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使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。groupby（） 函数允许我们根据一个或多个索引元素对记录进行分组。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...例 在下面的示例中，我们使用了 itertools 模块中的 groupby（） 函数。在应用 groupby（） 函数之前，我们使用 lambda 函数根据日期对事件列表进行排序。...groupby（） 函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，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 模块中的 defaultdict 和 itertools 模块中的 groupby（） 函数

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在Python中使用Pygal进行交互可视化

确定相关事件发生的频率。 指出不同事件之间的相关性。 分析不同机会的价值和风险。 在本文中，我们将介绍一个Python库，它可以帮助我们创建引人注目的、令人惊叹的、交互式的可视化。...它就是Pygal 2 Pygal介绍 当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家使用臭名昭著的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。然而，一个经常被忽视的库是Pygal。...bar_chart = pygal.Bar() 我们将绘制0到5的阶乘。在这里，我定义了一个简单的函数来计算一个数字的阶乘，然后使用它生成一个数字从0到5的阶乘列表。...Factorial', fact_list) display(HTML(base_html.format(rendered_chart=bar_chart.render(is_unicode=True)))) 这将生成一个漂亮的交互图...(HTML(base_html.format(rendered_chart=treemap.render(is_unicode=True)))) 然而，这个树图没有被标记，所以当我们悬停在方块上时，我们无法看到县名

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pandas 8 个常用的 index 设置

在数据处理时，经常会因为index报错而发愁。不要紧，本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。 1.读取时指定索引列 很多情况下，我们的数据源是 CSV 文件。...date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94,55 07/03/21,94,56 默认情况下，pandas将会创建一个从0开始的索引行，如下...一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时，某些操作（例如删除行、索引选择等）将会生成原始索引的子集，这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引，可以使用reset_index方法。...数据导出到 CSV 文件时，默认 DataFrame 具有从 0 开始的索引。...>>> df0.to_csv("exported_file.csv", index=False) 如下所示，导出的 CSV 文件中，索引列未包含在文件中。

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80行代码自己动手写一个表格拆分与合并小工具（文末附工具下载）

print('----------正在进行表格拆分----------') df = df.astype('str') # 按照字段_key进行分组 grouped = df.groupby...for fileName in os.walk(folder): for table in fileName[2]: path = fileName[0]...接下来，我们编写循环事件功能如下： # 事件循环 while True: event, values = window.read() if event in (None, '关闭程序')...； 当我们点击开始拆分按钮时，需要判断拆分字段是否选取（默认为空），若有选定字段则进行拆分操作，否则会进行错误操作提示； 当我们点击开始合并按钮时，需要判断是否选定了文件夹，若是则调用合并数据函数进行合并操作...打包代码 这里采用的是pyinstaller进行程序代码打包，操作指令如下： pyinstaller -F -w 表格拆分合并工具.py 部分参数含义： -F 表示生成单个可执行文件 -w 表示去掉控制台窗口

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用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

写在前面 通常情况下，在执行 EDA 时，我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如，对于 COVID 19 数据集，人们可能希望显示各个区域的病例数。...与 GeoPandas 相关的地理空间分析相关术语 地理空间数据[1]描述相对于地球位置（坐标）的物体、事件或其他特征。 空间数据 由几何对象的基本类型表示。...GeoPandas 基于Pandas。它扩展了 Pandas 数据类型以包含几何列并执行空间操作。因此，任何熟悉Pandas的人都可以轻松采用 GeoPandas。...团队的数据集包含团队名称、项目、NOC（国家/地区）和事件列。在本练习中，我们将仅使用 NOC 和 项目 列。...[0], x['centroid'].coords[0][ 1]-5), ha='center'),axis=1) ▲ 参与最少的项目的国家 现在我们在世界地图上显示了奥运代表队。

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7个Pandas数据分析高级技巧

1 用df.groupby ().iter ()分析数据样本 与Excel相比，在Jupyter Notebook中逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。...一个有用的技巧是使用生成器并使用Ctrl + Enter而不是Shift + Enter来迭代地查看同一个单元格中的不同样本。...首先，使用 .groupby()（或 .iterrows()）生成器创建一个单元格，并添加 ._ iter__()： generator = df.groupby(['identifier'])....5 sklearn pandas 如果你是一名Pandas爱好者，你会不止一次地意识到，与Pandas DataFrame和sklearn联合并不总是最佳选择。但不要就此止步。...6 tqdm 在处理大型数据集时，数据操作需要时间。使用tqdm来跟踪你的代码是否正在实际运行，以及它需要多长时间，而不是在你的Jupyter Notebook无聊的等待，而不知道发生了什么。

