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 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时,经常要对数据根据...聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等,下表为Pandas中常见的聚合操作: [1528a59f449603fc3885aa6e32616830.png] 例如,计算不同公司员工的平均年龄和平均薪水...,同一组内的样本会有相同的值,组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果 2.4 apply方法 之前我们介绍过对Dataframe使用apply进行灵活数据变换操作处理的方法,它支持传入自定义函数,实现复杂数据操作...系列教程推荐 图解Python编程:从入门到精通系列教程 图解数据分析:从入门到精通系列教程 图解AI数学基础:从入门到精通系列教程 图解大数据技术:从入门到精通系列教程
Python数据分析pandas之分组统计透视表 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师...今天说一说Python数据分析pandas之分组统计透视表,希望能够帮助大家进步!!!...数据框概览 可以通过describe方法查看当前数据框里数值型的统计信息,主要包括条数、均值、标准差、最小值、25分位数、50分位数、75分位数、最大值方面的信息。...#这里按照等级列进行分组,以求最大值为例,其它的聚合函数类似。...多列(两列以上)分组统计,当前以等级、排名列为例,聚合函数是最大值(max)。
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。...pandas提供了一个高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...image.png 以下是按由多个键值构成元组的分组情况 ? image.png 通过这两个操作分析得知,第一行打印出来的是分组所根据的键值,紧接是按照此分组键值或者键值对得到的分组。...通过字典进行分组 ? image.png 通过函数进行分组 这是一个极具python特色的功能。 ?...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。
在数据集中,可能有些字段下会有null值,我们在进行数据处理的时候,不能视而不见,可以使用isnull查看是否有空值 In:all_dummy_df.isnull().sum().sort_values
点击上方"数据大宇宙",设为星标,干货资料,第一时间送到! 前言 身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。...数据处理时同样需要按类别分组处理,面对这样的高频功能需求, pandas 中提供 groupby 方法进行分组。 按 class 进行分组 如下图的代码: 17-19行,两行的写法是一样的。...行21,只有当你需要数据时,才会真正执行分组的运算 返回结果是一个元组(key,每个组的记录的DataFrame)。 你还可以传入具体的数据,他实际会按你传入的数据的值进行分组。...分组只是处理的第一步,一般来说,我们不应该用遍历去处理每个组。 在pandas中,为我们提供了一些聚合方法用于处理组数据。 apply apply 只是一种对每个分组进行处理的通用方式。...groupby 分组本质上是为了按某个组别分别处理。而分组处理的结果无非3种: 结果会被压缩。比如原数据有100行2个组,分组后的结果就只有2行了。 结果保持原样。
问题描述: DataFrame对象的explode()方法可以按照指定的列进行纵向展开,一行变多行,如果指定的列中有列表则列表中每个元素展开为一行,其他列的数据进行复制和重复。...如果有多列数据中都有列表,但不同列的结构不相同,可以依次按多列进行展开。 如果有多列数据中都有列表,且每列结构相同,可以一一对应地展开,类似于内置函数zip()的操作。...DataFrame对象的groupby()方法可以看作是explode()方法逆操作,按照指定的列对数据进行分组,多行变一行,每组内其他列的数据根据实际情况和需要进行不同方式的聚合。...如果除分组列之外的其他列进行简单聚合,可以直接调用相应的方法。 如果没有现成的方法可以调用,可以分组之后调用agg()方法并指定可调用对象作为参数,实现自定义的聚合方式。
这里首先要介绍官方文档,对python有了进一步深度的学习的大家们应该会发现,网上不管csdn或者简书上还是什么地方,教程来源基本就是官方文档,所以英语只要还过的去,推荐看官方文档,就算不够好,也可以只看它里面的...sample就够了 好了,不说废话,看我的代码: import pandas as pd import numpy as np rng = pd.date_range('20180101', periods...01-01 02:15:00 -1.509059 2011-01-01 03:00:00 -1.135632 Freq: 45T, dtype: float64 然后既然有下采样,那就要有插值了,插值的用法如下所示...: 这个是线性插值,当然还有向前填充(.bfill())向后填充(.pad())的,可以还看这个官方文档啦,官方文档就是好 s = pd.Series([0, 1, np.nan, 3])...s.interpolate() 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: float64 以上这篇python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例就是小编分享给大家的全部内容了,
此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 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 这次是一位小伙伴提出的实际问题,刚好使用 pandas 的解决思路上与 Excel 一致,因此写到这个系列中...,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...pandas 上的确没有此操作,因为这实在太简单,本来 Python 就可以内置的库可以完成: - 行1-5:自定义函数,用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列的结束值,x_len 指定最终结果的数列长度...,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
> 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 这次是一位小伙伴提出的实际问题,刚好使用 pandas 的解决思路上与 Excel 一致,因此写到这个系列中...,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...pandas 上的确没有此操作,因为这实在太简单,本来 Python 就可以内置的库可以完成: - 行1-5:自定义函数,用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列的结束值,x_len 指定最终结果的数列长度...,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
大家好,我是小F~ Pandas是一个开源Python库,广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效的数据结构和功能,使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...利用这些数据结构以及广泛的功能,用户可以快速加载、转换、过滤、聚合和可视化数据。 Pandas与其他流行的Python库(如NumPy、Matplotlib和scikit-learn)快速集成。...、排序和分组 Pandas是一个强大的Python库,用于数据操作和分析。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...() / 08 / 导出数据 Pandas是一个用于数据操作和分析的强大Python库。
