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python数据处理和数据清洗

pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df的"性价比评分"列 df["性价比评分..."] = (df["口味评分"]/df["人均消费"])*40 # 计算氛围评分，通过赋值，将结果添加为df的"氛围评分"列 df["氛围评分"] = (df["服务评分"]+df["环境评分"])/...； 3.处理结果的小数位数的处理 我们想要对于这个处理结果的小数的位数进行控制，我们可以使用一个函数： 因为这个里面是进行的多列索引，这个时候我们使用了这个索引的嵌套，round(2)表示对于所选择的数据进行保留两位小数的处理...，并且更新原来的数据； import pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df...的"性价比评分"列 df["性价比评分"] = (df["口味评分"]/df["人均消费"])*40 # 计算氛围评分，通过赋值，将结果添加为df的"氛围评分"列 df["氛围评分"] = (df["

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使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中，我们使用 groupby（） 函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（） 函数计算每个学生的平均分数。...第二行代码使用键（项）访问组字典中与该键关联的列表，并将该项追加到列表中。 例 在下面的示例中，我们使用了一个默认词典，其中列表作为默认值。...语法 list_name.append(element) 在这里，append（） 函数是一个列表方法，用于将元素添加到list_name的末尾。它通过将指定的元素添加为新项来修改原始列表。

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    【Python环境】python 中数据分析几个比较常用的方法

    1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错 解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？...一行读取数据，第二行访问指定列 3，如何为数据框添加新的列？...= read_csv("1.csv", sep="|"); #把计算结果添加为一个新的列 df['result'] = df.price*df.num #新的列名，后面是对应的数值 print...(df) 4，如何对百分号的数值进行计算，再将其输出 需求情况：比较蛋疼的一个情况，电商很多数据都是百分比的，带有百分号，不能进行直接的计算，需要对其进行转换，然后再输出 解决方法： from pandas...总结：整体来说的，python的语法在做数据分析还是相当简单的，很多的需求基本上就是一行代码搞定！ 8，如何添加整行数据？ df.append([1,2,34,,5])

    1.6K80

    python合并工作表 VS excel合并工作表，看看合并工作表哪家强！

    在日常办公工作中，我们可能会碰到多个或者几百上千个数据结构都相同 sheet工作表需要你进行合并汇总。而excel和python都能进行工作表的合并，那你知道他们两个的操作谁更为好用的吗？...在弹出的power Query编辑器界面中：①选择【主页】→②单击【追加查询下拉箭头】→③选择【追加查询】或【将查询追加为新查询】。...选择【追加查询】的话，它是直接合并到任一一个工作表，选择【将查询追加为新查询】也就是合并到一个新工作表中，本文选择【将查询追加为新查询】。 ?...结果展示： ? python合并工作表 python合并excel工作表有挺多种的，这里只介绍一种最简单，也不复杂的，包括导入模块一共四行代码。.../多个工作表.xlsx', sheet_name=None) 用concat函数进行合并： df = pd.concat(df) 保存，index=False取消索引： df.to_excel('.

    1.6K20

    pandas 如何实现 excel 中的汇总行？

    最近群里小伙伴提出了几个问题，如何用pandas实现execl中的汇总行。 关于这个问题，群里展开了激烈的讨论，最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。...解决方法 用法：sum()、pivot_table 如果要对数据按行方向求和，直接使用sum()函数即可，设置参数axis=1(默认是axis=0列方向对列数据求和)，然后将横向求和结果赋给一个新的字段...，如果我们想继续计算列方向求和并显示出来如何操作呢？...对列数据的汇总求和比较取巧，使用groupby实现了对整列数据求和，求和sum函数中需设置numeric_only参数，只对数值求和。得到列汇总结果后将其与原数据进行concat纵向拼接。...如果想要对Team进行分组求和，可以通过transform实现组合求和并添加为一个新的求和列。

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    【数据处理包Pandas】DataFrame对象的合并

    pd.concat([df1,df2],join='inner') 补充：ignore_index参数的使用： ignore_index=True会忽略原来的行索引，使用新的位置索引。...可选值包括： ‘left’：保留左侧 DataFrame 中的所有行，并将右侧 DataFrame 中与左侧匹配的行合并到结果中。...‘right’：保留右侧 DataFrame 中的所有行，并将左侧 DataFrame 中与右侧匹配的行合并到结果中。...如果左侧 DataFrame 中没有匹配的行，则将 NaN 填充到结果中的相应位置。 ‘inner’：保留左右两侧 DataFrame 中都存在的行，并将它们合并到结果中。...‘outer’：保留左右两侧 DataFrame 中的所有行，并将它们合并到结果中。如果某一侧 DataFrame 中没有匹配的行，则将 NaN 填充到结果中的相应位置。

