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Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

//www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/147 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处...--- [c4ba23e85b8ce595cdd2f38a7bb73e68.png] 当我们提到python数据分析的时候，大部分情况下都会使用Pandas进行操作。...pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...例如，我们要对年龄age列进行调整（加上或减去一个值），这个加上或减去的值我们希望通过传入。...例如，我们对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作。这时使用apply进行相应的操作，两行代码可以很轻松地解决。 （1）按列求和的实现过程 因为是对列进行操作，所以需要指定axis=0。

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。 Medium上一位博主就分享了他一步步用Python替换掉十年前的“老情人”Excel的过程，一起来学习一下吧！...拟写此文的灵感来自于人人可访问的免费教程网站，我曾认真阅读并一直严格遵守这篇Python文档，链接如下，相信你也会从该网站中找到很多干货。...-11a072b58d5f 用Python扫描目录中的文件并选择想要的： ?...Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。 1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ?...9、多条件求和 ? 10、求算术平均值 ? 11、求最大值 ? 12、求最小值 ? 13、Groupby：即Excel中的小计函数 ?

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Pandas数据分析包

Pandas是面板数据（Panel Data）的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具，因金融数据分析工具而开发，支持类似SQL的数据增删改查，支持时间序列分析，灵活处理缺失数据。...pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。...如：Concat、Merge （类似于SQL类型的合并）、Append （将一行连接到一个DataFrame上）。...由于需要执行一些数据整理和集合逻辑，所以drop方法返回的是一个在指定轴上删除了指定值的新对象 import numpy as np from pandas import Series, DataFrame...常用描述和汇总统计函数2 import numpy as np from pandas import Series, DataFrame print('求和') df = DataFrame([[1.4

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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

比如我们将一个二维数组减去一个一维数组，numpy会先将一位数组拓展到二维之后再进行减法运算。看起来就像是二维数组的每一行分别减去了这一个一维数组一样。...可以理解成我们将减去这一个一维数组的操作广播到了二维数组的每一行或者是每一列当中。 ? 在上面这个例子当中我们创建了一个numpy的数组，然后减去了它的第一行。...我们对比下最后的结果会发现，arr数组当中的每一行都减去了它的第一行。 同样的操作在dataframe也一样可以进行。 ?...apply方法除了可以用在一整个DataFrame上之外，我们也可以让它应用在某一行或者是某一列或者是某一个部分上，应用的方法都是一样的。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外，apply中函数的作用域并不只局限在元素，我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

比如下面两种操作： 定义一个 Series ，并放入 'Year' 列中： ? 从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...image 数据描述 Pandas 的 .describe() 方法将对 DataFrame 里的数据进行分析，并一次性生成多个描述性的统计指标，方便用户对数据有一个直观上的认识。...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值，并将结果直观地显示出来。比如，这里有个关于动物的统计表： ?

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(上)

前言 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。...上一篇文章从 Excel 筛选为核心，介绍 pandas 中的实现，但是，Excel 中还有一个高级筛选的功能，普通的筛选与其对比，就只能算是"低级筛选"功能了。..." 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： - 数据源没有总分列，添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行，表示"并且"关系 -...pandas 新增列非常简单，df[新列名字]=新列值，即可 - df.loc[:,'语文':'生物'] ，是获取语文到生物之间的列的数据 - .sum(axis=1) ，横向求和。...- 第二句即查询，通俗易懂 "语文高于90，或者，数学高于或等于100"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： pandas 实现如下： - query 中的查询字符串可以使用 python

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(上)

前言 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。...上一篇文章从 Excel 筛选为核心，介绍 pandas 中的实现，但是，Excel 中还有一个高级筛选的功能，普通的筛选与其对比，就只能算是"低级筛选"功能了。..." 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： - 数据源没有总分列，添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行，表示"并且"关系 -...pandas 新增列非常简单，df[新列名字]=新列值，即可 - df.loc[:,'语文':'生物'] ，是获取语文到生物之间的列的数据 - .sum(axis=1) ，横向求和。...- 第二句即查询，通俗易懂 "语文高于90，或者，数学高于或等于100"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： pandas 实现如下： - query 中的查询字符串可以使用 python

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在数据框架中创建计算列

标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。...其正确的计算方法类似于Power Query，对整个列执行操作，而不是循环每一行。基本上，我们不会在pandas中循环一列，而是对整个列执行操作。这就是所谓的“矢量化”操作。...将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。记住，我们永远不应该循环每一行来执行计算。...pandas实际上提供了一种将字符串值转换为datetime数据类型的便捷方法。...由于今年是2021年，我们将用它来估算公司的年龄，从2021年减去每个“成立年份”。

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在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

标签：Python与Excel协同，pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...本质上是使用按位与运算符&将两个条件结合起来。注意，这两个条件周围的括号是必不可少的。

