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python pandas

利用panda便捷的对日志: #! wz # @Email : 277215243@qq.com # @File : testpanda.py # @web : https://www.bthlt.com import pandas

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pandas使用技巧-

Pandas 本文介绍的是pandas库中如何实现据的: 不去重的,类似SQL中统 去重的,类型SQL的统用户,需要去重 模拟据1 本文案例的据使用的是 统每个学生出现次 ? 统某位同学的成绩次 找出张三同学的全部成绩 统张三成绩出现的次 ? 统每个科目有多少同学出现 ? 模拟据2 据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4], 'param': [' a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan] }) 方法1 直接使用groupby函和nunique方法: ? 方法2 整体方法说明: ? 步骤解释: 1、找出据不是null的值 ? 2、统para参中的唯一值 ?

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    Pythonpandas透视表

    Pythonpandas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Pythonpandas透视表,希望能够帮助大家进步!!! 据聚合统 Padans里的聚合统即是应用的方法对据框进行聚合统,常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百、中位等。 据框概览 可以通过describe方法查看当前据框里值型的统信息,主要包括条、均值、标准差、最小值、25、50、75、最大值方面的信息。 多列(两列以上),当前以等级、排名列为例,聚合函是最大值(max)。

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    Pandas-18.

    Pandas-18. 任何操作都涉及原始对象的以下操作之一: 割对象 应用一个函 结合的结果 将之后,每个自己可以执行以下种类的操作: 聚合 - 算汇总统 转换 - 执行特定于的操作 过滤 以如下代码作为例子: import pandas as pd ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings 9 Royals 4 2014 701 10 Royals 1 2015 804 11 Riders 2 2017 690 ''' 拆成 obj.groupby(‘key’) - 单条件 obj.groupby([‘key1’,’key2’]) - 多条件 obj.groupby(key,axis=1) - 换轴 print ,返回与相同大小的结果。

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    Pandas析-->透视->可视化

    聚合 运算 聚合 ? ? ‘ ? ? ? ? ? ? ? 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部据 2 按照AIRLINE, 使用agg方法, 传入要聚合的列和聚合函 flights.groupby '].agg('sum').head(10) 5 可以是多, 选取可以是多, 聚合函也可以是多个 每周每家航空公司取消或改变航线的航班总和比例 group1 = flights.groupby ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 大学据集 ? ? ? ? ? ? 删除这三列缺失值 ? ? 据透视表 据透视表 ? ? ? 交叉表 ? 综合练习 ? 表中据做索引,后面列都是值 ? ? ? ? ? ? ? ? ? Pandas可视化 线性表 ? ? ? ? ? ? 四列累加和的直方图 ? 柱状图 bar条状 ? ? 叠 ?

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    Python析 | Pandas与操作

    pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函大全 图解Pandas据变换高级函 Pandas与操作 一、Pandas与操作 在我们进行业务析时,经常要对据根据 2.1 pandas实现操作的很简单,只需要把的依据(字段)放入groupby中,例如下面示例代码基于company: group = data.groupby("company") 2.2 agg 聚合操作 聚合统操作是groupby后最常见的操作,类比于SQL中我们会对据按照group做聚合,pandas中通过agg来完成。 ,示例代码如下: data.groupby("company").agg('mean') 或者针对不同字段做不同的算处理,例如,要算不同公司员工的平均年龄、薪水的中位。 : agg:会算得到A,B,C公司对应的均值并直接返回 transform:会对每一条据求得相应的结果,同一内的样本会有相同的值,内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果 2.4 apply方法

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    小蛇学python(18)pandas据聚合与

    据集进行并对各应用一个函,这是析工作的重要环节。在将据集准备好之后,通常的任务就是或生成透视表。 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据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ? 它还没有进行算,但是已经完毕。 ? image.png 以上是对已经完毕的变量的一些算,同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ? image.png 还有describe方法,严格来讲它不是聚类运算,它很好的描述了一个据集的布情况。 ? image.png 总结一下常用的聚类函。 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。 ?

