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玩转Pandas,让数据处理更easy系列6

01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送5篇,尽量贴近Pandas本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas主要常用功能,已经推送5篇文章:...Numpy只能通过位置找到对应行、列,因此Pandas是更强大具备可插可删可按照键索引工具库。...03 Groupby:分-治-合 group by具体来说就是分为3步骤,分-治-合,具体来说: 分:基于一定标准,splitting数据成为不同组 治:将函数功能应用在每个独立上 合:收集结果到一个数据结构上...04 分(splitting) 分组就是根据默认索引映射不同索引取值分组名称,来看如下所示DataFrame实例df_data,可以按照多种方式对它分组,直接调用groupby接口, ?...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0(行),如果按照列,修改轴,即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组,比如: df_data.groupby

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Python Pandas 50题冲关

PythonNumpy基础20问 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写 pd,并输出版本号 import...__version__ 列表创建 Series arr = [0, 1, 2, 3, 4] df = pd.Series(arr) # 如果不指定索引,则默认 0 开始 df 字典创建 Series...创建 DataFrame,分隔符“;”,编码格式gbk df = pd.read_csv('test.csv', encoding='gbk, sep=';') 字典对象创建DataFrame...s.resample('M').mean() 每连续4个月,求最大值所在日期 s.groupby(pd.Grouper(freq='4M')).idxmax() 创建2015-2016每月第三个星期四序列...]] 对s进行切片操作,取一级索引至B,二级索引2开始到最后 s.loc[pd.IndexSlice[:'B', 2:]] # 方法二 # s.loc[slice(None, 'B'), slice

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Pandas 50题练习

__version__ 列表创建 Series arr = [0, 1, 2, 3, 4] df = pd.Series(arr) # 如果不指定索引,则默认 0 开始 df 字典创建 Series...创建 DataFrame,分隔符“;”,编码格式gbk df = pd.read_csv('test.csv', encoding='gbk, sep=';') 字典对象创建DataFrame...s.resample('M').mean() 每连续4个月,求最大值所在日期 s.groupby(pd.Grouper(freq='4M')).idxmax() 创建2015-2016每月第三个星期四序列...]] 对s进行切片操作,取一级索引至B,二级索引2开始到最后 s.loc[pd.IndexSlice[:'B', 2:]] # 方法二 # s.loc[slice(None, 'B'), slice...(2, None)] 计算每个一级索引和(A, B, C每一个和) s.sum(level=0) #方法二 #s.unstack().sum(axis=0) 交换索引等级,新Series是字典顺序吗

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Pandas 秘籍:6~11

在此问题中,将不匹配索引值默认设置 0 是有意义,但是您可以使用其他任何数字。 有时每个序列都包含与缺失值相对应索引标签。...更多 默认情况下,在分组操作结束时,pandas 将所有分组列放入索引。 可以将groupby方法as_index参数设置False,以避免此行为。...原始第一行数据成为结果序列前三个值。 在步骤 2 重置索引后,pandas 将我们数据帧列默认设置level_0,level_1和0。...要返回memory_usage方法object数据类型列获得正确字节数,必须将deep参数设置True。 每个演员/导演在其各自仅需要一个条目。...所得序列不适合与 Pandas 作图。 每个聚会都需要自己列,因此我们将group索引级别重塑列。 我们将fill_value选项设置零,以便在特定星期内没有成员资格不会缺少任何值。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

本章主要为大家介绍如何多个渠道获取数据,预处理做好数据准备。...header:表示指定文件哪一行数据作为DataFrame类对象索引,默认为0,即第一行数据作为列索引。...常用合并数据函数包括: 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库连接操作,主要通过指定一个或多个键将两数据进行连接,通常以两数据重复索引为合并键。...ignore_index:是否忽略索引,可以取值True或False(默认值)。若设为True,则会在清除结果对象现有索引后生成一索引。...axis:表示分组操作轴编号,可以是0或1。该参数默认值0,代表沿列方向操作。 level:表示标签索引所在级别,默认为None。

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Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

= True时会丢弃原来索引设置0开始索引,常与groupby()一起用 举例:重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values...举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一列;在特殊情况下比较便利...,而是数据所在位置,0开始,前三行,前两列。...3 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) 参数byaxis轴上某个索引索引列表。...8 read_json 读取JSON字符串数据 9 read_msgpack 二进制格式编码pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式存储任意对象 11

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

等宽法 等宽法将属性值域最小值到最大值划分成具有相同宽度区间,具体划分多少个区间由数据本身特点决定,或者由具有业务经验用户指定 等频法 等频法将相同数量值划分到每个区间,保证每个区间数量基本一致...,这一过程主要对各分组应用同一操作,并把操作后所得结果整合到一起,生成一新数据。...使用pandasgroupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy对象,该对象是一个可迭代对象,它里面包含了每个分组具体信息,但无法直接被显示。...查看DF值: # 根据列表对df_obj进行分组,列表相同元素对应行会归 groupby_obj = df_obj.groupby(by=['A', 'A', 'B', 'B', '...在使用agg方法,还经常使用重置索引+重命名方式: # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4

