关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。...程序代码如下所示: people.groupby(len).sum() 将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题,因为任何东西在内部都会被转换为数组 key_list = ['one',...可以是单个列名、多个列名组成的列表或者数组,表示数据透视后的行的唯一标识。 columns:指定数据透视后的列索引。可以是单个列名、多个列名组成的列表或者数组,表示数据透视后的列的唯一标识。...总结 Pandas的pivot()函数是一个非常有用的数据透视工具,可以根据指定的行、列和数值对数据进行重塑操作,方便数据分析和统计计算。通过合理使用pivot()函数,可以快速实现数据透视的功能。...关键技术: crosstab的前两个参数可以是数组或Series,或是数组列表。 五、数据采样 resample()是pandas库中用于时间序列数据重采样的一个方法。
本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用的Python库,如pandas、numpy和matplotlib等。...关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。...【例4】对groupby对象进行迭代,并打印出分组名称和每组元素。 关键技术:采用for函数进行遍历, name表示分组名称, group表示分组数据。...程序代码如下所示: people.groupby(len).sum() 将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题,因为任何东西在内部都会被转换为数组 key_list = ['one',...关键技术:在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现,其中在所有参数中,values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
df2.reindex(columns=[('富强','数学'),('李海','英语'),('王亮','数学'),('富强','语文')]) 二、数据透视表 数据透视表相当于在行和列两个维度上进行分组...数据透视表的效果可以通过groupby来实现,但有时候直接使用pivot_table方法建立数据透视表可能更方便些,而且额外提供了汇总功能。...df.pivot_table(index='年份',columns='课程',aggfunc={'富强':'max','李海':sum}) 上面的语句也可以写成等价的groupby形式: df.groupby...groupby写法: df.groupby(['年份','课程'])['富强','李海','王亮'].max().unstack() 三、交叉表 交叉表是一种用于计算分组频率的特殊透视表,可以pivot_table...Series 或数组对象赋值 (3)aggfunc参数默认是统计频数(aggfunc='count');当统计其他聚合信息时,需要同时指定values和aggfunc参数 下面的示例是查看富强同学在不同年份各门课程的最高分
分组键 分组键可以是多种形式,并且键不一定是完全相同的类型: 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值 可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...笔记2:只有当多个函数应用到至少一个列时,DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据:通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...交叉表是透视表的特殊情况 ? 另一种方法:groupby+mean ?...三种不同的方式来实现 df.groupby([pd.Grouper(level=1), 'A']).sum() # df.groupby([pd.Grouper(level='second'), 'A'...]).sum() # df.groupby(['second', 'A']).sum() ?
Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame,可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性,使得数据处理变得更加直观和方便。...Series(案例1:创建Series) Series是一种一维的带标签的数组,可以存储任意类型的数据。它类似于带有标签的NumPy数组,但提供了更多的功能和灵活性。...# 按照产品类别计算总销售额和利润 category_sales_profit = df.groupby('Category')[['Sales', 'Profit']].sum() print(category_sales_profit...) 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。...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。
dtype='float32'), # 某列值可以是S型数据 'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'), # 使用numpy数组...inner:求交集,非交集部分直接删除 keys:用于层次化索引 ignore_index:不保留连接轴上的索引,产生新的索引 连接merge 可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来,它实现的就是数据库的...DF right 参与合并的右侧DF how 默认是inner,inner、outer、right、left on 用于连接的列名,默认是相同的列名 left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列...拆分:groupby,按照某个属性column分组,得到的是一个分组之后的对象 应用:对上面的对象使用某个函数,可以是自带的也可以是自己写的函数,通过apply(function) 合并:最终结果是个...df['age'].groupby(df['occupation']).mean() 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时,使用as_index=False