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    析之Pandas操作总结

    作者:耿远昊,Datawhale成员 Pandas据,可以为索引、、变形及合并四种操作。 之前介绍过索引操作,现在接着对Pandas中的操作进行介绍:主要包含SAC含义、groupby函、聚合、过滤和变换、apply函。 如何内0.25与0.75?要求显示在同一张表上。 整合(Aggregation)算统量:输入的是每据,输出是每的统量,在列维度上是标量。 请按颜色算价格关于克拉的回归系

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    pandas与聚合

    (groupby) 对据集进行,然后对每进行统析 SQL能够对据进行过滤,聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的运算 运算过程:split ->apply->combine 拆:进行的根据 应用:每个运行的算规则 合并:把每个算结果合并起来 示例代码: import pandas as pd import 操作 groupby()进行,GroupBy对象没有进行实际运算,只是包含的中间据 按列名:obj.groupby(‘label’) 示例代码: # dataframe根据key1 运算 对GroupBy对象进行运算or多重运算,如mean() 非据不进行运算 示例代码: # 运算 grouped1 = df_obj.groupby('key1') 0.230101 b 0.014657 0.802114 key1 a 0.437389 b 0.014657 Name: data1, dtype: float64 size() 返回每个的元素个

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    pandas据聚合和运算

    析少不了对据进行、统运算,一般是对据的某一个键进行拆成几),在拆上应用某一个函或者运算,最后把运算结果合并起来。 需要注意,键需要与拆的对象长度相同。 pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x00000157724A6508> 如果此时我们在DataFrameGroupBy上应用函 ,即可聚合,所以我们新建一个来做下测试: df.groupby(np.array(list('abbabba'))).size() 我们也可以使用apply函来应用自定义的函,例如,我现在想算出超市里宋大妈 scale.mean() 我们也可以通过图形将其更为直观的展现出来 data.groupby(['sex','day']).scale.mean().plot.bar(rot=30) 参考 #pandas

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    Pandas|排序,内排序

    01 Pandas的基本排序 Pandas的主要据结构有2个:DataFrame,Series,针对这两个类型的排序Demo如下: #coding=utf-8 import pandas as 是具有行索引和列索引的表格,可以对这两个维度的索引别排序。 03 Pandas # data是DataFrame的实例 group_column1 = data.groupby('column1') 注意group_column1是一个Groupby类型的实例 04 Pandas内排序 因为第二个元素是子DataFrame,所以: for group_name, group_eles in group_column1: group_eles.sort_values (by='column2',ascending=False) 这样就实现了内排序 以上总结了Pandas的基本排序,内排序,希望有用,更好的API请留言

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    pandas系列5-_groupby

    groupby 是pandas 中非常重要的一个函, 主要用于据聚合和算. 其思想是“split-apply-combine”(拆 - 应用 - 合并). 拆:groupby,按照某个属性column,得到的是一个之后的对象 应用:对上面的对象使用某个函,可以是自带的也可以是自己写的函,通过apply(function) 合并:最终结果是个S 型pandas和聚合详解 官方文档 DataFrame. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 如何读取csv据,对据用|开 url = "https (需要按照职业进行)并按照平均年龄从大到小排序?(之后对年龄求平均再排序) 别找出男人和女人每种职业的人?(按照男女) 更进一步, 如何找出男人和女人在不同职业的平均年龄?

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    pandas聚合详解

    一 前言 pandas学到迭代,那么基础的pandas系列就学的差不多了,自我感觉不错,知识追寻者用pandas处理过一些据,蛮好用的; 知识追寻者(Inheriting the spirit of open source, Spreading technology knowledge;) 二 2.1 据准备 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas ;非字列自动忽略 2.3 量是统析中应用最为广泛的函;如下示例中对DataFrame根据hobby,并且调用 size()函;此方法常用的统技巧; group 当对groupby的列只有单个时(示例根据hobby进行),可以 使用 key , value 形式 对后的据进行迭代,其中key 是的名称,value是据; group = 5 1 10 10 6 2 9 15 1 3 9 6 2 4 15 10 4 到此这篇关于pandas聚合详解的文章就介绍到这了,更多相关pandas 聚合内容请搜索ZaLou.Cn

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    Python-科学算-pandas-19-df上中下旬

