(['id','type']).book.apply(list).reset_index() res['book'] = res.apply(lambda x:(','.join([str(i) for...i in x['book']]))) res 预期的结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【月神】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df.groupby...(['id','type']).book.unique().str.join(',').reset_index() 运行之后，结果就是想要的了。...代码如下所示： res = df.groupby(['id', 'type']).book.apply(set).reset_index() res['book'] = res['book'].apply...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
kaggle实战：黑色星期五画像分析 本文是对还是kaggle上一份黑色星期五消费数据的分析，主要是针对用户和商品信息的画像分析。...小结1：在我们的数据中包含object、float64和int64共3种数据类型 其中Product_Category_2字段有约31%的缺失占比，Product_Category_3有69%的缺失值占比...画像5：不同年龄的消费人数和金额 In [30]: df7 = df.groupby("Age").agg({"User_ID":"nunique", "Purchase":"sum"}).reset_index...：销售额排名前20的商品其总销售额占据整体的73%，基本上是符合我们听到的二八法则 画像11：商品种类 In [51]: df14 = df.groupby(["Product_Category_1"]...",x=0.5,y=0.97)) fig.show() 从性别、3个不同的商品类别来看： 男性的消费能力远高于女性 在商品1中，1号品类是一个高需求的物品 在商品2中，2号最高，8号其次 在商品3中，
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用 方法一：只读取切实所需的列，使用usecols
作者：风控猎人 本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的，归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用 方法一：只读取切实所需的列，使用usecols
原作：风控猎人 归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用 方法一：只读取切实所需的列，使用usecols
↑ 关注 + 星标 ，后台回复【大礼包】送你Python自学大礼包 原作：风控猎人 归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用 方法一：只读取切实所需的列，使用usecols
3个Pandas高频使用函数 本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform 模拟数据 In [1]: import pandas as pd import...一个非常灵活的函数，能够对整个DataFrame或者Series执行给定函数的操作。...： In [14]: # 4 df.groupby("sex").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"],..."math":["sum","min","max"]}) 还可以自定义新生成的字段名称： df.groupby("sex").agg(chinese_mean=("chinese","mean"), math_min...办法1：使用groupby + merge In [18]: # 1、先groupby df1 = df.groupby("sex")["chinese"].mean().reset_index()
内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。...其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组；apply是指对每一组独立地使用函数；combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。...2. apply过程 在apply过程中，我们实际往往会遇到四类问题： 整合(Aggregation)：即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个数）； 变换(Transformation)：即分组对每个单元的数据进行操作...apply函数 1. apply函数的灵活性 标量返回值 列表返回值 数据框返回值 可能在所有的分组函数中，apply是应用最为广泛的，这得益于它的灵活性：对于传入值而言，从下面的打印内容可以看到是以分组的表传入...apply中。
实例 1 将分组后的字符拼接 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3], 'content_id':[1,1,2,2,2...将df按content_id分组，然后将每组的tag用逗号拼接 df.groupby('content_id')['tag'].apply(lambda x:','.join(x)).to_frame(...实例2 统计每个content_id有多少个不同的用户 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3,],...df1 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index() df1 按产品product分组后，然后value求和： ?...df2 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index().sort_values(by='value') df2 ?
