需求: /tmp/demo/data下有10个csv文件,按col0和col1分组分别统计col2和col3总和并计算col2和col3的商 ...
coding:utf import pandas as pd import numpy as np path r C: Users wuzaipei Desktop 桂林三金项目签到情况 桂林三金签到.xlsx data pd.read excel path,header df pd.DataFrame , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ...
2019-10-12 22:57 0 474 推荐指数:
需求: /tmp/demo/data下有10个csv文件,按col0和col1分组分别统计col2和col3总和并计算col2和col3的商 ...
数据分组 分组统计 - groupby功能 ① 根据某些条件将数据拆分成组 ② 对每个组独立应用函数 ③ 将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并 ...
以天气为例 用agg传入一个字典,多个对比参数。比如天气的最大值,最小值,均值做比较。 ...
代码: View Code 输出: ...
1.数值计算和统计基础 常用数学、统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis、skipna df.mean(axis=1,skipna=False) -->> axis=1是按行来进行统计; 默认按列统计(axis默认为0,可不写); skipna=False ...
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 ...