讀入數據： 數據分組：我們可以看到num這列它的數字在0-20之間變化，我們可以對其增加一列，用來對其分組 df['新增一列的名稱']=pd.cut(df['要分組的列']，要分組的區間，新增一列后對應區間分組的名稱) 數據的分列： 可以分析數據grade這一 ...

我們經常需要對某些標簽或索引的局部進行累計分析, 這時就需要用到 groupby 了. 實際上,我們可以把 groupby 理解成一個分割(split),應用(appl ...

探索酒類消費數據 相關數據見（github） 步驟1 - 導入pandas庫 步驟2 - 數據集 步驟3 將數據框命名為drinks 輸出： 步驟4 哪個大陸(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？ 輸出 ...

1、數據分組 分組基本操作案例：在水果列表里增加一列放入每種水果的平均值： 有NaN 映射關系不對！采用如下方式： s.to_dict() # 將df數組轉為字典：{'a':'123','b':'345','c':'567'} 創建一列 ...

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，通常就是計算分組統計或生成透視表。pandas提供了一個靈活高效的gruopby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 ...

閱讀提示 本文將提到Pandas數據合並方法merge()、concat()、combine_first()方法，數據的重塑和矩陣轉置等操作的實現 目錄 閱讀提示 ...

以天氣為例 用agg傳入一個字典，多個對比參數。比如天氣的最大值，最小值，均值做比較。 ...

GroupBy技術是對於數據進行分組計算並將各組計算結果合並的一項技術，包括以下3個過程： 拆分（Spliting）：即將數據進行分組 應用（Applying）：對每組應用函數進行計算 合並（Combining）：將計算結果進行數據聚合 使用GroupBy ...