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    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    把这些列当作独立变量来操作，例如，df.population /= 10**6，人口以百万为单位存储，下面的命令创建了一个新的列，称为 "density"，由现有列中的值计算得出： 此外，你甚至可以对来自不同...它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示： 删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制...如果这不可取，你可以使用reset_index()或者指定as_index=False。 通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

    13.3K20

    一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

    ① 什么是“位置索引”和标签索引 在讲述如何取数之前，我们首先需要理解“位置索引”和“标签索引”这两个概念。 每个表的行索引就是一个“标签索引”，而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”，如图所示。...在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。接下来就基于图中这张表，来带着大家来学习如何 “取数”。 首先，我们需要先读取这张表中的数据。...df = pd.read_excel("readexcel.xlsx",sheet_name="地区") df 结果如下： ② 访问一列或多列 “访问一列或多列”，相对来说比较容易，直接采用中括号“标签数组...# 使用位置索引 df.iloc[2,1] # 使用标签索引 df.loc["地区3","天门"] ⑤ 访问多行多列 “访问多行多列”，方法就更多了。我一共为大家总结了5种方法。...Excel数据的拼接 在进行多张表合并的时候，我们需要将多张表的数据，进行纵向（上下）拼接。在pandas中，直接使用pd.concat()函数，就可以完成表的纵向合并。

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    python数据分析——数据预处理

    然后，我们使用interpolate方法进行线性、二次、三次和四次插值，并将插值结果存储在新的列中。最后，我们打印整个DataFrame对象，以查看插值结果。...有关更多详细信息，请参阅pandas文档中关于interpolate方法的说明。 示例一 【例】使用近邻填补法，即利用缺失值最近邻居的值来填补数据，对df数据中的缺失值进行填补,这种情况该如何实现?...代码及运行结果如下: 示例二 【例】若使用缺失值前面的值进行填充来填补数据,这种情况又该如何实现?...然后，使用set_index()函数将列’A’作为新的索引。最后，使用set_index()函数将列’A’和列’B’一起作为新的索引，并将新的索引添加到原有的索引之后。...=0) 以上示例分别演示了如何重新索引行、列以及如何填充缺失值。

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    《Python for Excel》读书笔记连载11：使用pandas进行数据分析之组合数据

    在下面的示例中，创建了另一个数据框架more_users，并将其附加到示例数据框架df的底部： 注意，现在有了重复的索引元素，因为concat将数据粘在指定的轴（行）上，并且只对齐另一个轴（列）上的数据...图5-3.联接类型 使用join，pandas使用两个数据框架的索引来对齐行。内联接（innerjoin）返回的数据框架只包含索引重叠的行。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。...表5-5.联接类型 让我们看看它们在实践中是如何运作的，将图5-3中的示例付诸实践： 如果要在一个或多个数据框架列上联接而不是依赖索引，那么使用“合并”（merge）而不是“联接”（join）。

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    初识pandas

    pandas基于numpy进行开发，是python数据分析的核心包，针对结构化数据，提供了一系列灵活且强大的数据分析功能。...查看内容 实际中的数据框框往往包含非常多的行和列，通过head和tail方法可以简单查看头尾的几行，示例如下 >>> df.head(n=1) A B C D E A1 0.418639...访问元素 基本的访问元素通过行列的索引或标签来进行，示例如下 # 根据行和列的标签来访问对应元素 >>> df.at['A1', 'A'] 0.7001503320168031 # 根据行和列的索引来访问对应元素...>>> df.iat[0, 0] 0.7001503320168031 # 根据行和列的标签来访问对应元素 >>> df.loc['A1','A'] 0.7001503320168031 # 根据行和列的索引来访问对应元素...合并数据框 # append 函数，将新的数据框追加为行 >>> a = pd.DataFrame(np.random.rand(2, 2), columns=['A', 'B']) >>> b = pd.DataFrame

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    用 pandas + matplotlib 绘制精美的K线图

    在使用 Python 进行金融数据分析时，绘制 K线图 是很常见的需求。...本文就将介绍如何使用 mplfinance 快速绘制专业的K线图，文末也有完整的数据与源码下载。...关于如何获得、清洗得到这样的数据将不是本文的分享内容，下面仅介绍如何基于这样的数据进行绘图。...02 mplfinance常见用法 基础使用 首先需要导入 import mplfinance as mpf 接下来，在上述数据基础上一行代码即可生成简易价格走势图 mpf.plot(df_new,...)) 需要注意的是，这里的x日移动均线并不是通过我们数据的时间索引计算而来，仅是移动x个索引位置而来，由于我们数据时间精度为1天，所以恰好是对应的x天移动均线。

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    Python数据分析作业二：Pandas库的使用

