它类似于Excel中的电子表格或SQL中的数据库表,提供了行、列的索引,方便对数据进行增删改查。...('Age') print(df_sorted) # 排名 df['Rank'] = df['Age'].rank() print(df) 数据聚合与分组 在数据聚合与分组方面,Pandas提供了灵活的功能...,可以对数据进行分组、聚合和统计等操作。...在Pandas中,可以使用pivot_table函数来创建数据透视表,通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...在这个例子中,我们想要根据姓名和年份对销售额和利润进行汇总: pivot_table = pd.pivot_table(df, values=['Sales', 'Profit'], index='Name
下面是一个示例,展示如何使用Pandas进行数据分组和聚合:# 按类别分组并计算平均值grouped_data = data.groupby('category').mean()# 显示分组后的数据print...接着,对清洗后的数据按产品类别进行分组,并计算了每个类别的总销售额。最后,使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额,并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...# 根据促销活动标志分组并计算总销售额promotion_sales = sales_data_cleaned.groupby('Promotion')['Sales'].sum()# 创建饼图显示促销活动对销售额的影响...总结本文介绍了如何利用Python中的Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析,并提供了多个示例来展示它们的强大功能。...我们从数据加载、清洗、分析到可视化和探索性分析,全方位地演示了如何利用这两个工具进行数据科学工作。
中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。...skipna=True, args, kwargs) 参数作用: axis:index或者轴的名字 skipna:排除NA/null值 以前面的df为例,group列有A、B、C三组,year列有多个年份...当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分,所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。...用法: DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc:按标签(column和index)选择行和列 iloc:按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...Rank Rank是一个排名函数,按照规则(从大到小,从小到大)给原序列的值进行排名,返回的是排名后的名次。
我们首先要对两个数据集进行探索性分析,通过特征工程选择最相关的特征进行预测。之后进行数据处理,选择机器学习模型,最后将其部署到数据集上。 开始 首先,导入必要的库并将数据集加载到数据框。 ?...探索性分析: 对两个数据集进行分析后,所得数据集包含过去比赛的数据。新产生的数据集对分析和预测之后的比赛很有用。 在数据科学项目中,确定哪些特征与机器学习模型相关是最耗时的部分。...创建年份列,选择1930年以后的所有比赛。 ? 现在可以将这些年尼日利亚的比赛结果进行可视化。 ? 每个世界杯参赛球队的获胜率是很有用的指标,我们可以用它来预测每场比赛的结果。其中比赛场地并不重要。...创建年份列,并删除1930年之前的比赛,以及不影响比赛结果的列,例如日期、主队进球数、客队进球数、锦标赛、城市、国家、净胜球数和比赛年份。 ? ? 修改“Y”(预测标签)以简化模型处理。...由于世界杯中不分“主队”或“客队”球队,他们都将归属到“home_teams”列。然后,根据每个团队的排名将球队添加到新的预测数据集中。下一步将创建虚拟变量并部署机器学习模型。
重复值的数量 print("剔除后-user_id重复列数:", duplicated_num) 2.缺失值统计、剔除: dropna()参数介绍: axis:0(对行数据进行剔除)、1(对列数据进行剔除....concat(obj1, obj2) # 将两个DataFrame对象进行合并 六、数据运算函数 1.常用的运算函数 import pandas as pd sheet1 = pd.read_excel...['日期'].dt.quarter # 根据日期字段 新增季度列 # 按年度分组,指定销售额列进行求和计算 compute_result = sheet1.groupby("年度")['销售额'].sum...新增年份列 sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter # 根据日期字段 新增季度列 # 针对字段:年度、国家进行分组,求和计算字段:销售额、利润 compute_result...利润": "sum"}) print(compute_result) # agg 聚合, 可用列表和字典作为参数, 常用函数:mean/sum/median/min/max/last/first # 分组后对某列进行多个函数计算
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库,它提供了多种数据统计和数据分析功能,使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷,接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作...图片图片上面是将两个子数据集合并,也可以多个子数据集合并,将data_movies,data_ratings与data_users一起合并成data1,可以使用两层merge函数合并数据集,也可以使用merge...按照movie_id和title进行分组,并计算评分均值,取前5个数据。...图片4、使用数据透视表pivot_table获得根据性别分级的每部电影的平均电影评分数据透视表pivot_table是一种类似groupby的操作方法,常见于EXCEL中,数据透视表按列输入数据,输出时...2、使用pandas 结合matplotlib绘制数据分析图① 不同题材的电影数量柱形图首先根据电影题材进行,然后选取票房最好的15个系列进行统计画图。
对行排序 下一步是按'Count'对行降序排序。...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。...1920 1940 1960 1980 2000 多个列的分组 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。...注意,多列分组会导致每行有多个标签。...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
: obj['b':'c'] = 5 print(obj) 用一个值或序列对DataFrame进行索引其实就是获取一个或多个列: import pandas as pd data = pd.DataFrame...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集。...时,你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...(obj.rank()) 也可以根据值在原数据中出现的顺序给出排名: print(obj.rank(method='first')) 这里,条目0和2没有使用平均排名6.5,它们被设成了6和7,...,为各个值分配平均排名 'min' 使用整个分组的最小排名 'max' 使用整个分组的最大排名 'first' 按值在原始数据中的出现顺序分配排名 'dense' 类似于'min'方法,但是排名总是在组间增加
使用豆瓣TOP250里的数据,研究排名与评价分数之间的关系。 读取数据并清洗。...,获取电影年份及国家,增加年份列及国家列 for i in df['info']: country = i.split('/')[1].split(' ')[0].strip() if...你就默认正相关就好,即排名越靠前,分数越高。 ? 通过散点图我们发现数据有线性相关关系。 那么就能使用皮尔逊(Pearson)相关系数对两变量的相关关系进行分析。...那么结论就显而易见,排名与评价分数之间的关系为线性正相关!!! 相关分析除了通过相关系数分析,还可以通过散点矩阵图。 对多个变量之间的相关关系进行分析,去探索变量间的关系。...接下来创建分组变量,指定国家为分组变量,来看中国和外国的豆瓣电影TOP250数据情况。
使用豆瓣TOP250里的数据,研究排名与评价分数之间的关系。 读取数据并清洗。...,获取电影年份及国家,增加年份列及国家列 for i in df['info']: country = i.split('/')[1].split(' ')[0].strip() if...你就默认正相关就好,即排名越靠前,分数越高。 通过散点图我们发现数据有线性相关关系。 那么就能使用皮尔逊(Pearson)相关系数对两变量的相关关系进行分析。...那么结论就显而易见,排名与评价分数之间的关系为线性正相关!!! 相关分析除了通过相关系数分析,还可以通过散点矩阵图。 对多个变量之间的相关关系进行分析,去探索变量间的关系。...接下来创建分组变量,指定国家为分组变量,来看中国和外国的豆瓣电影TOP250数据情况。
小小明:「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理高手,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。 刚才碰到一个非常简单的需求: ? 但是我发现大部分人在做这个题的时候,代码写的异常复杂。...首先读取数据: import pandas as pd df = pd.read_excel("练习.xlsx", index_col=0) df 结果: ?...为了后续处理方便,我将不需要参与分组的第一列事先设置为索引。 groupby分组相信大部分读者都使用过,但一直都是按行分组,不过groupby不仅可以按行分组,还可以按列进行分组。...即可作为分组依据,axis=1则指定了groupby按列进行分组而不是默认的按行分组。...split.reset_index(inplace=True) 表示还原索引为普通的列。 split["年份"] = year 将年份添加到后面单独的一列。
5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据中的缺失值。 6.数据聚合和分组:Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。...7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能,可以按照指定的列或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于列或行的合并操作。...(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age'].sum() # 对列进行平均值计算 df['Age'].mean() # 对列进行分组计算 df.groupby('Name')...=0) # 根据列进行连接 pd.merge(df1, df2, on='key') # 根据行进行连接 pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])
chipo = pd.read_csv('datasets/chipo.csv') chipo.head(10) 1.3 第三步:根据列名为item_name中每种商品出现的频率,绘制出柱状图 给出的答案示例是购买次数排名第...chipo.item_name.value_counts()是对商品购买次数进行统计,返回的结果降序排列,数据类型为Series。...柱形图.png 1.4 第四步:根据订单编号(order_id)进行分组,求出每个订单花费的总金额,例如订单编号为1的总金额为11.56美元。...image.png 2.4 第四步:由上图中电影时长的频率分布直方图,并不能比较准确的反映出每个分组下电影的数量,请根据以下提示,绘制如下图所示根据电影时长分组的柱状图 bins = [0,80,120,140,180,1000...baby_df.Gender.value_counts() 5.5 第五步:按照Name字段将数据集进行分组并求和赋值给变量names,最后输出前五行 names = new_df.groupby('