最近做可视化视频，在处理数据的时候遇到了一些问题。 所以就来总结一下，也给大家一个参考。 1. pandas.pivot_table 数据透视表，数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...下面来看一个全明星球员出场次数的统计。 ? 首先添加num列，然后对name进行分类汇总，然后进行「行累加」。 最后便可得到球员历年的数据情况，避免出现数据缺失的情况，具体代码如下。...DataFrame.apply 上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。 代码如下，axis可转换轴。...计算分类汇总后的数据总和 # 按name分类汇总并计算总和 df.groupby(['name'])[['name', 'view', 'danmaku']].sum().reset_index())...比如要选取特定区间内的数据内容，可以通过如下的代码。
实现代码： ( df.groupby("姓名")["得分"] .apply(list) .apply(pd.Series) .fillna("") .rename...分布解析： 首先将每个姓名的得分聚合成列表，并最终返回一个Series： df.groupby("姓名")["得分"].apply(list) 结果： 姓名 孙四娘 [7, 28]...Series的内部方法： df.groupby("姓名")["得分"].apply(lambda x:x.to_list()) 使用Series内部方法的性能比python列表方法转换快一些。...然后还原索引： _.reset_index() 结果： ?...而result["counts"] = df.counts则将原始数据的counts列添加到结果列中。
模拟数据 模拟了一份简单的数据 In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: df = pd.DataFrame( {"name...： In [14]: # 4 df.groupby("sex").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"]..., "math":["sum","min","max"]}) 还可以自定义新生成的字段名称： df.groupby("sex").agg(chinese_mean=("chinese","mean"...方法1：使用groupby + merge In [18]: # 1、先groupby df1 = df.groupby("sex")["chinese"].mean().reset_index()...欢迎加入星球，一起学习数据分析、pandas等 ---- 尤而小屋，一个温馨的小屋。小屋主人，一手代码谋求生存，一手掌勺享受生活，欢迎你的光临
写在前面 该文章主要内容是全球城市计算AI挑战赛的基本分析和Baseline....基本介绍 大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题，参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来的客流量变化，帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提前部署站点安保措施等，最终实现用大数据和人工智能等技术助力未来城市安全出行...(['count', 'sum']).reset_index() # nunique tmp = df.groupby(['stationID'])['deviceID...'], how='left') tmp = df.groupby(['stationID','hour'])['deviceID'].nunique().reset_index(name...，故剔除所有周末的数据。
异动分析（三）利用Python模拟业务数据 上期提到【数据是利用python生成的】，有很多同学留言想了解具体的生成过程，所以这一期就插空讲一下如何利用Python模拟日常业务数据 模拟思路 日常业务数据都会服从一定的概率分布...，对于稳定的业务场景，时间序列数据基本服从均匀分布。...转化类数据一般服从二项分布，因此可以先生成每日明细数据，在此基础上进行转化判断。 为了更贴近业务数据，需要对不同细分维度赋以一个权重，以期能产生具有差异的转化率数据。...df_finall=pd.concat([df_finall, df_temp]) else: # 构造有差异的样本数据 s1 = choice...，在概率随机的基础上增加自定义权重，则能生成具有维度差异的转化数据～
缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
基于机器学习的IC电子产品数据挖掘 最近获取到了一份IC电子产品电商数据的分析，后面会进行3个主题的数据分析： 第一阶段：基于pandas、numpy、matplotlib、plotly等库的统计可视化分析...第二阶段：基于机器学习聚类算法和RFM模型的用户画像分析 第三阶段：基于关联规则算法的品牌、产品和产品种类关联性挖掘 本文是第一个阶段，主要内容包含： 数据预处理 数据探索EDA 多角度对比分析 导入库...user_id 0 age 0 sex 0 local 0 dtype: int64 时间字段处理 字段类型转化 读进来的数据中时间字段是...df["event_time"] = df["event_time"].apply(lambda x: x[:19]) In [17]: # 时间数据类型转化：字符类型---->指定时间格式 df[...In [20]: amount_by_month = df.groupby("month")["price"].sum().reset_index() amount_by_month Out[20]:
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。...(df['Date'].dt.year).sum() 下面是运行时的结果: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。...一个明显的赢家，毋庸置疑。 让我们在下一节结束这些内容。 结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。...Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。 请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。
简介 pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。...本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作。 分割数据 分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。...In [74]: df.groupby(["A", "B"]).sum().reset_index() grouped.size() 计算group的大小： In [75]: grouped.size...在数据分析的过程中，经常需要进行数据的转换操作。...操作 有些数据可能不适合进行聚合或者转换操作，Pandas提供了一个 apply 方法，用来进行更加灵活的转换操作。
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