数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数,其原理如下图所示。...根据 GroupBy 的操作流程,我们也许能够实现想要的结果:将司机种族('driver_race')与司机性别('driver_gender')分组,然后选择司机年龄('driver_age')列,应用均值...('mean')累计函数,再将各组结果组合,最后通过行索引转列索引操作将最里层的行索引转换成列索引,形成二维数组。...同样是上面的需求,同时观察不同司机性别与司机种族的平均年龄 ,用pivot_table实现透视表。...累计函数可以用一些常见的字符串 ('sum'、'mean'、'count'、'min'、'max' 等)表示,也可以用标准的累计函数(np.sum()、min()、sum() 等)。
第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python?...这是一个典型的数据聚合的例子,现在如果想用Pandas来实现,应该如何处理? 1. 聚合运算 (1)groupby:按照变量进行分组 要实现这个目的,使用 groupby 语句即可。...(2)按照函数进行分组 刚刚是对变量进行groupby,还可以直接对函数进行groupby。函数的对象是索引。...agg()不仅可以发挥自定义聚合函数的作用,还可以一次性对多个函数进行聚合运算: family.groupby('fam')['salary'].agg(['mean','sum', max2]) 结果为...现在看来,这个unstack()完全不能算“透视表”,因为今天要学pivot_table()方法和pandas.pivot_table()方法。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...df['b'].sum()是对b列求和,结果是21,和a列无关;所以我们可以自己按照根据a列分表再求和的思路去实现。...复用之前df_value_sum(df)的思路和代码,可以这么实现去重的计数需求: def df_value_countdistinct(df,by='a',s='c'): keys=set(df...查资料的过程中发现StackOverflow网站提供的一种解法很优雅,思路就是把根据a列分表的过程直接用df.groupby('a')实现,于是直接写df.groupby('a').c.nunique(
本文提供了一种基于PyQt5的实现思路。...对于我们的操作界面,支持以下功能: 选择原始数据所在的文件夹 选择需要vlookup的文件所在的文件夹 选择处理后结果导出的文件夹 输入结果导出的文件名 在原始数据中用于过滤筛选的字段 在原始数据中用于过滤筛选的条件...那我们实际上需要进行的清洗过程是df = df[df['usernum']>=6] 和 df = df[df['victory']==1],为实现这个效果,可以用最简单的字符拼接的形式 s = f"Li...) 数据处理中我们可以用到pivot_table方法或者数据透视分组统计groupby方法,具体根据自己的需求选择。...每个槽函数其实都是利用到的python基础知识或者pandas基础数据处理知识,熟练掌握后便可很方便理解和实现。
上一篇学习下一代 JavaScript 语法: ES6 (一),我们学习了关于块作用域变量或常量声明 let 和 const 语法、新的字符串拼接语法模版字面量、数组元素或对象元素的解构赋值和对象字面量简写的相关知识...2.1.1 展开运算符实现数组的连接 let langs = ['php', 'javascipt'] let langs2 = ['c++', 'python'] console.log([......langs, ...langs2])// ["php", "javascipt", "c++", "python"] 2.1.2 concat 方法实现数组的拼接 let langs = ['php',...'javascipt'] let langs2 = ['c++', 'python'] console.log(langs.concat(langs2))// ["php", "javascipt"...for (let num of nums) { sum += num } return sum } console.log(sum(1, 2, 3)) console.log
在本章中你将会看到,由于Python和pandas强大的表达能力,我们可以执行复杂得多的分组运算(利用任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数)。...应用组内转换或其他运算,如规格化、线性回归、排名或选取子集等。 计算透视表或交叉表。 执行分位数分析以及其它统计分组分析。...对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。...之前的例子已经用过一些,比如mean、count、min以及sum等。你可能想知道在GroupBy对象上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算(如表10-1所示)都有进行优化。...在Python和pandas中,可以通过本章所介绍的groupby功能以及(能够利用层次化索引的)重塑运算制作透视表。
对于我们的操作界面,支持以下功能: 选择原始数据所在的文件夹 选择需要vlookup的文件所在的文件夹 选择处理后结果导出的文件夹 输入结果导出的文件名 在原始数据中用于过滤筛选的字段 在原始数据中用于过滤筛选的条件...那我们实际上需要进行的清洗过程是df = df[df['usernum']>=6] 和 df = df[df['victory']==1],为实现这个效果,可以用最简单的字符拼接的形式 s = f"Li...groupby方法,具体根据自己的需求选择。...统一化 In [15]: df.groupby(['A']).agg({'D':'mean','E':'sum'}) Out[15]: D E A bar 5.5...每个槽函数其实都是利用到的python基础知识或者pandas基础数据处理知识,熟练掌握后便可很方便理解和实现。 下载代码 在【凹凸数据】公众号回复“0908”,可以领取源代码