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python数据分析——数据分类汇总与统计

第一个阶段,pandas对象数据会根据你所提供一个或多个键被拆分(split)多组。拆分操作是在对象特定轴上执行。...默认是在axis=0上进行分组,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。...具体办法是向agg传入一个列名映射到函数字典: 只有将多个函数应用到至少一列时,DataFrame才会拥有层次化列 2.3.返回不含行索引聚合数据 到目前为止,所有例聚合数据都有由唯一分组键组成索引...于是,最终结果就有了一个层次化索引,其内层索引值来自原DataFrame。 【例14】在apply函数设置其他参数和关键字。...True时,行/列小计和总计名称; 【例17】对于DataFrame格式某公司销售数据workdata.csv,存储在本地数据形式如下,请利用Python数据透视表分析计算每个地区销售总额和利润总额

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数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

在本节,我们将探讨 Pandas 聚合,类似于我们在 NumPy 数组中看到简单操作,到基于groupby概念更复杂操作。...相反,GroupBy可以(经常)只遍历单次数据来执行此操作,在此过程更新每个总和,均值,计数,最小值或其他聚合。...,原始DataFrame中选择了一个特定Series。...例如,你可以使用DataFramedescribe()方法,来执行一聚合,它们描述数据每个分组: planets.groupby('method')['year'].describe().unstack...这里因为 A 没有大于 4 标准差,所以结果删除它。 转换 虽然聚合必须返回数据简化版本,但转换可以返回完整数据某些重新组合转换版本。对于这种变换,输出与输入形状相同。

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Pandas

list 索引,值 list 索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法,按照指定分组键,将具有相同键值记录划分为同一,将具有不同键值记录划分到不同组...GroupBy object.max()——返回内最大值。 GroupBy object.min()——返回内最小值。 GroupBy object.sum()——返回每组和。...,这里引入 python 一些函数 使用 agg 方法聚合数据 agg,aggregate 方法都支持对每个分组应用某函数,包括 Python 内置函数或自定义函数。...#Z-score标准化,即缩放均值0,标准差1 print('汽车销售表分组后实现内Z-score标准化后前五行:\n', vsGroup.transform(lambda x:...统计落入每个区间频数(等宽法离散数据) 使用pandas.cut()方法和pandas.series.value_counts()方法,将数据值域分割等宽若干区间,并统计各个区间样本数量。

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统计师Python日记【第十天:数据聚合】

第4、5两天掌握了Pandas这个库基本用法。 第6天学习了数据合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。...学过SQL的人知道,典型SQL查询语句应该是: select mean(salary) from family group by fam 数据family这份数据,找出每个fam group下mean...如果索引是字符串,还可以有更多玩法,比如数据是这样: ? 索引每个名字,那么现在可以对名字占位长度进行GroupBy: ? 好吧,暂时就想到这么多。...如果自定义聚合函数fun(),那么groupby要以agg(fun)形式使用。...好啦,到今天已经是第10天了,Python数据处理已经结束,下一篇日记打算开始学习Python统计分析模块。在此之前您还有什么建议请给我留言。

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30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

1        101348.88       1   (10000, 10) 说明:「axis」 参数设置 1 以放置列,0 设置行。...「inplace=True」 参数设置 True 以保存更改。我们减了 4 列,因此列数 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们 csv 文件读取部分列数据。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用功能,可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间基本关系更加容易。 我们将做几个比函数示例。...让我们从简单开始。以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组,然后给出每个平均流失率。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置索引 我们可以将数据帧任何列设置索引

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使用 Python 对相似索引元素上记录进行分组

Python ,可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上记录进行分组,这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素记录分组用于数据分析和操作。...生成“分组”对象可用于分别对每个执行操作和计算。 例 在下面的示例,我们使用 groupby() 函数按“名称”列对记录进行分组。然后,我们使用 mean() 函数计算每个学生平均分数。...() Python itertools 模块提供了一个 groupby() 函数,该函数根据键函数对可迭代对象元素进行分组。...groupby() 函数根据日期对事件进行分组,我们迭代这些以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 相应日期。生成字典显示分组记录,其中每个日期都有一个事件列表。...Python 提供了几种方法来实现这一点,包括 pandas groupby() 函数、collections 模块 defaultdict 和 itertools 模块 groupby() 函数

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DataFrame和Series使用

列表非常相似,但是它每个元素数据类型必须相同 创建 Series 最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...0,1,现在行索引为Tome,Bob Series DataFrame 在这里调用时候, 都是大写 (Pandas API 有些是大写字母开头) Series常用属性 1.加载CSV文件 data...columns属性,获取DataFrame列名 df.columns # 查看dfdtypes属性,获取每一列数据类型 df.dtypes df.info() PandasPython常用数据类型对照...,求平均,求每组数据条目数(频数)等 再将每一计算结果合并起来 可以使用DataFramegroupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','...对象就是把continent取值相同数据放到一 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 分号Dataframe数据筛序出一列 df.groupby

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【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水!Pandas必会方法汇总,建议收藏!

举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一列;在特殊情况下比较便利...:布尔型数组(过滤行)、切片(行切片)、或布尔型DataFrame(根据条件设置值) 2 df.loc[val] 通过标签,选取DataFrame单个行或一行 3 df.loc[:,val] 通过标签...通过行和列标签选取单一值 举例:使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后数字不再是索引标签名称,而是数据所在位置,0开始,前三行,前两列。...3 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) 参数byaxis轴上某个索引索引列表。...8 read_json 读取JSON字符串数据 9 read_msgpack 二进制格式编码pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式存储任意对象 11

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