對數據集進行分組並對各組應用一個函數(無論是聚合還是轉換),通常是數據分析工作中的重要環節。在將數據集加載、融合、准備好之后,通常是計算分組統計或生成透視表。pandas提供了一個靈活高效的groupby功能,它使你能以一種自然的方式對數據集進行切片、切塊、摘要等操作。 關系型數據 ...
對數據集進行分組並對各分組應用函數是數據分析中的重要環節。 group by技術 pandas對象中的數據會根據你所提供的一個或多個鍵被拆分為多組,拆分操作是在對象的特定軸上執行的,然后將一個函數應用到各個分組並產生一個新值,最后所有這些函數的執行結果會被合並到最終的結果對象中。 無論你准准備拿groupby做什么,都可能會使用groupby的size方法,可以返回一個含有分組大小的series ...
2016-03-22 09:26 1 62867 推薦指數:
對數據集進行分組並對各組應用一個函數(無論是聚合還是轉換),通常是數據分析工作中的重要環節。在將數據集加載、融合、准備好之后,通常是計算分組統計或生成透視表。pandas提供了一個靈活高效的groupby功能,它使你能以一種自然的方式對數據集進行切片、切塊、摘要等操作。 關系型數據 ...
http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 對數據進行分組並對各組應用一個函數,是數據分析的重要環節。數據准備好之后,通常的任務就是計算分組統計或生成透視表。groupby函數能高效處理數據,對數據進行切片、切塊、摘要等操作。可以看出 ...
第三節中的四個示例。(ps:新開一篇是為了展現對例子的重視。) 3.1用特定於分組的值填充缺失值 對於缺失值的清理工作,可以用dropna進行刪除,有時候需要進行填充(或者平滑化)。這時候用的是fillna。 0 -0.3114181 -0.0543052 ...
第一章 准備工作 1.1 What Is This Book About(這本書是關於什么的) 1.2 Why Python for Data Analysis?(為什么使用Python做數據分析) 1.3 Essential Python Libraries(一些重要 ...
這本書看完,重點分為以下幾大點: 1.Numpy包 這書數據分析的基礎包,其中核心的我認為是ndarray,也就是一種多維數組對象; 這種數組里面還有索引和切片的概念,也很重要; 除此之外,計算多維數組還對應着許多通用函數,有些常用的函數,我們要記住且會使; 2.Pandas庫 ...
算術運算和數據對齊5.2.4.1在算術方法中填充值5.2.4.2 DataFrame和Series之間 ...
一、處理數據的基本內容 數據分析 是指對數據進行控制、處理、整理、分析的過程。 在這里,“數據”是指結構化的數據,例如:記錄、多維數組、Excel 里的數據、關系型數據庫中的數據、數據表等。 二、說說 ...
《利用Python進行數據分析·第2版》 第 1 章 准備工作第 2 章 Python 語法基礎,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的數據結構、函數和文件第 4 章 NumPy 基礎:數組和矢量計算第 5 章 pandas 入門第 6 章 數據加載、存儲與文件格式 ...