pandas by但保留原始索引和重复聚合值

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以帮助开发人员在Python环境中进行数据处理、数据分析和数据可视化。

在pandas中，可以使用DataFrame数据结构来处理和分析数据。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，它由行和列组成。每一列可以有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。同时，DataFrame还保留了原始数据的索引，可以通过索引来访问和操作数据。

在处理数据时，有时候会遇到重复的值，这些重复的值可能需要进行聚合操作。pandas提供了多种方法来处理重复值，例如使用groupby函数进行分组聚合操作。通过groupby函数，可以将数据按照某一列或多列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，例如求和、平均值、计数等。

使用pandas进行数据处理和分析的优势包括：

简单易用：pandas提供了简单而直观的API，使得数据处理和分析变得简单易用。
强大的数据结构：pandas提供了Series和DataFrame等强大的数据结构，可以方便地处理和分析各种类型的数据。
丰富的数据处理函数：pandas提供了丰富的数据处理函数，例如排序、过滤、聚合、合并等，可以满足各种数据处理需求。
高效的性能：pandas使用了底层的NumPy库来处理数据，具有高效的性能。
可视化功能：pandas集成了Matplotlib库，可以方便地进行数据可视化。

pandas在各个领域都有广泛的应用场景，包括数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等。例如，在金融领域，可以使用pandas进行股票数据分析和预测；在电商领域，可以使用pandas进行用户行为分析和推荐系统开发；在医疗领域，可以使用pandas进行疾病数据分析和预测等。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与数据处理和分析相关的产品包括云数据库 TencentDB、云数据仓库 TencentDB for TDSQL、云数据湖 Tencent Cloud Data Lake等。这些产品可以与pandas结合使用，提供更强大的数据处理和分析能力。

更多关于pandas的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的官方文档：pandas官方文档

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最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。根据情况的背景，有不同的解决方案：你想改变原始数据框架df。...这与NumPy中的vstack类似，你如下图所示：在索引中出现重复的值是不好的，会遇到各种各样的问题。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...，连接要求 "right" 列是有索引的；合并丢弃左边DataFrame的索引，连接保留它；默认情况下，merge执行的是内连接，join执行的是左外连接；合并不保留行的顺序，连接保留它们（有一些限制

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---- 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...# 按照AIRLINE分组，使用agg方法，传入要聚合的列和聚合函数 In[3]: flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head(...用多个列和函数进行分组和聚合 # 导入数据 In[9]: flights = pd.read_csv('data/flights.csv') flights.head() Out[9]...# 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合 # 对于每条航线，找到总航班数，取消的数量和比例，飞行时间的平均时间和方差 In[12]: group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'...# 行和列都有两级索引，get_level_values(0)取出第一级索引 In[15]: level0 = airline_info.columns.get_level_values(0)

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尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。 df[['Geography','Exited','Balance']]\ .sample(n=6).reset_index() ?...重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库，但用它创建一些基本图形还是非常简单的。我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。让我们创建Balance列的直方图。

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在这里，我们可以看到每一列的名称、索引和每行中的值示例。您将注意到，DataFrame中的索引是Title列，您可以通过单词Title比其他列稍微低一些的方式看出这一点。...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。快速查看数据类型实际上非常有用。...处理重复这个数据集没有重复的行，但是确认您没有聚合重复的行总是很重要的。...调用.shape确认我们回到了原始数据集的1000行。在本例中，将DataFrames分配给相同的变量有点冗长。因此，pandas的许多方法上都有inplace关键参数。...这意味着如果两行是相同的，panda将删除第二行并保留第一行。使用last有相反的效果:第一行被删除。另一方面，keep将删除所有重复项。如果两行是相同的，那么这两行都将被删除。

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last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'（默认）：保留第一个出现的重复项，删除后续重复项。...# 'last'：保留最后一个出现的重复项，删除之前重复项。...pd.merge命令组合数据，merge更灵活，如果想依据行索引来合并DataFrame可以考虑使用join函数 how = ’left‘ 对应SQL中的 left outer 保留左侧表中的所有key...'Milliseconds']],on='GenreId',how='outer') concat： Pandas函数可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象只用索引对齐默认是外连接（也可以设为内连接...） merge： DataFrame方法只能水平连接两个DataFrame对象对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引默认是内连接（也可以设为左连接、

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索引支持重复值，并且如果在任何索引中碰巧有重复项，则哈希表将无法再用于其实现，并且对象访问会变得很慢。...聚合列变为顶层，聚合函数变为底层。 Pandas 显示的多重索引级别与单级别的列不同。除了最里面的级别以外，屏幕上不会显示重复的索引值。您可以检查第 1 步中的数据帧以进行验证。...请注意，当我们拆开数据帧时，pandas 会保留原始的列名（在这里，它只是一个列Value），并创建一个以旧列名为上层的多重索引。...步骤 5 通过删除重复项和缺失值来压缩每个表。在第 5 步之后，这三个观测单位在各自的表中，但它们仍然包含与原始相同的数据量（还有更多），如步骤 6 所示。...join：数据帧方法水平组合两个或多个 Pandas 对象将调用的数据帧的列或索引与其他对象的索引（而不是列）对齐通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值默认为左连接，带有内，外和右选项

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

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