在得到不同会员的RFM之后,根据步骤⑤产生的两种结果有两种应用思路 思路2:基于RFM的汇总得分评估所有会员的价值度价值,并可以做价值度排名。...汇总所有数据 汇总所有数据: 将4年的数据使用pd.concat方法合并为一个完整的dataframe data_merge,后续的所有计算都能基于同一个dataframe进行,而不用写循环代码段对每个年份的数据单独计算... 按会员ID做聚合 这里使用groupby分组,以year和会员ID为联合主键,设置as_index=False意味着year和会员ID不作为index列,而是普通的数据框结果列。...3列使用astype方法将数值型转换为字符串型 然后使用pandas的字符串处理库str中的cat方法做字符串合并,该方法可以将右侧的数据合并到左侧 再连续使用两个str.cat方法得到总的R、F、M字符串组合...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象,以会员ID会为计算维度做计数,得到每个RFM分组、年份下的会员数量 第2行代码对结果列重命名 第3行代码将rfm分组列转换为
多表操作 merge合并 pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行合并起来 pd.merge(left, right)# 默认merge会将重叠列的列名当做键,即how...='inner',有多个重复列名则选取重复列名值都相同的行 # 指定“on”作为连接键,left和right两个DataFrame必须同时存在“on”列,连接键也可N对N(少用) pd.merge(left...pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。...计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算,如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。...object at 0x000001589EE04C88> #变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据而已, #然后我们可以调用
系列列表 "替代Excel Vba"系列(一):用Python的pandas快速汇总 前言 在本系列的上一节已经介绍了如何读写 excel 数据,并快速进行汇总处理。...排名 首先需要解决的是怎么得到班级 top 3? 首要任务是得到排名,如下: 这里需要在数据中新增一列[排名] df.groupby('班级') 就是按 班级 分组的意思。...参数 method='min' ,表明如果有多个人有相同的总分,那么全部的人都用所有名次中最小的排名值。后面会看到数据。...此时显示变量 rank 的数据,可以看到结果就是排名结果(1列数据) 在 pandas 中往 DataFrame 中新增一列非常简单。...df.sort_values(['班级','排名'],inplace=True) ,按先[班级]后[排名]进行排序,不是必须的,只是为了方便查看数据。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...,适合将数值进行分类 qcut:和cut作用一样,不过它是将数值等间距分割 crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间的频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 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:按照指定的列或多个列对数据进行分组...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,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum...sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar
过程都涉及以下 3 个步骤的某种组合: 根据定义的标准将原始对象分成组 对每个组应用某些函数 整合结果 让我先来大致浏览下今天用到的测试数据集 import pandas as pd import numpy...我们使用它根据预定义的标准将数据分组,沿行(默认情况下,axis=0)或列(axis=1)。换句话说,此函数将标签映射到组的名称。...例如,在我们的案例中,我们可以按奖项类别对诺贝尔奖的数据进行分组: grouped = df.groupby('category') 也可以使用多个列来执行数据分组,传递一个列列表即可。...让我们首先按奖项类别对我们的数据进行分组,然后在每个创建的组中,我们将根据获奖年份应用额外的分组: grouped_category_year = df.groupby(['category', 'awardYear...Pandas 如何组合分组过程的结果 分组过程产生的数据结构 好了,这就是今天分享的全部内容
我们经常会使用groupby对数据进行分组并统计每组的聚合统计信息,例如计数、平均值、中位数等。...对两个 DataFrame 进行联合操作,实现合并的功能。...combine_first()方法根据 DataFrame 的行索引和列索引,对比两个 DataFrame 中相同位置的数据,优先取非空的数据进行合并。...DataFrame 在我们处理数据的时候,有时需要根据某个列进行计算得到一个新列,以便后续使用,相当于是根据已知列得到新的列,这个时候assign函数非常方便。...在以下示例中,创建了一个新的排名列,该列按学生的分数对学生进行排名: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Students': ['John', 'Smith
,将具有不同键值的记录划分到不同组,并对各组进行统计计算。...Groupby object 分组后生成的对象支持迭代,默认一个迭代对象是两个元组,分别包含组名和数据。元组的具体情况要根据分组的情况而定(分组键的数量之类的)。...()方法 多个 dataframe 连接(通过 index 匹配进行)(Join and Merge) 通过一个或多个键将两个数据集的列连接起来(完成 SQl 的 join 操作):pandas.merge...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列进行统计计算,统计计算可以使用用户自定义函数。...()方法将 series 中的相同值看作一个类别,分别返回各个类别的记录数量,即频次,并根据 sort 的值决定是否按频次排序。
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