系列文章: 懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(三):制作成绩条 > 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 上一节我们介绍了在 pandas 中怎么制作诸如成绩条的技巧,不过那是按照 Excel 解决思路进行的...比如,我们希望按班别制作成绩表,此方法显然不能做到。 使用 pandas 最大的好处就是,你可以根据思路编写直白的代码。按"班别",不就是"分组"吗。...如下: - 调用 df.groupby() ,即可按任意维度分组数据 - pandas 的分组比许多主流数据库的 Sql 更加灵活,他为每组划入该组的子集,让我们可以灵活操作,并且还可以每组返回多行记录...在顶部添加标题,在末尾添加空行 问题来了,你说这方法灵活,可以对应任意维度分组,但这个方法怎么得到最初的需求——每行一个小表格呢? 对应最初的需求,其实就是按每行分组。
> 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 上一节我们介绍了在 pandas 中怎么制作诸如成绩条的技巧,不过那是按照 Excel 解决思路进行的...比如,我们希望按班别制作成绩表,此方法显然不能做到。 使用 pandas 最大的好处就是,你可以根据思路编写直白的代码。按"班别",不就是"分组"吗。...如下: - 调用 df.groupby() ,即可按任意维度分组数据 - pandas 的分组比许多主流数据库的 Sql 更加灵活,他为每组划入该组的子集,让我们可以灵活操作,并且还可以每组返回多行记录...在顶部添加标题,在末尾添加空行 问题来了,你说这方法灵活,可以对应任意维度分组,但这个方法怎么得到最初的需求——每行一个小表格呢? 对应最初的需求,其实就是按每行分组。
> 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 有时候数据中出现重复值,可能会导致最后的统计结果出现错误,因此,查找和移除重复值是数据处理中的常见操作...今天我们来看看 pandas 中是如何实现。 Excel 处理重复值 Excel 中直接提供了去除重复的功能,因此简单操作即可实现。...如下: - 功能卡"数据","数据工具"中有"删除重复项"按钮 - 接着可以选择以哪些列作为重复判断 > 除此之外,Excel 中还可以使用条件格式、高级筛选或函数公式实现差不多的功能 pandas...默认是整行所有数据作为判断依据 - 结果很明显,最后一行是重复行,因此标记列最后一行的值是 True 我们可以指定,当有重复值时,保留哪个位置的行。
---- 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...# 按'AIRLINE', 'WEEKDAY'分组,分别对DIST和ARR_DELAY聚合 In[14]: airline_info = flights.groupby(['AIRLINE', 'WEEKDAY...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。...更多 # nth方法可以选出每个分组指定行的数据,下面选出的是第1行和最后1行 In[50]: grouped.nth([1, -1]).head(8) Out[50]: ? 7....weighted_math = df['UGDS'] * df['SATMTMID'] return int(weighted_math.sum() / df['UGDS'].sum()) # 按州分组
> 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...- 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+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计,pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...: - 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
如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具,大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是,加载csv文件(格式类似Excel表文件),然后以多种方式对它们进行切片和切块:Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...例如,这是Jazz音乐家:以下是拥有超过 1,800,000 名听众的艺术家:1.4 处理缺失值许多数据集可能存在缺失值。假设数据框有一个缺失值:Pandas 提供了多种方法来处理这个问题。...最简单的方法是删除缺少值的行:fillna()另一种方法是使用(例如,使用 0)填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如,按流派对数据集进行分组,看看每种流派有多少听众和剧目:Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行,由于使用了sum()聚合,因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起,并在合并的爵士乐列中显示总和
此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 > E-pd 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 numpy.where 方法 Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数,而在 pandas...他能根据条件(true 或者 false) 返回不同的值。...60分算合格,C列打上"是",否则打上"否" 典型的根据条件选择某个值的需求 怎么解决 如此简单的需求,Excel 中一个 IF 函数轻松解决: IF 函数第一参数是条件,第二参数是当第一条件为 true...在 pandas 中其实也可以选择用 Python 的基本语法处理。
此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 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...- 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+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计,pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...: - 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
Python Pandas 中级教程:数据分组与聚合 Pandas 是数据分析领域中广泛使用的库,它提供了丰富的功能来对数据进行处理和分析。...在实际数据分析中,数据分组与聚合是常见而又重要的操作,用于对数据集中的子集进行统计、汇总等操作。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据分组与聚合技术,帮助你更好地理解和运用这些功能。 1....数据分组 4.1 单列分组 # 按某一列进行分组 grouped = df.groupby('column_name') 4.2 多列分组 # 按多列进行分组 grouped = df.groupby(...过滤 通过 filter 方法可以根据分组的统计信息筛选数据: # 过滤出符合条件的分组 filtered_group = grouped.filter(lambda x: x['target_column...希望这篇博客能够帮助你更好地掌握 Pandas 中级数据分组与聚合的方法。
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