Python Pandas 中级教程:数据分组与聚合 Pandas 是数据分析领域中广泛使用的库,它提供了丰富的功能来对数据进行处理和分析。...在实际数据分析中,数据分组与聚合是常见而又重要的操作,用于对数据集中的子集进行统计、汇总等操作。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据分组与聚合技术,帮助你更好地理解和运用这些功能。 1....数据加载 在介绍数据分组与聚合之前,我们先加载一些示例数据: # 读取数据集 df = pd.read_csv('your_data.csv') 4....总结 通过学习以上 Pandas 中的数据分组与聚合技术,你可以更灵活地对数据进行分析和总结。这些功能对于理解数据分布、发现模式以及制定进一步分析计划都非常有帮助。...希望这篇博客能够帮助你更好地掌握 Pandas 中级数据分组与聚合的方法。
pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时,经常要对数据根据...Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作,本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。...2.1 分组 pandas实现分组操作的很简单,只需要把分组的依据(字段)放入groupby中,例如下面示例代码基于company分组: group = data.groupby("company")...相比于agg和transform,apply方法拥有更大的灵活性,但它的运行效率会比agg和transform慢。...所以,groupby之后怼数据做操作,优先使用agg和transform,其次再考虑使用apply进行操作。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数,这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...pandas提供了一个高效的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。 groupby的简单介绍 ?...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差,方差 max min 最大值,最小值 prod...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格,想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识,但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?
pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价。...而在pandas中,针对不同的应用场景,我们可以使用resample()、groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」,可分为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用的都是「下采样」,也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据,就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()的使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础的参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据分组的问题,问题如下: list1 = '电子税票号码 征收税务机关 社保经办机构 单位编号 费种 征收品目 征收子目 费款所属期...入(退)库日期 实缴(退)金额' list2 = list1.split(' ') path_file = r'C:\Users\Administrator\Desktop\提取数据.xlsx' df...【上海新年人】:对的草莓大哥,我想要的是每组都有一个行标签,想要的是这样子的效果。 【论草莓如何成为冻干莓】:那你这个想用concat来操作可能不太行,你直接分组写入到excel表吧。...【论草莓如何成为冻干莓】:你分组写入就不用重新赋值了,可以直接写入。 【上海新年人】:哦,我想想。 如果你也有类似这种Python相关的小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答!...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
问题描述: DataFrame对象的explode()方法可以按照指定的列进行纵向展开,一行变多行,如果指定的列中有列表则列表中每个元素展开为一行,其他列的数据进行复制和重复。...该方法还有个参数ignore_index,设置为True时自动忽略原来的索引。 如果有多列数据中都有列表,但不同列的结构不相同,可以依次按多列进行展开。...如果有多列数据中都有列表,且每列结构相同,可以一一对应地展开,类似于内置函数zip()的操作。...DataFrame对象的groupby()方法可以看作是explode()方法逆操作,按照指定的列对数据进行分组,多行变一行,每组内其他列的数据根据实际情况和需要进行不同方式的聚合。...如果除分组列之外的其他列进行简单聚合,可以直接调用相应的方法。 如果没有现成的方法可以调用,可以分组之后调用agg()方法并指定可调用对象作为参数,实现自定义的聚合方式。
第三章《由数据分散程度估计统计量:方差和标准差》 数据的分散和波动 平均值表示“数据在其周围分布”这一大致的推测,只根据这一点并不能弄清数据分布的状态。...偏差与方差 样本中各数据比平均值大多少或小多少,这个数值在统计学中称为“偏差”(deviation)。将差值进行平方再取平均,得出的统计量成为“方差”(variance)。这个值可以评价数据的波动。...方差开方后的数值称为“标准差”(standard deviation),标准差也即偏差的均方根值,常被略称为英语首字母“S.D”。...标准差的意义 与“平均值”代表数据分布的数值相对,S.D.作为其代表值的基点,表示数据大致扩散到多远的程度的量。 标准差将数据平均值的离散方式进行平均化。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df = pd.read_excel('201706.xls
(3)远程帧发送特定的CAN ID,然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后,自动返回一个数据帧。...,因为远程帧比数据帧少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据; 附上正常模式下,发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A!发送的数据就是数据帧!...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧! 主要用来请求某个指定节点发送数据,而且避免总线冲突。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【郎爱君】问了一个Pandas的问题,报错结果如下图所示。...下图是代码: 下图是报错信息: 二、实现过程 这个问题倒是不难,不经常使用分组的小伙伴可能很难看出来问题,但是对于经常使用的大佬来说,这个问题就很常见了。...这里【月神】直截了当的指出了问题,如下图所示,一起来学习下吧! 将圈圈内的两个变量,用中括号括起来就可以了。 完美地解决粉丝的问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【封代春】提问,感谢【月神】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
