对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常是计算分组统计或生成透视表。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。 关系型数据 ...
对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节。 group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中。 无论你准准备拿groupby做什么,都可能会使用groupby的size方法,可以返回一个含有分组大小的series ...
2016-03-22 09:26 1 62867 推荐指数:
对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常是计算分组统计或生成透视表。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。 关系型数据 ...
http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节。数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片、切块、摘要等操作。可以看出 ...
第三节中的四个示例。(ps:新开一篇是为了展现对例子的重视。) 3.1用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失值的清理工作,可以用dropna进行删除,有时候需要进行填充(或者平滑化)。这时候用的是fillna。 0 -0.3114181 -0.0543052 ...
第一章 准备工作 1.1 What Is This Book About(这本书是关于什么的) 1.2 Why Python for Data Analysis?(为什么使用Python做数据分析) 1.3 Essential Python Libraries(一些重要 ...
这本书看完,重点分为以下几大点: 1.Numpy包 这书数据分析的基础包,其中核心的我认为是ndarray,也就是一种多维数组对象; 这种数组里面还有索引和切片的概念,也很重要; 除此之外,计算多维数组还对应着许多通用函数,有些常用的函数,我们要记住且会使; 2.Pandas库 ...
算术运算和数据对齐5.2.4.1在算术方法中填充值5.2.4.2 DataFrame和Series之间 ...
一、处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制、处理、整理、分析的过程。 在这里,“数据”是指结构化的数据,例如:记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。 二、说说 ...
《利用Python进行数据分析·第2版》 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载、存储与文件格式 ...