这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多，全部列出)，要求列出其所有信息(上表中的列...df.groupby + agg ，常用操作，必须掌握 取前n最大。...把数量为最大值的行保留即可： res = ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,}) .sort_values(...因为是倒序排序，这个值就是最大值 行9：把等于最大值的行保留即可 这种方式比较繁琐，如果只是求n大记录，建议使用 nlargest 推荐阅读： python 方法太多了，怎么记住？
# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...table_df[table_df['column_a'] == 1] SELECT column_a WHERE column_b 当你想从一个表中选择一个特定的列并用另一个列过滤它时，遵循以下格式...=False) ORDER BY 多列 如果您希望按多个列排序，请列出方括号中的列，并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。...GROUP BY column_a # Pandas table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean() 总结 希望在使用Pandas处理数据时，本文可以作为有用的指南...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!
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....转换(Transformation)操作：执行一些特定于个别分组的数据处理操作，最常用的为针对不同分组情况选择合适的值填充空值； 筛选(Filtration)操作：这一数据处理过程主要是去除不符合条件的值...，如根据均值和特定值筛选数据。...注意：aggregate()中使用列表将多个计算函数列出，即可计算多个结果了，结果如下： ?
采取drop_duplicate方案即可保留删除重复数据只保留一条 df.drop_duplicates(inplace=True) #因为玩家在某一天存在登录多次情况，这里可以用去重过滤掉多余数据...pd.to_datetime(df["@timestamp"]) #将日期列转化为 时间格式 第三步，分组排序 分组排序是指将每个用户登录日期进行组内排序 采用groupby方法结合rank方法进行处理...df['辅助列'] = df["@timestamp"].groupby(df['role_id']).rank() #分组排序 ?...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...第五步，分组计数 通过上一步，我们可以知道，计算每个用户date_sub列出现的次数即可算出该用户连续登录的天数 data = df.groupby(['role_id','date_sub']).count
我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...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。它提供了许多选项。我们可以使用特定值，聚合函数（例如均值）或上一个或下一个值。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...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。...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?
然而，Data8 中引入的表格仅包含列标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。...几乎总是有一种更好的替代方法，用于遍历pandas DataFrame。特别是，遍历DataFrame的特定值，通常应该替换为分组。 分组 为了在pandas中进行分组。...我们在 Data8 中看到，我们可以按照多个列分组，基于唯一值来获取分组。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。
pandas具有简单的语法和快速的操作。它可以轻松处理多达1万条数据。使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...这将保留有关分布值的信息。我们将频率归一化，从而得到唯一值的和为1。 在这里，在Big Mart Sales数据中，我们将对Item_Type变量使用频率编码，该变量具有16个唯一的类别。...注意：我们可以对任何类别变量执行groupby函数，并执行任何聚合函数，例如mean, median, mode, count等。...没有传统的方式或类型可以创建新特征，但是pandas具有多种函数，可以使你的工作更加舒适。 我强烈建议你选择任何数据集，并自行尝试所有列出的技术，并在下面评论多少以及哪种方法对你的帮助最大。
我们把汇总问题的主键列出，利用 pandas 的 groupby 方法即可快速做汇总。 如下: df.groupby(['sj_class']) ，按 sj_class 分组。....reset_index() ，调用 groupby 后，分组的 sj_class 会作为 index ，因此这里只是把 sj_class 重新设置为列。 ---- 来看看实际占比吧。...此时 apm 行索引中都有上午和下午的值。 .unstack() ，把 apm 从行索引移到列索引。那么就会有 上午列 和 下午列。...注意此时，如果一位教师只有下午的课，那么此列他的值就为 nan。...---- .stack(dropna=False) ，把 apm 从列索引移回去行索引，dropna=False ，让其保留 nan 的值。 此时即可确保所有的教师都有上下午2行数据。
-应用-组合链的任何操作 为了简要检查生成的 GroupBy 对象并检查组的拆分方式，我们可以从中提取组或索引属性。...这里需要注意的是，transformation 一定不能修改原始 DataFrame 中的任何值，也就是这些操作不能原地执行 转换 GroupBy 对象数据的最常见的 Pandas 方法是 transform...例如我们可能希望只保留所有组中某个列的值，其中该列的组均值大于预定义值。...在我们的 DataFrame 的情况下，让我们过滤掉所有组均值小于 7,000,000 的prizeAmountAdjusted 列，并在输出中仅保留该列： grouped['prizeAmountAdjusted...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象的一列或多列 如何将不同的聚合函数应用于 GroupBy 对象的不同列 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中的值 如何过滤 GroupBy 对象的组或每个组的特定行
isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?
3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...，若满足区间则筛选保留。...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中...进一步的，当freq参数为None时，则仅仅是滑动指定数目的记录，而不管索引实际取值；而当freq设置有效参数时，此时要求索引列必须为时间序列，并根据时间序列滑动到指定周期处，并从此处开始取值（在上图中...注意到由于窗口长度设置为3，前两条记录因为"向前凑不齐"3条，所以结果为空值。当然，就这一特定需求而言，也可由shift函数实现： ?
