文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...) Out[3]: # 或者要选取的列使用索引，聚合函数作为字符串传入agg In[4]: flights.groupby('AIRLINE')['ARR_DELAY'].agg('mean').head...更多 # Pandas默认会在分组运算后，将所有分组的列放在索引中，as_index设为False可以避免这么做。...In[44]: grouped.ngroups Out[44]: 112 # 查看每个分组的唯一识别标签，groups属性是一个字典，包含每个独立分组与行索引标签的对应 In[45]: groups...['SATMTMID'] return int(weighted_math.sum() / df['UGDS'].sum()) # 按州分组，并调用apply方法，传入自定义函数
五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...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。...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...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。
现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...数据透视表可以使用一组分组标签，作为结果表的列。 为了透视，使用pd.pivot_table()函数。...应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。...虽然.apply()是灵活的，但在处理文本数据时，在使用pandas内置的字符串操作函数通常会更快。...pandas通过序列的.str属性，提供字符串操作函数。
，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口 丰富的时间序列向量化处理接口 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等 集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series...apply，既适用于series对象也适用于dataframe对象，但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作...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。...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?
大家好，我是小五 之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。...df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出： 在数值数据操作中，apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列；applymap...()函数的功能是将自定义函数作用于DataFrame的所有元素。....set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求，groupby()方法可以用于数据分组。...数据筛选 如果是筛选行列的话，通常有以下几种方法： 有时我们需要按条件选择部分列、部分行，一般常用的方法有： 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 按索引选择行 df.loc[label
1.1按列分组 按列分组分为以下三种模式： 第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。...使用函数分组 比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。 【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL，字符串或文件，并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。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 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...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。...) 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。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。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...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。...() 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。
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。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...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。 ...() 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。
2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...通过调用merge函数即可进行合并。 当没有指明用哪一列进行连接时，程序将自动按重叠列的列名进行连接，上述语句就是按重叠列“key”列进行连接。也可以通过on来指定连接列进行连接。...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...·4、合并重叠数据 对于索引全部或部分重叠的两个数据集，我们可以使用numpy的where函数来进行合并，where函数相当于if—else函数。
文章目录 apply()函数 介绍 样例 性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...transform() 特点：使用一个函数后，返回相同大小的Pandas对象 与数据聚合agg()的区别： 数据聚合agg()返回的是对组内全量数据的缩减过程； 数据转换transform()返回的是一个新的全量数据...，将返回于原始DataFrame大小不同的DataFrame，返回结果中： 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换的函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean...对象进行了map()操作 通过以上分析我们可以看到，apply、agg、transform三种方法都可以对分组数据进行函数操作，但也各有特色，总结如下： apply中自定义函数对每个分组数据单独进行处理
七、分组以进行汇总，过滤和转换 在本章中，我们将介绍以下主题： 定义聚合 使用函数对多个列执行分组和聚合 分组后删除多重索引 自定义聚合函数 使用*args和**kwargs自定义聚合函数 检查groupby...本章介绍了功能强大的groupby方法，该方法可让您以可想象的任何方式对数据进行分组，并在返回单个数据集之前将任何类型的函数独立地应用于每个组。...通过不对数据进行排序，您还将获得较小的性能提升。 自定义聚合函数 Pandas 提供了许多最常见的聚合函数，供您与分组对象一起使用。...例如，州缩写AS（美属萨摩亚）返回了缺失值，因为它在数据集中只有一个机构。 更多 可以将我们的自定义函数应用于多个聚合列。 我们只需将更多列名称添加到索引运算符。.../img/00123.jpeg)] 您还可以将自定义的聚合函数与预构建函数一起使用。
我们希望比较不同营销渠道，广告系列，品牌和时间段之间的转化率，以识别指标的差异。 Pandas是非常流行的python数据分析库，它有一个GroupBy函数，提供了一种高效的方法来执行此类数据分析。...这将生成所有变量的摘要，这些变量按您选择的段分组。这是快速且有用方法。 在下面的代码中，我将所有内容按工作类型分组并计算了所有数值变量的平均值。输出显示在代码下方。...我们也可以按多个变量分组。这里我按工作和住房类型计算了平均信贷金额。...自定义聚合 也可以将自定义功能应用于groupby对聚合进行自定义的扩展。 例如，如果我们要计算每种工作类型的不良贷款的百分比，我们可以使用下面的代码。...总结 pandas GroupBy函数是一个工具，作为数据科学家，我几乎每天都会使用它来进行探索性数据分析。本文是该功能基本用法的简短教程，但是可以使用许多更强大的方法来分析数据。
5.1 描述性统计pythonCopy code# 描述性统计print(df.describe())5.2 分组与聚合pythonCopy code# 按列分组并计算平均值grouped_data =...文本数据处理Pandas对于文本数据的处理也非常强大，包括字符串匹配、替换、提取等操作。...自定义函数与映射Pandas允许用户自定义函数并应用于DataFrame中的数据，同时也支持通过映射方式进行数据的转换。...19.1 自定义函数应用pythonCopy code# 自定义函数应用def add_bonus(salary): return salary * 1.1df['Bonus'] = df['Salary...多级索引与数据透视表进阶Pandas支持多级索引，允许你在一个轴上具有多个层次的索引，从而更灵活地处理复杂的数据。
例如将字符串转换为数字。...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。...=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...通过apply()方法，你可以将自定义函数应用到DataFrame的每一行或列。...# 定义自定义函数 def custom_function(row): # 在这里编写自定义的数据处理逻辑 return result # 将自定义函数应用到某列 df['new_column
例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。...而在Pandas框架中，这两种含义都有所体现：对一个Series对象的每个元素实现字典映射或者函数变换，其中后者与apply应用于Series的用法完全一致，而前者则仅仅是简单将函数参数替换为字典变量即可...applymap是将接收函数应用于DataFrame的每个元素，以实现相应的变换。...04 小结 apply、map和applymap常用于实现Pandas中的数据变换，通过接收一个函数实现特定的变换规则； apply功能最为强大，可应用于Series、DataFrame以及DataFrame...而且不仅可作用于普通的Series类型，也可用于索引列的变换，而索引列的变换是apply所不能应用的； applymap仅可用于DataFrame，接收一个函数实现对所有数据实现元素级的变换
列标签的结果集由指定DataFrame对象中的索引标签的并集定义。 这是应用于所有源对象的对齐方式（可以有两个以上）。...具体而言，在本章中，我们将介绍： 数据分析的拆分，应用和合并模式概述 按单个列的值分组 访问 Pandas 分组的结果 使用多列中的值进行分组 使用索引级别分组 将聚合函数应用于分组数据 数据转换概述...对于DataFrame，此函数将应用于组中的每一列数据。...它由未分组的列组成，Pandas 已成功将给定函数应用于该列（可以删除某些列） 为了演示实际的转换，让我们从以下数据帧开始： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pRLyURCX...-2e/img/00599.jpeg)] pandas 尝试将函数应用于所有列，但是由于Label和Other列具有字符串值，因此转换函数将失败（它将引发异常）。
pandas入门 统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。...1.pandas数据结构 在pandas中，有两个常用的数据结构：Series和Dataframe 为大多数应用提供了一个有效、易用的基础。 ...（数值、字符串、布尔值)。...DataFrame既有行索引又有列索引。最常用的就是利用包含等长度的列表或numpy数据的字典来形成DataFrame ? ?...分组 View Code 2.使用agg和aggregate方法聚合，能够将函数应用于每一列 DataFrame.agg(func,axis=0,*args,**kwargs)
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