    3、查看第1、3、5行中第2、4、6列的数据 df.iloc[[0,2,4],[1,3,5]] 使用位置索引.iloc方法从 DataFrame 中选择特定的行和列。...然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...然后，使用.round(2)方法将平均值保留两位小数。最后，将结果存储在新的 Series 对象dff中。dff是一个包含每个姓名对应的平均交易额的 Series，其中索引是姓名，值是平均交易额。...文件中读取第三个工作表（或称为"Sheet3"）的数据，并将其存储在名为df2的 DataFrame 中。...最后，使用groupby方法将合并后的 DataFrame 按照 “姓名” 和 “职级” 进行分组，并计算每个组中 “交易额” 列的总和。

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    Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

    它类似于Excel中的电子表格或SQL中的数据库表，提供了行、列的索引，方便对数据进行增删改查。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...) 使用groupby方法按照产品类别对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个产品类别的总销售额和利润，并将结果存储在category_sales_profit中。...) 使用pd.to_datetime函数将日期字符串转换为日期对象，并将其赋值给新列OrderDate。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。

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    数学建模~~描述性分析---RFM用户分层模型&&聚类

    ==时间类型==的转换，把这个字符串类型的数据转换为时间类型的数据，这个过程会使用到的函数就是to_datetime函数，这个函数的参数就是需要进行转换的这一列或者是这一行的数据； # 导入pandas...endTime = datetime(2019,4,1) # 计算endTime和"last_order_date"这一列的时间间隔 # 将结果添加为df的"time_gap"列 df["time_gap...)函数，对"time_gap"进行数据分箱 # 以0,50,100,200,300,365为边界分为5组 # 将结果添加为df的"R"列 df["R"] = pd.cut(df["time_gap"],..."time_gap"].dt.days '''依次划分R、F、M''' # 使用qcut()函数，对"time_gap"进行数据分箱 # 均分为5组，将结果添加为df的"R"列 df["R"] = pd.qcut...，一类是这个电的消耗量，一类是这个单位工业增加值煤的消耗量，他们的数量级有很大的差异，不便于我们进行计算，我们首先使用描述性分析对于这个数据进行标准化处理； 我们勾选下面的这个把标准化另存为变量，这个就是我们的描述性分析想要达到的结果

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    Pandas部分应掌握的重要知识点

    索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。 注意：下面的3:5表示下标为3和4的两行，[0,2]表示下标为0和2的两列。...如果要删除多列，则要结合标签的花式索引形式： df.drop(['sex','salary'],axis=1,inplace=True) #inplace=True表示原地修改，即修改的结果直接作用于当前对象...默认的合并方式是基于行索引进行列合并，并且默认为左连接 五、分组及相关计算 1、分组及统计 针对team数据框，要求按’team’列统计各团队前两个季度的平均销售额： 方法1：先分组再选择列最后计算，推荐此种写法...('team')['Q1'].mean() 方法2：先分组再计算最后选择列 #注意本例中，选择两列时使用了花式索引(如果只有一列，则无需使用花式索引) team.groupby('team').mean...该任务可以分两步进行： #(1)用filter函数得到满足所需条件的分组中的记录，它的结果是整个数据集的子集 flt_df=team.groupby('team').filter(lambda x: (

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    猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

    1.5.3.1 使用单层索引访问数据 1.5.3.2 使用分层索引访问数据 1.6 统计计算与统计描述 1.6.1 常见的统计计算函数 1.6.2 统计描述 1.7 绘制图形 1 Pandas概述 1.1...，用[[]]来表示（相当于[]中包含一个列表） # 多标签索引结果是新的数组 输出为： a 0.037435 b 0.536072 e 0.474856 dtype: float64 中为数字时，默认选择行，且只能进行切片的选择，不能单独选择（df[0]） # 输出结果为Dataframe，即便只选择一行 # df[]不能通过索引标签名来选择行(df['one']) # 核心笔记...pandas中使用reindex()方法实现重新索引功能，该方法会参照原有的Series类对象或DataFrame类对象的索引设置数据：若该索引存在于新对象中，则其对应的数据设为原数据，否则填充为缺失值...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引

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    【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

    =object) 2、选择多列 # 选择多列 df[['name','Q1']].head(6) （四）选择多行多列 1、使用位置索引器iloc 选择行的方法主要基于把 DataFrame 看成二维数组的观点...选择多行多列，使用位置索引器iloc，行列下标的位置上都允许切片和花式索引。 df.iloc[3:5,[0,2]] 为了使用标签索引，需要先判断name列的取值是否唯一。判断姓名是否有重名。...对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和： df2.apply(lambda x:sum(x['Q1':'Q4']),axis=1) # 一次处理一行 使用了...因此，该代码将会对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和，并返回一个包含每一行求和结果的 Series。...NumPy 的np.max()函数计算每个分组中的最大值： df.groupby('team').apply(lambda x :np.max(x)) # 一次传一组 结果是一个包含每个分组最大值的

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