原文:Pandas (五) 数据分组

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 apply ,组合 combine 的过程. 一个经典分割 应用 组合操作如下图所示,其中应用的是一个求和函数. 分割: 将 DataFrame按照指定的键分割成若干组 应用: 对每个组应用函数, 通常是累计,转换或过滤函数 组合: 将每 ...

2019-10-18 12:57 0 395 推荐指数:

查看详情

pandas数据分组与分列

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 ...

Thu Nov 01 22:30:00 CST 2018 0 1692
pandas练习(三)------ 数据分组

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 ...

Wed Jun 20 19:14:00 CST 2018 0 1414
Pandas数据分组以及分组聚合函数操作

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 ...

Fri Jan 15 03:45:00 CST 2021 0 800
pandas数据聚合与分组运算

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 ...

Fri Sep 18 18:35:00 CST 2020 0 612
11.Pandas怎样实现分组数据统计

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。 ...

Wed Jul 22 05:23:00 CST 2020 0 505
5-Pandas数据分组与聚合(df.Groupby())

GroupBy技术是对于数据进行分组计算并将各组计算结果合并的一项技术,包括以下3个过程: 拆分(Spliting):即将数据进行分组 应用(Applying):对每组应用函数进行计算 合并(Combining):将计算结果进行数据聚合 使用GroupBy ...

Thu Aug 06 04:31:00 CST 2020 0 1830
pandas数据分组之后保留前N行方法

原始数据如下: (图是从 excel 截的,最左1行不是数据,是 excel 自带的行号,为了方便说明截进来的) 除去首行是标题外,有效数据为 28行 x 4列 目前的需求是根据 partition 分组,然后取每组的前 2 行,如果不考虑排序,代码如下:(把head()里面的数字改成 n ...

Sun Nov 21 05:02:00 CST 2021 0 1419
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM