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 ...
python科学计算的基本方式: 向量化运算 矢量化运算 ,并行计算,摒弃了循环遍历 标量运算 ,浪费内存衡量一个人会不会用pandas做数据分析 会不会做聚合推导透视表,交叉表 会不会矢量化编程完成项目 自定义运算 apply :Series和DataFrame通用自定义运算函数 计算行 列 map :Series用 applymap :DataFrame用计算单元格如果pandas库自带的运算 ...
2020-06-03 14:17 0 533 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 ...
pandas 还有一个重要的功能,就是他可以对不同索引的对象进行算数运算。对象相加, 如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集。 先来个例子 Series 生成值 DataFrame ...
2. 数据的运算 2.1 数据的统计运算 求和 求 ...
是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行、索引对齐 示例代码: 运行结果: 2. Series的对齐运算 示例代码 ...
1. groupby() 2. 聚合方法size()和count() size跟count的区别: size计数时包含NaN值,而cou ...
,这里对df的第一行第一列数据进行重新赋值,但df2并未发生变化 注意:method方法填充只能行有 ...
算术运算和数据对齐 对于series而言,对于index相同的值,会自动对齐相加,对于未重叠的部分,会将他们展示并用NAN值填充(类似于数据库当中的外连接所不同的是用NAN值填充了) 对于dataframe而言结果也是一致的,只是它的对齐对象需要是index和column都相同 ...
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据 ...