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图论！深度学习的图原理

D本质上是一个对角矩阵，其中对角线的每个值都是其对应节点的度数。 各种类型的图和矩阵（由欧洲生物信息学研究所提供） 不要忘记度数只是邻接矩阵的每一行的总和。...在高层次上，误差计算为实际输出（神经网络的预测）减去期望输出（目标）。目标是最小化误差。通过使用称为反向传播的过程来调整每一层的权重来最小化误差。...我们可以将输入值（ ）、偏差值（ ）和求和运算（ ）视为图中的3个节点。我们可以将权重（ ）视为连接输入值（ ）和求和运算（ ）的边。 神经网络最相似的具体类型是多部分图。...本质上 我们涵盖了很多内容，但回顾一下，我们深入探讨了3个概念： 图论 深度学习 使用图理论的机器学习 有了这些先决条件，人们可以充分理解和欣赏图学习。...在高层次上，图学习进一步探索并利用了深度学习和图理论之间的关系，使用一系列设计用于处理非欧几里德数据的神经网络。 5.

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【Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team...Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...]df[df.one >= 2]#单个逻辑条件df[(df.one >=1 ) & (df.one < 3) ]#多个逻辑条件组合 这种方式获得的数据切片都是DataFrame。...pd.crosstab(rows = ['A', 'B'], cols = ['C'], values = 'D')#以A、B为行标签，以C为列标签将D列的值汇总求和 时间序列分析 时间序列也是Pandas...关于Panda作图，请查看另一篇博文：用Pandas作图 以上是关于Pandas的简单介绍，其实除了Pandas之外，Python还提供了多个科学计算包，比如Numpy，Scipy，以及数据挖掘的包：Scikit

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小蛇学python（18）pandas的数据聚合与分组计算

对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...image.png 你一定注意到，在执行上面一行代码时，结果中没有key2列，这是因为该列的内容不是数值，俗称麻烦列，所以被从结果中排除了。...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?...image.png 这样就实现了，people表格里的数据减去同类型数据平均值的功能。这个功能叫做距平化，是一个经常使用的操作。...至于为什么不准确为零，这是由于python的float浮点类型数据自身不够精确的问题，不在我们讨论之内。

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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

本文将教你如何使用Pandas设计使用的方式，并根据矩阵运算进行思考。...现在让我们建立一个标准线，用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...这实际上与在原始Python中使用 enumerate() 之类的东西是一样的，但运行速度要快得多！...Python中的range()函数也做同样的事情，它在内存中构建列表 代码的第(2)节演示了使用Python生成器对数字列表求和。生成器将创建元素并仅在需要时将它们存储在内存中。一次一个。

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案例实战 | Python 实现 RFM 模型

所以我们便将侧重点放在 Python代码 的实现上，中间穿插少部分精华理论即可。...如果用户只消费过一次，用现在的日期减去付款日期即可 若用户消费多次，便先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...之所以说要熟练使用Python的数据分析库pandas并不是没有道理的，根据上述需求我们可知需要用pandas进行分段，且每段都要对应有标签，还要注意区间比如是不是什么左闭右开之类的，为了不影响阅读体验...结果可视化 具体怎么描述可以参照实际业务需求和其他文献文档博客，本文专注于 Python 的实现过程。...模拟问答 你了解 RFM 模型吗，实现(各种工具)主要有哪些步骤 Python 实现过程中可能出现什么困难（业务上的，python 实现上的） RFM 的一些指标选择有什么技巧或注意事项吗？

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Pandas、Numpy性能优化秘籍（全）

pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。...NumExpr的使用及其简单，只需要将原来的numpy语句使用双引号框起来，并使用numexpr中的evaluate方法调用即可。...经验上看，数据有上万条+ 使用NumExpr才比较优效果，对于简单运算使用NumExpr可能会更慢。如下较复杂计算，速度差不多快了5倍。...nb_sum(a) print('# numpy求和函数') %timeit np.sum(a) 当前示例可以看出，numba甚至比号称最接近C语言速度运行的numpy还要快5倍+，对于python...或者ray（dask是类似pandas库的功能，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas

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Pandas基础：如何计算两行数值之差

标签：Python,pandas 有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。...然而，pandas提供了一个简单得多的解决方案。 我们将使用下面的示例数据框架进行演示。假设有两种股票的价格：SPY和TSLA。...图1 pandas diff()语法 DataFrame.diff(periods= 1, axis = 0) 在pandas数据框架中计算行之间的差异 可以无须遍历行而计算出股票的日差价...第一行是NaN，因为之前没有要计算的值。从第二行开始，它基本上从原始数据框架的第二行获取值，然后减去原始数据框架第一行的值。例如405-400=5，400-200=200。...pandas中的axis参数通常具有默认值0（即行）。 图6 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。

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