//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化、数据分组与分组运算、离散化处理、多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1、层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2、series多层次索引：(1)series的层次化索引：主要可以通过s[索引 ...

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，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby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 ...

读入数据： 数据分组：我们可以看到num这列它的数字在0-20之间变化，我们可以对其增加一列，用来对其分组 df['新增一列的名称']=pd.cut(df['要分组的列']，要分组的区间，新增一列后对应区间分组的名称) 数据的分列： 可以分析数据grade这一 ...

我们经常需要对某些标签或索引的局部进行累计分析, 这时就需要用到 groupby 了. 实际上,我们可以把 groupby 理解成一个分割(split),应用(appl ...

探索酒类消费数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 步骤2 - 数据集 步骤3 将数据框命名为drinks 输出： 步骤4 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？ 输出 ...

...

摘要: pandas 的 GroupBy 功能可以方便地对数据进行分组、应用函数、转换和聚合等操作。 #　原作者：lionets GroupBy 分组运算有时也被称为 “split-apply-combine” 操作。其中的 “split” 便是 ...

1、数据分组 分组基本操作案例：在水果列表里增加一列放入每种水果的平均值： 有NaN 映射关系不对！采用如下方式： s.to_dict() # 将df数组转为字典：{'a':'123','b':'345','c':'567'} 创建一列 ...