...这里需要对每组内按行进行遍历，用到了iterrows函数，并判断cum_pct与50%，group_rank与3的关系。我们自定义一个函数来实现。...涉及到的操作依次有：数据读取，列名修改，字段分割，列子集筛选；分组求和(transform)；分组排序(编号)，分组排序；累计求和；按行迭代，数据拼接，条件筛选，分组拼接，apply/lambda函数；

    2.7K40

    Python替代Excel Vba系列（二）：pandas分组统计与操作Excel

    本文要点： 使用 xlwings ，设置单元格格式 使用 pandas 快速做高难度分组操作 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，适合才是最好...首要任务是得到排名，如下: 这里需要在数据中新增一列[排名] df.groupby('班级') 就是按 班级 分组的意思。...此时显示变量 rank 的数据，可以看到结果就是排名结果(1列数据) 在 pandas 中往 DataFrame 中新增一列非常简单。...先按班级计算平均分，然后把平均分填到每一行上。 df.groupby('班级')['总分'] 就不用说了，与上面的排名是一样的意思。 .transform('mean') ，表示每组求平均。...结果是每组都有一个分数。而 transform 方法的特点就是不会压缩原数据的行数，因此每组的数都是一样的平均分。 df['班级均分']=class_avg ，同样新增一列。

    1.7K30

    【小白必看】Python爬虫数据处理与可视化

    然后使用pandas库构建数据结构，对数据进行统计与分组，并使用matplotlib库进行数据可视化。最后，对数据进行筛选、排序和保存操作。...()方法将二维列表转换为DataFrame对象df，每列分别命名为'类型'、'书名'、'作者'、'字数'、'推荐' 将'推荐'列的数据类型转换为整型 数据统计与分组 df.describe() df.groupby...('类型').count() 使用describe()方法对数据进行统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等 使用groupby()方法按'类型'列进行分组，并使用count()方法统计每个分组的数量...datas转换为DataFrame对象df，并为每一列命名 df['推荐'] = df['推荐'].astype('int') # 将推荐列的数据类型转换为整型 df.describe() # 使用...df = pd.DataFrame(datas, columns=['类型', '书名', '作者', '字数', '推荐']) # 重新将二维列表datas转换为DataFrame对象df，并为每一列命名

    18210

    Pandas 25 式

    与 read_csv() 函数类似， read_clipboard() 会自动检测列名与每列的数据类型。 ? ? 真不错！pandas 自动把第一列当设置成索引了。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...计算每单的总价，要按 order_id 进行 groupby() 分组，再按 item_price 计算每组的总价。 ? 有时，要用多个聚合函数，不一定只是 sum() 一个函数。...使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。 设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。...不过，要想为某个 DataFrame 设定指定的样式，pandas 还提供了更灵活的方式。 下面看一下 stocks。 ? 创建样式字符字典，指定每列使用的格式。 ?

    8.4K00

    【数据处理包Pandas】分组及相关操作

    按team列分组，team列中值相同的记录构成一组，但是不做聚合计算或其他操作，看不到分组结果。...，可以是字符串、字符串列表、字典或者 Series、Numpy 数组或函数 axis：指定分组方向是按行分组还是按列分组，默认是按行分组（对记录分组） level：在包含多级索引的 DataFrame...：在应用阶段（apply）是否把分组键加入到索引中，默认为True dropna：在分组时是否把键值为 NA 的行或列丢弃，默认为True 1、按字符串列表分组 按团队和姓名首字母分组，会产生多级索引。...，每一条记录的行索引通过字典的键映射到相应的组 df.groupby(d).mean() 3、按Series分组 先产生作为分组标准的 Series 对象，再进行分组。...x应该理解为表示分组块的每一列，所以函数体中不应该再出现列名。

    18600

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    与 read_csv() 函数类似， read_clipboard() 会自动检测列名与每列的数据类型。 ? ? 真不错！pandas 自动把第一列当设置成索引了。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...计算每单的总价，要按 order_id 进行 groupby() 分组，再按 item_price 计算每组的总价。 ? 有时，要用多个聚合函数，不一定只是 sum() 一个函数。...使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。 设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。...不过，要想为某个 DataFrame 设定指定的样式，pandas 还提供了更灵活的方式。 下面看一下 stocks。 ? 创建样式字符字典，指定每列使用的格式。 ?

    7.2K20

    Python替代Excel Vba系列（四）：课程表分析与动态可视化图表

    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...如下： df['sj'].apply(lambda x: '语数英' if x in cond else '其他') ，根据科目列，划分为"语数英"或"其他" 把划分结果添加的新列 sj_class...我们把汇总问题的主键列出，利用 pandas 的 groupby 方法即可快速做汇总。 如下: df.groupby(['sj_class']) ，按 sj_class 分组。....size() ，即可求得每组的个数。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。

    1.7K20

    Pandas tricks 之 transform的用法

    思路一： 常规的解法是，先用对订单id分组，求出每笔订单的总金额，再将源数据和得到的总金额进行“关联”。最后把相应的两列相除即可。相应的代码如下： 1.对订单id分组，求每笔订单总额。...并赋值给新的列pct即可。 ? 4.格式调整 为了美观，可以将小数形式转换为百分比形式，自定义函数即可实现。 ?...这种方法在需要对多列分组的时候同样适用。 多列分组使用transform 为演示效果，我们虚构了如下数据，id，name，cls为维度列。 ?...我们想求：以(id,name,cls)为分组，每组stu的数量占各组总stu的比例。使用transform处理如下： ? 同样再次计算占比和格式化，得到最终结果： ?...在上面的示例数据中，按照name可以分为三组，每组都有缺失值。用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ?

    2.1K30

    Pandas

    也可以通过建立一个 Series 通过赋值运算把两个中索引一致的位置进行修改 添加或者删除行/列 添加行或者列可以通过直接赋值的方法进行修改 xy123.loc[xy123['x']列索引的顺序以及内容(也可以用来增加新的index，该列或者行的值可以按照某种规则填充)： import pandas as pd import...分组后的对象其实可以视作一个新的 df 或者 se(SeriesGroupBy object)，名字即为分组键的值（如果是通过传递函数进行分组那么索引值就是函数的返回值），当数据集比较大时，我们有时候只希望对分组结果的部分列进行运算...= vs.groupby(by='date') #各个特征使用相同的函数统计计算 print('汽车销售数据表按日期分组后前5组每组的数量为：\n', vsGroup.count().head...().sum():统计每列缺失值的个数 #将数据按照指定列分组后统计每组中每列的缺失值情况，筛选出指定列存在缺失值的组并升序排列 data_c=data.groupby('所在小区').apply(lambda

    9.2K30

    公式化调用：Kmeans

    原有鸢尾花数据示例如下： 在使用时，我们需要把上面的数据转为array或者pandas.dataframe类型，并且因为kmeans是无监督学习算法，最后一列已有的属种列（即label列）我们要去掉。...调用公式：labels_查看分组结果， cluster_centers_查看每组中心点 运算后，我们最需要知道的模型结果主要就是每一行样本的聚类结果以及每一个类别的中心点，两个结果都以array...from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import pandas....fit(X2) pre_new = kmeans.predict([[4.8, 3.0,1.3,0.1], [5.3, 3.2,1.6,0.2]]) #3、结果解读 #调用公式：labels_查看分组结果...， cluster_centers_查看每组中心点 print('聚类结果：') print(kmeans.labels_) print('新数据聚类结果：') print(pre_new) print

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