NumPy NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象,以及用于处理这些数组的工具。 ?...数组元素比较 array([True, False, False], dtype=bool) >>> np.array_equal(a, b) # 数组比较 统计函数 >>> a.sum...宽数据--->>长数据,有点像用excel做透视跟逆透视的过程。...>>> df2.groupby(by=['Date','Type']).mean() >>> df4.groupby(level=0).sum() >>> df4.groupby(level=0).agg...⽅法,它与apply很像,但是对使⽤的函数有⼀定限制: 它可以产⽣向分组形状⼴播标量值 它可以产⽣⼀个和输⼊组形状相同的对象 它不能修改输⼊ >>> customSum = lambda x: (x+x
另外,groupby的分组字段和聚合函数都还存在很多其他用法:分组依据可以是一个传入的序列(例如某个字段的一种变形),聚合函数agg内部的写法还有列表和元组等多种不同实现。...05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数,与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表?...在以上参数中,最重要的有4个: values:用于透视统计的对象列名 index:透视后的行索引所在列名 columns:透视后的列索引所在列名 aggfunc:透视后的聚合函数,默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例...分组后如不加['成绩']则也可返回dataframe结果 从结果可以发现,与用groupby进行分组统计的结果很是相近,不同的是groupby返回对象是2个维度,而pivot_table返回数据格式则更像是包含...既然二者如此相似,那么是否可以实现相互转换呢?答案是肯定的! 06 stack 和 unstack stack和unstack可以实现在如上两种数据结果中相互变换。
一种是当做透视时直接使用参数margins,另一种是当无透视时手动造出汇总行。 pivot_table 问题(群成员"浮生如梦"): 我想统计一月到十二月的所有数据应该怎么写呢?...此例中为求和,其他统计方式如mean、max、min等均同理。...pd.pivot_table(df, index=df.index, aggfunc='sum', margins=True) groupby+concat 问题(群成员"张晶"): pandas里面如何实现类似...、concat、sum、transform 该方法通过几种用法的组合间接实现了行和列数据汇总。...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。
pandas提供了比较灵活的groupby分组接口,同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。 1.分组 分组函数groupby,对某列数据进行分组,返回一个Groupby对象。 ?...分组 在进行groupby分组后,我们可以对分组对象进行各种操作,比如求分组平均值mean() ? 分组统计 很多时候,我们需要返回dataframe型数据进行二次操作 ?...不同的聚合方法 3.数据透视 数据透视采用pivot_table方法,和excel数据透视表功能类似,其实可以和groupby分组统计进行相互转化 它带有许多参数: data:一个DataFrame对象...index:与数据或它们的列表具有相同长度的列,Grouper,数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组,则其使用方式与列值相同。...columns:与数据或它们的列表具有相同长度的列,Grouper,数组。在数据透视表列上进行分组的键。如果传递了数组,则其使用方式与列值相同。
使用公式:学习使用Excel的基本公式,如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等,并理解相对引用和绝对引用的概念。 数据格式设置:了解如何设置数据格式,包括数字、货币、日期、百分比等。...图表:学习如何根据数据创建图表,如柱状图、折线图、饼图等。 数据排序和筛选:掌握如何对数据进行排序和筛选,以查找和组织信息。 数据透视表:学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...公式和函数 数组公式:对一系列数据进行复杂的计算。 查找和引用函数:如VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX和MATCH等。 统计函数:如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等。...sorted_data = data.sort_values(by='some_column', ascending=False) 分组求和:使用groupby()和sum()方法。...[store] = 0 grouped_sum[store] += sales print(grouped_sum) 合并数据 在不使用Pandas的情况下,合并数据需要手动实现连接逻辑:
利用numpy.random.permutation函数可以轻松实现对Series或者DataFrame的列的排列工作,通过需要排列的轴的长度调用permutation,可产生一个表示新顺序的整数数组...Python函数 假如你想根据人名的长度进行分组,虽然可以求取一个字符串长度数组,其实仅仅传入len函数就可以了: people.groupby(len).sum() ?...分组之后产生一个GroupBy对象,这个对象支持迭代,是一个由(分组名,数据块)组成的二元组: for name,group in df.groupby('key1'): print(name)...apply函数 同agg一样,transform也是有严格条件的函数,传入的函数只能产生两种结果:要么产生一个可以广播的标量值,如np.mean,要么产生一个相同大小的结果数组.最一般化的GroupBy...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具,它根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据行和列伤的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
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