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pandas:聚合列以创建非重复序列

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据。

pandas的主要数据结构是Series和DataFrame。Series是一维的标记数组,类似于带有标签的数组,可以存储任意类型的数据。DataFrame是二维的表格型数据结构,可以看作是由多个Series组成的字典,每个Series代表一列数据。

聚合列是指将多个列的数据合并成一个非重复的序列。在pandas中,可以使用groupby方法对数据进行分组,然后使用聚合函数(如sum、mean、count等)对每个组进行聚合操作,从而得到非重复的序列。

聚合列的优势在于可以对数据进行灵活的分组和聚合操作,方便进行数据分析和统计。通过聚合列,可以快速计算各个组的统计指标,如总和、平均值、最大值、最小值等。

pandas的应用场景非常广泛,特别适用于数据清洗、数据预处理、数据分析和数据可视化等领域。它可以处理各种类型的数据,包括结构化数据、时间序列数据、文本数据等。在金融、市场营销、社交网络、科学研究等领域都有广泛的应用。

腾讯云提供了云服务器CVM、云数据库MySQL、云存储COS等多个产品,可以与pandas结合使用。例如,可以使用云服务器CVM提供的高性能计算资源来运行pandas程序,使用云数据库MySQL存储和管理数据,使用云存储COS存储和读取数据文件。

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所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。...或字典(用于重命名行标签和标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签匹配,当原标签中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...前者是将已有的一信息设置为标签,而后者是将原标签归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签,一次只能设置一信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签信息(...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种:单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可,复杂的大量聚合则可借用agg函数,agg函数接受多种参数形式作为聚合函数,功能更为强大...例如,取值为重整后行标签,另一取值作为重整后的标签,以其他取值作为填充value,即实现了数据表的行列重整。

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现在,当我们尝试创建时,将引发一个错误,警告我们有重复项。...准备 在本秘籍中,我们使用groupby方法执行聚合创建具有行和多重索引的数据帧,然后对其进行处理,以使索引为单个级别,并且列名具有描述性。...聚合变为顶层,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 步中的数据帧进行验证。...在对 Pandas 进行分组时,通常使用具有离散重复值的。...在第 4 步中,我们创建三个新表,并在每个表中保留id。 我们还保留num标识确切的director/actor。 步骤 5 通过删除重复项和缺失值来压缩每个表。

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删除重复数据 对于数据源中的重复数据,一般来讲没有什么意义,所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据的分布情况,布尔值显示。...# 分组后对每组数据求平均值 print dg1.agg(np.mean) 也可以应用多个函数 # 列表的形式传入参数即可,会对每组都执行全部的聚合函数 print dg1.agg([np.mean,...np.std, np.min, np.sum]) 可以对每数组进行不同的聚合操作 # 传入字典,key为列名,value为要执行的聚合函数 print dg1.agg({"price" : np.mean...pandas 最基本的时间序列类型就是以时间戳(TimeStamp)为 index 元素的 Series 类型。Python和Pandas里提供大量的内建工具、模块可以用来创建时间序列类型的数据。...1. datetime 模块 Python的datetime标准模块下的 date子类可以创建日期时间序列的数据 time子类可创建小时分时间数据 datetime子类则可以描述日期小时分数据 import

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: df.sort_values(by='age') 按照某数据进行降序排列: df.sort_values(by='age', ascending=False) 数据聚合 对整个 DataFrame...进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大值、最小值 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 对某数据进行聚合操作: # 统计年龄平均值...对 DataFrame 去重: # 根据所有值的重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name...', 'age']) 对 Series 去重: # 对 'name' 进行去重 df['name'].drop_duplicates() 数据合并 横向(按)合并 DataFrame: # 创建一个新的...: # 统计不同性别和年龄的人数, 'gender' 为行、'age' 为,'name' 计数 pd.pivot_table(df, values='name', index='gender', columns

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在进行时间相关的数据分析时,时间序列的处理是自然而然的事情,从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计,pandas都提供了全套方法支持,用的熟练简直是异常丝滑。 ?...01 创建 pandas时间序列创建最为常用的有以下2种方式: pd.date_range(),创建指定日期范围,start、end和periods三个参数任意指定2个即可,另有频率、开闭端点、时区等参数可选...需要指出,时间序列pandas.dataframe数据结构中,当该时间序列是索引时,则可直接调用相应的属性;若该时间序列是dataframe中的一时,则需先调用dt属性再调用接口。...举例如下: 1.首先创建数据结构如下,其中初始dataframe索引是时间序列,两数据分别为数值型和字符串型 ? 2.运用to_datetime将B字符串格式转换为时间序列 ?...05 滑动窗口 理解pandas中时间序列滑动窗口的最好方式是类比SQL中的窗口函数。实际上,其与分组聚合函数的联系和SQL中的窗口函数与分组聚合联系是一致的。