这三列有51个惟一值(每个州一个)。...president.state_fips.nunique() 51 对于特定的州，这些列中的值是相同的: president[president.state == 'Alabama'][['state_fips...office列仅表示这是总统选举，因此它包含一个惟一的值(US President)。version和notes列也没有任何用处。 我们可以使用Pandas的drop函数来删除这些列。...() yearly_votes.head() 我们可以对“year”列应用groupby函数，并对“totalvotes”列中的值求和，从而得到每次选举的总票数。...每行包含获胜者的票数和特定选举在特定州的总票数。一个简单的groupby函数将为我们提供各个国家的值。
在上一篇文章中，小编带你使用pandas并结合官方给出的一卡通消费数据一步步计算得到了每个同学的恩格尔系数，主要介绍了groupby()和pivot_table()两个方法。...sum() 首先我们根据id和how两列对数据进行分组，并对分组结果中的amount列进行求和运算，返回最后的结果。...列，并返回amount列按照aggfunc参数指定的聚合方法的聚合结果值，这样描述起来可能有些拗口，举个简单的例子，比如原使数据是下面这个样子： id how amount 01 食堂 200...如果两条数据的这两列值相同，则会被当成重复列对待。...第二个参数是keep参数，pandas默认在去重时是去掉所有重复数据，使用keep参数可以让我们保留重复数据中的一条而删掉其他的数据，keep='last'表明保留重复数据中的最后一条，当然你也可以使用
保留特定列 In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]] Out[27]: sex total_bill tip 0 Female...例如，以下示例列出了当前排序顺序中按性别/吸烟者组列出的第一个观测值。...数据结构 通用术语翻译 pandas Stata DataFrame 数据集 列 变量 行 观测值 groupby bysort NaN ....保留特定列 In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]] Out[27]: sex total_bill tip 0 Female...保留特定列 In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]] Out[27]: sex total_bill tip 0 Female
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...，即keep参数的默认值为first，不过我们也可以保留最后一项，只需将keep参数设置为last即可: data.drop_duplicates(['k2'],keep='last') #输出...4.2 数据聚合操作 特定聚合函数 我们可以像之前一样使用一些特定的聚合函数，比如sum，mean等等，但是同时也可以使用自定义的聚合函数，只需将其传入agg方法中即可： df = pd.DataFrame...关于agg还有更多的功能，我们使用小费数据（下载地址：http://pan.baidu.com/s/1bpGW3Av 密码:2p9v），我们读入数据，并计算小费率一列： tips = pd.read_csv...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列伤的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
顾名思义，该函数对满足特定条件的数字相加。 示例数据集 本文使用从Kaggle找到的一个有趣的数据集。...图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...在示例中： 组： Borough列 数据列：num_calls列 操作：sum() df.groupby('Borough')['num_calls'].sum() 图5：pandas groupby...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。
导入时，如果列中至少包含一个字符串，则 pandas 将列的所有数值强制转换为字符串。 通过检查步骤 2 中的特定列值，我们可以清楚地看到 在这些列中有字符串。...步骤 3 进一步进行，并使用字典将特定的聚合列映射到不同的聚合函数。 请注意，size聚合函数返回每个组的总行数。 这与count汇总函数不同，后者会返回每组非缺失值的数量。...使用一个匿名函数，该函数隐式传递给调用序列，并检查每个值是否小于零。 第 5 步的结果是一个序列，其中仅保留负值，其余更改为缺失值。...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。...当空格跟随任何字符时，将进行分割，并形成一个新列。 该模式的首次出现在纬度的尽头。 空格紧跟度数字符，并形成分割。 分割字符将被丢弃，而不保留在结果列中。
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list("ABCD")) df pd.DataFrame({'A': 1., # 某列的值相同...NaN补充 join outer：合并，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引 连接merge 可根据...分组用groupby 求平均mean() 排序sort_values，默认是升序asc 操作某个列属性，通过属性的方式df.column df.groupby("occupation").age.mean
03 横向连接 Pandas提供了merge方法来完成各种表的横向连接操作。其中包括内连接、外连接。 内连接，根据公共字段保留两表共有的信息。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby.../ 02 / 数据清洗 01 重复值处理 Pandas提供了查看和删除重复数据的方法，具体如下。...print(df.drop_duplicates()) # 去除用户ID重复的所有记录 print(df.drop_duplicates('user_id')) 输出结果如下，分别对应查看，删除，特定列删除...02 缺失值处理 Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据。
对象有一些缺点： 无法同时使用多个函数 无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对height和weight分别用三种方法聚合，所以共返回六列数据 对特定的列使用特定的聚合函数 可以通过构造字典传入agg中实现...new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas as pd data = {'column1':[1,...题目：请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd data =...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。
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