另一个问题是,如果我们使用transform方法,可能会导致数据维度不匹配的问题。这是因为transform方法会将函数的结果应用到整个分组对象,而不是每个分组中的每个元素。...这意味着,如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线,transform方法会返回一个包含多个列的DataFrame,而这些列的长度与分组对象相同。这可能导致数据维度不匹配,难以进行后续分析。...2、使用groupby和apply方法,将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。...然后,使用groupby和apply方法,将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样,就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线,并避免数据维度不匹配的问题。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是,对于给定的窗口大小(通常是时间单位),从数据序列的起始点开始,每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点,并逐步向序列的末尾滑动。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用pandas分析处理时间序列数据时...,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价。 ...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是重采样,可分为上采样与下采样,而我们通常情况下使用的都是下采样,也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据,就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()的使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础的参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样
文章目录 apply()函数 介绍 样例 性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象,有以下...3种方法: apply():逐行或逐列应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数...'> 数据聚合agg() 数据聚合agg()指任何能够从数组产生标量值的过程; 相当于apply()的特例,可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理; 能使用agg()的地方,基本上都可以使用apply...transform() 特点:使用一个函数后,返回相同大小的Pandas对象 与数据聚合agg()的区别: 数据聚合agg()返回的是对组内全量数据的缩减过程; 数据转换transform()返回的是一个新的全量数据...对象进行了map()操作 通过以上分析我们可以看到,apply、agg、transform三种方法都可以对分组数据进行函数操作,但也各有特色,总结如下: apply中自定义函数对每个分组数据单独进行处理
前缀和以及差分问题: 导论: 该博客记录前缀和问题以及差分的解题步骤与相应公式; 理解其中变化,有不完善的地方慢慢补全; 如果有错误欢迎指出!...1 开始:为了方便后面的计算,避免下标转换,设为零,不影响结果 前缀和的作用: 快速求出元素组中某段区间的和 一维数组的前缀和问题: 求数组a中(l,r)区间的和 —>用到前缀和 二维数组的前缀和问题:...方法与一维数组大体相同:需要中间数组s[i][j] 差分问题: 首先明白差分的概念:差分其实就是前缀和的逆运算 差分的作用:如果对某个区间需要每个元素加上C则需要使用差分来减少时间复杂度 差分的重点是...,b[]称为S[]的差分 差分的下标也是从1开始 前缀和差分是2个互逆的运算,假设最开始的数组是a[i], 则前缀和数组sum[i]表示从a[1]+…+a[i];而差分数组b[1]+…+b[i]则表示a...[i],即a[i]是差分数组b[i]的前缀和; 一维数组的差分问题: 二维数组的差分问题: 记住:a[][]数组是b[][]数组的前缀和数组,那么b[][]是a[][]的差分数组 二维差分的核心也是构造差分数组
就我个人而言,我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据,然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas,我强烈建议你也采用这种方法。...,您可以使用np.select(),其中首先指定您的选择和每个选择的值。...final_table = pd.concat([table_1, table_2]) 条件过滤 SELECT WHERE 当你用SQL中WHERE子句的方式过滤数据流时,你只需要在方括号中定义标准...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!
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值 # 读取第二行的值,与loc方法一样 data1...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:
次询问,我每次都遍历一遍它给的区间,计算出答案,这样子的方法固然没错,但是其时间复杂度达到了O(n*n),如果数据量稍微大一点就有可能超时,而我们如果使用前缀和的方法来做的话就能够将时间复杂度降到O(n...数组a在经过这样的操作之后,对于每次的询问,我们只需要计算a[R]-a[L-1]就能得到我们想要的答案了,是不是很简单呢。 在知道了最简单的前缀和之后,我们再来了解一下什么是差分。...是的,这个时候我们的差分就该派上用场了,我们新开一个数组b,储存每一次的修改操作,最后求前缀和的时候统计一下就能快速的得到正确答案了,详细请看下面代码。...差分讲解完毕,接下来我们终于要开始今天的正题——二维前缀和了。 还是以小问题的形式来讲解二维前缀和吧。...在学完二维前缀和之后,一些同学可能会有疑问,一维前缀和能用上差分,那么二维前缀和能不能用上差分呢?答案是肯定的。 那么怎么差分呢?
前言 微分方程和差分方程的知识我们应该都知道,因为在数字信号处理中微分方程涉及了模拟滤波器,差分方程涉及了数字滤波器。但是有时会搞不清楚,或者说会在概念上混淆。...虽然在做算法过程中可能不会受到太大影响,但是这种基础知识我们是有必要搞清楚的,这是算法人员的基本素养。下面就分别来讲讲微分方程、差分方程以及它们之间的区别和联系。...另外,信号可分为连续时间信号和离散时间信号,所以可以用离散时间信号来替代连续时间信号,而求得一个近似值,这就是所谓的逼近了。...相对应的,差分方程是对离散数据的操作,也就是离散时间信号,对应的就是 z 变换。当然当 z = exp(jw),就是离散时间的傅里叶变换。...结论 本篇举例讲解了微分方程和差分方程的基本关系,它们都是对应在时间域上,前者是连续时间变量,后者是离散时间变量;前者是拉普拉斯变换,后者是 z 变换。
微信公众号:yale记 关注可了解更多的教程问题或建议,请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作,在合并DataFrame时,您可能会考虑很多目标。...或者您可能希望添加更多列,我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式:连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段: # ## Dataframe的连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90
而Pandas作为Python中最受欢迎的数据处理库之一,提供了丰富的工具和灵活的语法,使得数据清洗、转换和探索变得简单高效。...本篇博客将介绍Pandas的基本语法,以及如何利用Pandas进行数据处理,从而为机器学习任务打下坚实的基础。什么是Series?Series是pandas中的一维标记数组。...每个值都有一个与之关联的索引,它们以0为起始。Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame?...DataFrame是pandas中的二维表格数据结构,类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成,每列可以有不同的数据类型。...DataFrame是pandas中最常用的数据结构,我们可以使用它来处理和分析结构化数据。
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