    Python的科学算及可视化 今天讲讲pandas模块 按照时间列,得出每行属于上中下旬,进而对df进行 Part 1:场景描述 ? 已知df,包括3列,["time", "pos", "value1"] 根据time列的结果对df进行为上旬、中旬、下旬三 规则,设置如下(这里只是假设一种法,官方法请查阅相关资料): 每月10号之前(包括10号)为上旬,对应学表达式为:x ≤10 每月10-20号为中旬,对应学表达式为:10<x ≤20 每月20号之后为下旬,不包括20号,对应学表达式为:x >20 df ? Part 4:部代码解读 ? df["time1"] = pd.to_datetime(df['time'])时间格式转换,新生成的据类型为datetime64 时间格式转换 ? df_1 = df[df["xun"] == "上旬"]获取上旬据 ? 本文为原创作品,欢迎享朋友圈 长按图片识别二维码,关注本公众号 Python 优雅 帅气

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    基于Python析之pandas

    pandas模块为我们提供了非常多的描述性统析的指标函,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函: 1、随机生成三据 import numpy as np import pandas np.random.normal(size = 100)+3) d2 = np.random.f(2,4,size = 100) d3 = np.random.randint(1,100,size = 100) 2、统析用到的函 () #一次性输出多个描述性统指标 必须注意的是,descirbe方法只能针对序列或据框,一维是没有这个方法的 自定义一个函,将这些统指标汇总在一起: def status(x) : ,即返回两张表中共同部据。 我们只需要这样操作 df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 以上这篇基于Python析之pandas析就是小编享给大家的全部内容了

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    awk求和

    如果第一列相同,则根据第一列来别打印第二列和第三列的和 如果第一列相同,则根据第一列来别打印第二列和第三列的和 求和 image.png 以第一列 为变量名  第一列为变量,将相同第一列的第二列据进行累加打印出和 . image.png image.png 以第一列和第二列为变量名, 将相同第一列、第二列的第三列据进行累加打印出和 image.png image.png

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    python pandas 后 列上移

    python pandas 后 列上移 强烈推介IDEA2020.2破解激活 ,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 import pandas as pd train_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='E

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    python 包之 pandas 析处理教程

    一、安装 pandas 是 python 的析处理库 是为解决析任务而创建的 pandas 纳入了大量库和一些标准的据模型 提供了大量能使我们快速便捷地处理据的函和方法 pip install "age"] 五、据框、空值、缺失值的操作 import pandas as pd info = pd.read_csv("students.csv", encoding = "utf-8") # 查看据框的一些属性:最大、最小、均值、四等 info.describe() # 空值相关的操作 pin = info["pin"] pin_isnull = pd.isnull(pin) 有三种据结构Series、DataFrame、Panel from pandas import Series # Series显示某一列据 series_name = taitan["Name" ,DataFrame是多行据 DataFrame 可以看成由多个 Series 成的 import pandas as pd df = pd.read_csv("titanic_train.csv

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    掌握pandas中的时序运算

    pandas析处理时间序列据时,经常需要对原始时间粒度下的据,按照不同的时间粒度进行聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,算每个月的最低和最高收盘价。 图1 2 在pandas中进行时间聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同,对时间序列进行聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序据进行聚合 resample 原始的意思是「重采样」,可为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用的都是「下采样」,也就是从高频的据中按照一定规则算出更低频的据,就像我们一开始说的对每日据按月汇总那样。 如果你熟悉pandas中的groupby()运算,那么你就可以很快地理解resample()的使用方式,它本质上就是在对时间序列据进行“”,最基础的参为rule,用于设置按照何种方式进行重采样 它通过参freq传入等价于resample()中rule的参,并利用参key指定对应的时间类型列名称,但是可以帮助我们创建规则后传入groupby()中: # 别对苹果与微软每月平均收盘价进行统

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    Pandas的函应用(df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap())

    这个函需要自己实现,函的传入参根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行据作为Series的据 结构传入给自己实现的函中,我们在函中实现对Series不同属性之间的算,返回一个结果 ,则apply函 会自动遍历每一行DataFrame的据,最后将所有结果合成一个Series据结构并返回。 agg() 据聚合agg()指任何能够从产生标量值的过程; 相当于apply()的特例,可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理; 能使用agg()的地方,基本上都可以使用apply()代替。 transform() 特点:使用一个函后,返回相同大小的Pandas对象 与据聚合agg()的区别: 据聚合agg()返回的是对内全量据的缩减过程; 据转换transform()返回的是一个新的全量据 ,apply、agg、transform三种方法都可以对据进行函操作,但也各有特色,总结如下: apply中自定义函对每个据单独进行处理,再将结果合并;整个DataFrame的函输出可以是标量

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