一、环境 首先，pandas2.2.0的版本有个安装的前提条件，就是python的版本需要在3.9及以上才行，因此如果使用anaconda的朋友，可以通过conda install python=3.12.1...功能：如果判断条件为真(True)则替换数据，反之保持原值不变。有点类似于升级版的where/mask。 参数：只有一个参数caselist，是一个元组构成的列表，元组内包含判断条件和想要替换的值。...：判断条件的布尔值数组不是基于输入series产生的，而是由series所在的dataframe中其他同维度的series加工获取。...这里输入series是score_all，判断条件用的是english。 替换值：替换值使用了lambda隐函数对输入series计算。...这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。
所以采集完几百个店铺之后这些标签一定会有重复数据 那么接下来问题就来了，在Pandas中的去重函数.drop_duplicates只有保留第一个或者最后一个的选项，我该怎样写代码才能在去重的同时完成对重复的值进行标签求和...下面是我的去重结果(一行代码)，可以看到6000多行数据在去重求和完之后只剩下80多行 所以检验Pandas120题做的怎样的时候到了，公众号后台回复火锅获取该数据，完成之后在公众号后台给我留言相关代码...，第一个提供有效代码与实现代码最简洁的用户将各获赠Python或统计学相关热门图书一本！...注1：一切借助其他软件、手动计算、第三方Python库的回答都是耍流氓！！...import pandas as pd df = pd.read_excel('原始标签.xlsx')
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。...当使用几个条件时，它们必须用括号表示，如下图所示： 当你期望返回一个单一的值时，你需要特别注意。 因为有可能有几条符合条件的记录，所以loc返回一个Series。...同时保持了左边DataFrame的索引值和行的顺序不变。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图： 注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。...例如，对数量求和是完全可以的，但对价格求和则没有意义。
下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data)...与 data[(data['年龄']>=30) | (data['性别']=='男')] #两个条件 或 数据筛选 基于筛选，修改里面的数据 data.loc[data['姓名']=='张三',...'性别']='女' #把张三 性别 修改为：女 data 修改数据 数据缺失值替换 data #性别、年龄 里面各有个缺失值 int(data['年龄'].mean(skipna=True))....fillna('其他',inplace=True) data 缺失值替换 添加行 #方法一 data.loc[15]=[16,'new',55,'女',350,4,50] data #方法二 data_new
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...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。...条件选择 在对数据进行操作时，经常需要对数据进行筛选和过滤，Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !...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。...中位数、最大值和最小值等。
pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...，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...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...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。 ?
如生成最大值、最小值、均值，或者是求和、平方和取对数等。在 Stata 中，最基本的是使用 replace 和 generate 命令，另外 egen 提供了大量的函数能便捷的处理数据。...Pandas how Stata, keep() Intuition how='left' keep(1, 3) 保留 DataFrame "left" 所有的观测值 how='right' keep(...2, 3) 保留 DataFrame "right" 所有的观测值 how='inner' keep(3) 保留匹配上的观测值 how='outer' keep(1 2 3) 保留所有观测值 1.8...econtools.binscatter 1.12 网络爬虫(待更新) 1.13 其他方面 1.13.1 缺失值 在 Python 中，缺失值由 NumPy “非数字” 对象 np.nan 表示。...一旦搜索到符合条件的程序，它会自动配置成最高版本。输入 python query 可以查看当前配置版本和系统信息。
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： ?...注意，不像 .reset_index() 会保留一个备份，然后才用默认的索引值代替原索引，.set_index() 将会完全覆盖原来的索引值。...除了列出所有不重复的值，我们还能用 .nunique() 方法，获取所有不重复值的个数： ? 此外，还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数： ?...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： ?...使用 pd.read_excel() 方法，我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意，Pandas 只能导入表格文件中的数据，其他对象，例如宏、图形和公式等都不会被导入。
内置的一个函数，用于在迭代过程中同时获取元素的索引和值。...生成器会依次生成由索引和对应元素值组成的元组。通过使用 enumerate() 函数，你可以在循环遍历列表或其他可迭代对象时，同时获取元素的索引和值，这样可以更方便地进行处理或记录。...主要区别如下： 功能不同： filter 函数用于过滤可迭代对象中的元素，只保留满足指定条件的元素。...例如，axis=(0, 1)表示同时沿着第一个轴（行）和第二个轴（列）的方向进行操作。 None（默认值）：当axis参数为None时，将对整个数组进行求和，返回一个标量值。...可以在不同的操作中多次使用axis参数，以便同时在多个轴上进行操作。例如，np.sum(a, axis=(0,2))表示同时在第一个轴（行）和第三个轴上进行求和操作。个轴上进行求和操作。
Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。...5.查询带有多个条件的数据。 多个条件同时满足的情况 在前一小结基础上，pandas需要使用&符号连接多个条件，每个条件需要加上小括号；SQL需要使用and关键字连接多个条件。...多个条件满足其中一个的情况 与多个条件同时满足使用&相对应的，我们使用|符号表示一个条件满足的情况，而SQL中则用or关键字连接各个条件表示任意满足一个。...这里需要特别说明的是有一种情况是需要判断某字段是否为空值。pandas的空值用nan表示，其判断条件需要写成isna()，或者notna()。...前面提到的count是一种聚合函数，表示计数，除此外还有sum表示求和，max,min表示最大最小值等。pandas和SQL都支持聚合操作。例如我们求每个uid有多少订单量。
附上官网学习地址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html ▲《快学Python...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； sort=True 表示排序（版本1.3.0才有）。...fill_value参数填充为0；此外，指定参数margins=True就可以增加合计列，同时也能指定合计名称（margins_name）。...人生苦短，快学Python！如果文章对你有帮助，希望大家点赞支持一下！ openpyxl提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中，但是不支持用户创建pivot表。...如果大家想系统学习Pandas，推荐一本《深入浅出Pandas》 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解
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 前言 有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题，因此这里我使用一套 sql 的题目，作为 pandas...本文不会提及 Sql 的解决方法，但是每个题目在源码中都保留了 Sql 语句 ---- 把多个表整理成一个表 首先，我使用 pandas 专栏第37节中的通用方法，按照前面的数据关系图，设置 setting.xlsx...---- 查询语文比数学成绩高的学生的信息及课程分数 直接看如下示意图： 不管如何，构造一列 bool 值，是所有 pandas 筛选数据的重点 查询同时存在语文和数学成绩的情况 示意图： 对一个表做...下一节是其他角度的题目，敬请关注！
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。...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()。...使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...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。...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。
Excel本身具有强大的透视表功能，Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理，旨在通过对比的方式，帮助读者加深对数据透视表的理解。...以Quantity为例，它的“总计”值是所有的Quantity求和之后，除以Name的个数。...2.Excel实现 需要在上一步的基础上，将Price的值字段设置改成求和即可，如上图右图中图所示。结果如上图中间所示。...2.Excel实现 在上面的基础上，只需在“值”的位置加入Quantity，并将值字段设置为“求和”即可。...我们在9的基础上，对manager进行筛选，保留Debra Henley即可。效果如下所示： ? ?
how是指定连接方式，这里用的inner，表示我们基于姓名索引来匹配，只返回两个表中共同（同时出现）姓名的数据。下面详解一下inner还涉及到的其他参数——left,right,outer。...继续展开讲，在源数据中，流量渠道为“一级”的有7行数据，每行数据其他字段都不相同，这里我们删除了后6行，只保留了第一行，但如果我们想在去重的过程中删除前面6行，保留最后一行数据怎么操作？...keep值等于last，保留最后一行数据，不输入keep值时，系统默认会给keep赋值为first，就会保留第一行数据而删掉其他的。...这次需求是筛选出访客数大于10000的一级渠道，loc一下： 在行参数设置好同时满足访客数大于10000和流量级别等于“一级”这两个条件即可。...由于没有指定求和的列，所以是对所有数值型字段进行了求和。
以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...中使用Pandas库进行数据的读取、类型转换、增加列、分组求和、排序和查看结果。...Pandas提供了类似于R语言中的数据操作功能，使得数据处理变得非常直观和方便。 在Python中，处理表格数据的基础包是Pandas，但它本身已经是一个非常强大的库，提供了许多高级功能。...分组求和在不使用Pandas的情况下会相对复杂，需要手动实现分组逻辑： # 假设我们要按 'Store' 分组求 'Sales' 的和 grouped_sum = {} for row in data
4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ? 6、筛选多种数值 ? 7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame 8、多条件求和...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 ?...可以使用dictionary函数进行单独计算，也可以多次计算值： ? 七、Vlookup函数 Excel中的vlookup是一个神奇的功能，是每个人在学习如何求和之前就想要学习的。
> 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 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行...： - 行8：使用 idxmax 得到最大值的行索引值 总结
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...21、apply函数 这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算而不需要像其他语言一样循环处理。 ? ? 整理这个pandas可视化资料不易
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