上一次学习了一个拆分的方法， 2019-09-14文章 Python pandas依列拆分为多个Excel文件 还是用循环数据的方法来进行逐行判断并进行组合，再拆分。...总是感觉与VBA的差别不大，Python的强大功能没能体现出来。今天终于学习到了。...pandas as pd data=pd.DataFrame(pd.read_excel('汇总.xlsx',header=1)) #读取Excel数据并转化为DataFrame,跳过第一行，以第二行的数据的列名...bj_list=list(data['班别'].drop_duplicates()) #把“班别”一列进行删除重复项并存入到列表中 for i in bj_list: tempdata= data...temp的DataFrame中，把所有数据转化为str,再写入excel文件 ======今天学习到此=====
实际数据分析中遇到需求，把某个Excel表格按照某一列分为多个sheet，并且要求如果某个key对应的行数较少应该合并到一个sheet中。...E5%B9%B4%E9%94%80%E5%94%AE%E6%95%B0%E6%8D%AE.xlsx" output_file=r"朝阳医院.xlsx" key='商品名称' 读如数据，删除商品名称为na的行...:/\[\]]",repl="") 如果某个key对应的行数少于50则合并在合并的药物这个sheet中，其他的key单独存在对应的sheet中 keys=data.loc[:,key].unique()...data_sub.shape[0]<50: few_dict[i] = data_sub else: single_dict[i] = data_sub 第一次写出合并的药物...sheet few = pd.concat(few_dict,ignore_index=True) few.to_excel(output_file, sheet_name="合并的药物", index
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据提取的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要，这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功的： 下图是提取失败的： 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，使用C老师帮忙助力： 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母、符号等等...)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据提取的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要，这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...上一篇文章大家激烈探讨，但是暂时还没有找到更好的思路，这一篇文章我们继续沿着上篇文章的讨论，来看看吧！...后来【郑煜哲·Xiaopang】也给了一个思路，如下所示： 不过可惜的是正则表达式不太好用，误报比较大，现在得换思路。【Wayne.Wu】提出多正则表达式匹配规则助力。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
对于dataframe的groupby聚合函数来说，我们适当了解下语法糖，会对数据分析起到事半功倍的效果。...对分组进行迭代 首先看下各字段的类型 import numpy as np import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host=...可以看出，view这些字段是整数类型的数据，但这里是object数据，所以我们需要进行数据类型的修改，以view为例。...通过分组后的数据类型为groupby对象，可进行迭代。 jianshu.groupby(jianshu.index) ?...语法糖一：选取一个或多个列 jianshu.groupby(jianshu.index)[['view']].sum() ?
Python与算法社区 第442篇原创，干货满满 值得星标 你好，我是 zhenguo 数据预处理常用的处理步骤，包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组、排名、category...找出异常值常用两种方法： 标准差法：异常值平均值上下1.96个标准差区间以外的值 分位数法：小于 1/4分位数减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，大于3/4减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，都为异常值...] < botrange].index) copydf 技能3：处理空值 np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列...='all') 技能4：充填空值 空值一般使用某个统计值填充，如平均数、众数、中位数等，使用函数 fillna: # 使用a列平均数填充列的空值，inplace true表示就地填充 df["a"]....Out[28]: a b 0 cd edc.rc 1 3 3 2 d ef 4 技能8：cut 数据分箱 将百分制分数转为
grouped.filter(lambda x: x['Sales'].sum() > 1000) # 过滤掉销售总额小于1000的组 转换操作：对每个分组进行转换操作，例如计算每个组的排名、百分位数等...grouped.rank() # 计算每个组的排名 grouped.quantile(0.5) # 计算每个组的中位数 组合操作：将多个分组的结果进行合并。...按列分组 按列分组分为以下三种模式： df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby...sum()：计算每个分组中的所有值的和。 mean()：计算每个分组中的所有值的平均值。 median()：计算每个分组中的所有值的中位数。 min()：计算每个分组中的所有值的最小值。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。
Python数据分析pandas之分组统计透视表 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计，常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...print(df2.describe()) #查看age列的数据概况 print(df2.age.describe()) # 当然也可以指定percentiles，比如这里仅显示百分之30、50分位数...#这里按照等级列进行分组，以求最大值为例，其它的聚合函数类似。...多列（两列以上）分组统计，当前以等级、排名列为例，聚合函数是最大值(max)。
窗口函数的格式类似下面这样：sql 代码解读复制代码 OVER ([PARTITION BY 分组列> [, 分组列>...]]...最终查询结果如下：计算排名需求：按产品 ID 分组，计算每个销售记录在该产品中的排名。...分组，按 amount 降序排序，计算每个销售记录在该产品中的排名。...最终查询结果如下：计算百分比排名需求：按产品 ID 分组，计算每个销售记录在该产品中的百分比排名。...分组，按 amount 降序排序，计算每个销售记录在该产品中的百分比排名。
Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源：towardsdatascience 作者：Soner Yıldırım 翻译\编辑：Python大数据分析 ❞ Pandas是python...以前面的df为例，group列有A、B、C三组，year列有多个年份。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...Rank Rank是一个排名函数，按照规则（从大到小，从小到大）给原序列的值进行排名，返回的是排名后的名次。
既可以是Index实例，也可以是其他序列型的Python数据结构。...你也可以按降序进行排名： print(obj.rank(ascending=False, method='max')) DataFrame可以在行或列上计算排名： import pandas...选项： 方法 描述 'average' 默认:在相等分组中，为各个值分配平均排名 'min' 使用整个分组的最小排名 'max' 使用整个分组的最大排名 'first' 按值在原始数据中的出现顺序分配排名...（整数) idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数（0到1) sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数（50%分位数...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图
) =R=apply(df,2,mean) #df中的pop，按列求均值，skipna代表是否跳过均值 这个跟apply很像，返回的是按列求平均。...计算百分数变化 其中df.describe()还是挺有用的，对应R的summary： 1、频数统计 R中的table真的是一个逆天的函数，那么python里面有没有类似的函数呢？...它可以利用所在列的均值/众数/中位数来替换该列的缺失数据。下面利用“Gender”、“Married”、和“Self_Employed”列中各自的众数值填补对应列的缺失数据。...需要记住的是由于可能存在多个高频出现的重复数据，因此众数可以是一个数组。...请注意，上述方法是最基本的填补方法。包括缺失值建模，用分组平均数（均值/众数/中位数）。
你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn中的绘图函数使用一个data参数，这个参数可以是pandas的DataFrame。其他的参数则与列名有关。...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色，我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27)： In [109]:...▲图9-27 根据时间/是否吸烟分面后按星期几数值划分的小费百分比 factorplot 支持其他可能有用的图类型，具体取决于你要显示的内容。...06 其他Python可视化工具 和开源代码一样，在Python语言下创建图形的选择有很多(太多而无法一一列举)。自从2010年以来，很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。
针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 18....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...让我们从一个简单的开始。下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组，然后为我们提供每组的平均流失率。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...您可能需要更改的其他一些选项是： max_colwidth：列中显示的最大字符数 max_columns：要显示的最大列数 max_rows：要显示的最大行数 28.计算列中的百分比变化 pct_change...用于计算一系列值中的百分比变化。
，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和size组合。...，但是，如果要获取列中某个值的百分比，我们可以添加normalize=True至value_counts参数设置来完成： import pandas as pd size = pd.Series(["...我们经常会使用groupby对数据进行分组并统计每组的聚合统计信息，例如计数、平均值、中位数等。...()函数可以返回字段每个取值的排名。...在以下示例中，创建了一个新的排名列，该列按学生的分数对学生进行排名： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Students': ['John', 'Smith
最近在继续开发“兰州疫情可视化软件”，没错年前托大了，以至于现在都么有完全上线，昨天我还沉浸在能够写出GET请求的API，并且通过了postman的测试，但是数据库存的数据格式转换成json文件有些格式转换问题...，这里拿出一个其中的一个小问题，加以解决。...下面的这个方法是Pandas库的思路，代码如下: import pandas as pd list1 = [‘ctf’,’awd’,’xss’,’csrf’,’bypass’,’payload’] df
关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。...关键技术: mode()函数实现行/列数据均值计算。 分位数运算 分位数是以概率依据将数据分割为几个等分,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。...需要掌握的知识点如下： 基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等 其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等 其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar 概率分布与假设检验：各种分布...cast(主演)、 movie_duration(时长)、 tags(标签)这些列进行分析，因此只对这些列中的脏数据做清洗工作。...对于 area 列，有些电影由多个国家或地区联合制作，例如《霸王别姬》电影：“中国大陆”和“中国香港”之间用空格隔开，可以用str.split 函数进行分列， apply(pd.Series) 使用到的函数作用在每一行或列...总排名、按评分排名、按评价数量排名Top10 上榜次数最多导演 “克里斯托弗·诺兰 Christopher Nolan”和“宫崎骏 Hayao Miyazaki ”上榜次数最多，同为7次。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。
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