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精品教学案例 | 金融交易反欺诈案例研究

本案例基于真实交易数据生成的模拟交易数据集，使用Pandas、NumPy等库进行数据清洗以及描述性统计分析，并通过分析数据的特点发现了诈骗交易相对于正常交易的一些特殊之处，这些初步结果可为进一步建模分析提供依据...不同于传统现金支付或者去银行柜台转账，移动金融支付往往只需要输入密码或者指纹，很容易发生客户被诈骗的事件。当前，电话诈骗、短信诈骗、互联网诈骗等层出不穷，给人们的生活带来了极大困扰。...为了验证这个想法，我们再看一下一天各个时间段的金融诈骗发生率，这需要生成一个新的列作为各个时间段金融诈骗率的衡量，我们用每天各个时间段的金融交易诈骗数量除以该时段的金融交易总数： df={'total_jiaoyi...联想到之前发生的不法分子趁用户熟睡时进行金融诈骗的案例—— 吓人！...接下来我们看一下哪种交易类型最容易发生金融诈骗（实际上答案非常简单，但是我们还是通过数据来看一看）： data.groupby(by=['type'])['isFraud'].sum() 可以发现，金融诈骗只出现在两种交易中

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。

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Polars：一个正在崛起的新数据框架

如果情况发生变化，我们会进行更新。 免责声明：由于稳定版本尚未发布，创建并激活一个新的环境来安装Polars。 导入Polars和导入Pandas一样顺利。...df[[1,4,10,15], :] 可以使用内置函数slice来完成对索引的切分 df.slice(0,5) #从索引0和5行开始对df进行切片。 Polars还可以用条件布尔值对数据帧进行切片。...df.groupby('country').sort('products',reverse=True) Polars中的apply()和map()。...但随着表的规模越来越大，Lazy的实现在加载和转换选定的值时更有效率。一个示例实现看起来如下。...绘图很容易生成，并与一些最常见的可视化工具集成。此外，它允许在没有弹性分布式数据集（RDDs）的情况下进行Lazy评估。

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...= data.groupby(by=['year','gender']) #查看groups类型 type(groups) 可以看到它此时是生成器，下面我们用列表解析的方式提取出所有分组后的结果：

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数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下： pandas.groupby()三大主要操作介绍 pandas.groupby...相信很多小伙伴都使用过，今天我们就详细介绍下其常用的分组(groupby)功能。大多数的Pandas.GroupBy() 操作主要涉及以下的三个操作，该三个操作也是pandas....pandas.groupby（）实例演示 首先，我们自己创建用于演示的数据，代码如下： import pandas as pd import numpy as np # 生成测试数据 test_data...# 返回的是一个DataFrameGroupBy...Transform操作 这样我们就可以使每个分组中的平均值为0，标准差为1了。该步骤日常数据处理中使用较少，大家若想了解更多，请查看Pandas官网。

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如何使用Python创建美观而有见地的图表

目前的工作流程 最终决定使用Pandas原生绘图进行快速检查，并使用Seaborn生成要在报表和演示文稿中使用的图表（在视觉上很重要）。...它提供了一个参考框架，可以快速将轶事与有统计意义的事件区分开来，而无需进行过于复杂的计算。 总体而言，面对新数据时，第一步是尝试形象化其分布，以更好地理解数据。...使用Pandas进行绘图时，有五个主要参数： kind：Pandas必须知道要创建哪种图，可以使用以下选项hist, bar, barh, scatter, area, kde, line, box,...在大多数情况下，用它来澄清图表中显示的内容，以便当回到图表上时，可以快速确定发生了什么。title需要一个字符串。 bins：允许覆盖直方图的bin宽度。...集成来生成惊人的图表。

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如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？

注意后三列是我们刚刚生成的。 我们先按照年度来看看抢劫犯罪数量的变化趋势。 robbery.groupby('year').size() ? 注意这里，数量最少的是 2019 年。看似是很喜人的变化。...如果我们更加小心谨慎，还可以根据不同月份，来查看不同时段的抢劫案件发生数量。 这里，我们把 groupby 里面的单一变量，换成一个列表。...因为许多时间段，本来就没有抢劫案件发生，所以这个表中，出现了许多空值（NaN）。我们根据具体情况，采用0来填充。Pandas 中数据填充的函数是 fillna。...robbery[robbery.year==2018].groupby(['month', 'hour']).size().unstack(0).fillna(0) ? 好了，这下就可以可视化了。...robbery[robbery.year==2018].groupby(['month', 'hour']).size().unstack(0).fillna(0).plot(subplots=True

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8 个常用pandas的 index设置，你知道吗？

Hello,大家好，我是陈晨~ 今天我来分享关于8 个常用pandas的 index设置 1. 将索引从 groupby 操作转换为列 groupby分组方法是经常用的。...一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时，某些操作（例如删除行、索引选择等）将会生成原始索引的子集，这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引，可以使用reset_index方法。...数据导出到 CSV 文件时，默认 DataFrame 具有从 0 开始的索引。...>>> df0.to_csv("exported_file.csv", index=False) 如下所示，导出的 CSV 文件中，索引列未包含在文件中。...date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94,55 07/03/21,94,56 默认情况下，pandas将会创建一个从0开始的索引行，如下：

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