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两个函数可以用来转换数据还可以用来创建时间序列数据,其参数非常类似。...(频率转换和重采样) pandas 支持处理在格式上间隔不相等的时间序列数据,但是有的时候我们希望生成或者转化成一些间隔相同时间序列数据。...随机抽样 随机抽样用到的是 df.sample(n)函数,该函数返回值为对于 df 行为抽样单位进行的随机抽样,返回值是从总体随机抽出的 n 行组成的 df(默认不可以重复,可以调整参数) import...使用 transform 方法聚合数据 Pandas 提供了transform()方法对 DataFrame 对象和分组对象的指定进行统计计算,统计计算可以使用用户自定义函数。...对于数值类数据的统计可以使用astype方法将目标特征的数据类型转换为category类别 Pandas 提供了按照变量值域进行等宽分割的pandas.cut()方法。

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图解pandas模块21个常用操作

3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键构造索引。如果传递了索引,索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...5、序列聚合统计 Series有很多的聚会函数,可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构,的类型可能不同。...它一般是最常用的pandas对象。 ? ? 7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame,默认行列索引从0开始。 ?...9、选择 在刚学Pandas时,行选择和选择非常容易混淆,在这里进行一下整理常用的选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法,总有一种适合你的。 ? ? ?...13、聚合 可以按行、进行聚合,也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?

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append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定的或多个对数据进行分组 agg:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数...fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符...rename: 对或行进行重命名 drop: 删除指定的或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图...,用于可视化多变量数据 pandas.plotting.autocorrelation_plot:绘制时间序列自相关图 pandas.plotting.bootstrap_plot:用于评估统计数据的不确定性...,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot:绘制时滞图,用于检测时间序列数据中的模式、趋势和季节性 pandas.plotting.parallel_coordinates

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Day.5利用Pandas做数据处理(二)

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # Series创建多层索引 s = Series...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # DataFrame创建多层索引 # 方式一:index...时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式,下面是如何创建时间序列。...01-04 8 2020-01-05 9 Freq: D, dtype: int64 ''' # 接下来是对时间格式的处理,因为运行出来的结果较多,所以运行完一次,我们将print注释 # 创建一个含有一千行的时间序列...以下是常用的聚合函数: mean 计算分组平均值 count 分组中非NA值的数量 sum NA值的和 median NA值的算术中位数 std 标准差 var 方差 min NA值的最小值 max

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inplace参数设置为True保存更改。我们删除了4,因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的 我们只打算读取csv文件中的某些。读取时,列表将传递给usecols参数。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) axis = 1用于删除缺少值的。我们还可以为或行具有的缺失值的数量设置阈值。...我还重命名了这些。 NamedAgg函数允许重命名聚合中的。...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的直方图。...由于Pandas不是数据可视化库,因此我不想详细介绍绘图。但是,Pandas 绘图[2]函数能够创建许多不同的图形,例如直线,条形图,kde,面积,散点图等等。

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image.png 5.6 pandas聚合函数 聚合函数包括:求和,最大值,最小值,计数、均值、方差、分位数 这些聚合函数都是基于没有缺失数据的情况。 ?...image.png 5.7 值集合、值计数 Series对象的unique方法可以得到值的集合,集合没有重复元素,相当于去除重复元素。...df[['Mjob','Fjob']].applymap(str.title) Step 7.创建一个名为majority函数,并根据age数据返回一个布尔值添加到新的数据,列名为 legal_drinker...Pandas中的时间序列 不管在哪个领域中(如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等),时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或者测量到的任何事物都是可以形成一段时间序列。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的,不管这个日期是DataFrame的轴索引还是。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。

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Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

请参见图 10.1 查看简单组聚合的模拟。...从 DataFrame 创建的 GroupBy 对象进行索引,使用列名或列名数组会对聚合进行列子集操作。...时间序列数据是许多不同领域中的结构化数据的重要形式,如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。任何在许多时间点重复记录的东西都构成一个时间序列。...pandas 提供了许多内置的时间序列工具和算法。您可以高效地处理大型时间序列,对不规则和固定频率的时间序列进行切片、聚合和重采样。...您正在聚合的数据不需要经常固定;所需频率定义了用于将时间序列切片成块进行聚合的箱边缘。例如,要转换为每月,"M"或"BM",您需要将数据切割成一个月的间隔。

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精选100个Pandas函数 精心整理100个pandas常用函数,建议收藏~ a aggregate() #聚合;基于内置函数或者自定义函数的聚合运算 argmin() 最小值所在的索引 argmax...() 最大值所在的索引 any() 等价于逻辑“或” all() 等价于逻辑“与” astype() 强制类型转换 apply() # 自定义函数的元素操作 append() 序列元素的追加...drop_duplicates() #删除重复值 dropna() # 删除缺失值 diff() 一阶差分 dt.date() 提取日期 dt.time() 提取时间 dt.year()...) 最小值 max() 最大值 mean() 均值 median() 中位数 mode() 众数 map() # 元素映射 merge() # 合并数据 n notnull() 空判断...sample() 抽样 str.split() 字符分割 str.findall() sort_values() # 按值排序 sort_index() 按索引排序 stack() # 堆叠;转行

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