展平并重命名多索引agg列 - 腾讯云开发者社区

df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1,col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one...df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引数据分组、排序、透视这里为大家总结13个常见用法。...col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col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对象...df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max

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NumPy 获取唯一元素、出现次数、展平数组

np.unique(a_2d) >>> print(unique_values) [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] 如果未传递axis参数，则二维数组将被展平...如果要获取唯一的行或列，请确保传递axis参数。...[ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]] >>> print(indices) [0 1 2] >>> print(occurrence_count) [2 1 1] 2 重塑和展平多维数组...有两种常用的展平数组的方法：.flatten() 和.ravel()。...如果从这个数组开始： >>> x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 可以使用“flatten”将数组展平为1D阵列

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pandas技巧4

df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第一行...1) # 批量重命名索引数据处理：Filter、Sort和GroupBy df[df[col] > 0.5] # 选择col列的值大于0.5的行 df.sort_index().loc[:5] #...# 返回一个按列col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对象 df.groupby(col1)[col2].agg(...mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1, values=[col2...).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,支持df.groupby(col1).col2.agg(['min','max']) data.apply(np.mean) # 对

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NumPy：Python科学计算基础包

1到索引5步长间隔为2的元素（[1,3]），不包括右边元素5 nd[::-2] 获取倒叙，间隔2的元素（[9 7 5 3 1]） nd[1:3, 1:3] 获取1，2行，1，2列的数据（[[ 6 7][...改变维度的函数如下表所示：函数意义 nd.reshape 将向量nd维度进行改变，不修改向量本身 nd.resize 将向量nd维度进行改变，修改向量本身 nd.T 将向量nd进行转置 nd.ravel 将向量nd进行展平...，即多维变一维，不会产生原向量的副本 nd.flatten 将向量nd进行展平，即多维变一维，返回原数组的副本 nd.squeeze 只能对一维数组进行降维，多维不会报错，但没有任何影响 nd.transpose...5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(nd.resize(5, 2)) # 行列对换 nd = np.arange(12).reshape(3, 4) print(nd.T) # 按照列优先展平...，没有参数按照行优先展平 nd = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(nd.ravel('F')) # 展平为一维 nd = np.array([[1, 2], [3,

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《Pandas Cookbook》第08章数据清理1. 用stack清理变量值作为列名2. 用melt清理变量值作为列名3. 同时stack多组变量4. 反转stacked数据5. 分组聚合后uns

# 此时unstack('GENDER')会生成多级列索引，可以用stack和unstack调整结构 agg2.unstack('GENDER') ? 6....用rename_axis给列索引的两级命名 In[50]:cg = cg.rename_axis(['AGG_COLS', 'AGG_FUNCS'], axis='columns')...# 将AGG_FUNCS列移到行索引 In[51]:cg.stack('AGG_FUNCS').head() out[51]: ?...# stack默认是将列放到行索引的最内层，可以使用swaplevel改变层级 In[52]:cg.stack('AGG_FUNCS').swaplevel('AGG_FUNCS', 'STABBR'...# 除掉列索引的最外层，重命名行索引的层为None In[72]: insp_tidy.columns = insp_tidy.columns.droplevel(0).rename(None)

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pandas分组8个常用技巧！

三、查找最大值（最小值）的索引如果我们要查找每个组的最大值或最小值的索引时，有一个方便的功能可以直接使用。...也就是说，我们想重置分组索引以使其成为正常的行和列。第一种方法可能大家常用，就是通过reset_index()让乱序索引重置。...里面，我们只要列出统计量的名称即可，便可同时对每个列进行多维度统计。...六、特定列的聚合我们也看到了，上面是的多个操作对于每个列都是一样的。实际使用过程中，我们可能对于每个列的需求都是不一样的。所以在这种情况下，我们可以通过为不同的列单独设置不同的统计量。...上面的多级索引看起来有点不太友好，我想把每个列下面的统计量和列名分别合并起来。可以使用NamedAgg来完成列的命名。 >>> iris_gb.agg( ...

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Pandas实现列表分列与字典分列的三个实例

由于列索引多了一级，所以需要删除： df.agg({"补回原因": lambda x: x, "tmp": pd.Series}).droplevel(0, axis=1).head() 结果： ?...droplevel(0, axis=1)用于删除多级索引指定的级别，axis=0可以删除行索引，axis=1则可以删除列索引，第一参数表示删除级别0。...当然如果列索引存在名称时还可以传入名称字符串，可参考官网文档： df = pd.DataFrame([ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ......下面重命名一下列名： _.rename(columns=lambda x: f"得分{x+1}") 结果： ? 然后还原索引： _.reset_index() 结果： ?...**.apply(pd.Series)则可以将每个字典对象转换成Series，则可以将该字典扩展到多列，并将原始的Series转换为Datafream。

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Python数据分析--numpy总结

22]]) 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数可以从指定的样本中进行随机抽取数据。...3]] 合并后数据维度 (4, 2) 按列合并结果: [[0 1 0 1] [2 3 2 3]] 合并后数据维度 (2, 4) 矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange...(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

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Pandas中实现聚合统计，有几种方法？

此时，功能更为强大的agg函数随之登场。agg是aggregation的缩写，可见其是专门用于聚合统计的，其可以接收多种不同的聚合函数，因而更具可定制性。...agg的函数文档如下： ? 这里，仍然以上述分组计数为例，讲解groupby+agg的三种典型应用方式： agg内接收聚合函数或聚合函数列表。...agg内接收聚合函数字典，其中key为列名，value为聚合函数或函数列表，可实现同时对多个不同列实现不同聚合统计。...agg内接收新列名+元组，实现对指定列聚合并重命名。...对于聚合函数不是特别复杂而又希望能同时完成聚合列的重命名时，可以选用此种方式，具体传参形式实际上采用了python中可变字典参数**kwargs的用法，其中字典参数中的key是新列名，value是一个元组的形式

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十·二）

分组的列将是返回对象的索引。传递as_index=False 将返回聚合的组作为命名列，无论它们在输入中是命名的索引还是列。...*控制输出列名的特定列聚合*，pandas 在`DataFrameGroupBy.agg()` 和`SeriesGroupBy.agg()` 中接受特殊语法，称为“命名聚合”，其中 + 关键字是*...分组的列将是返回对象的索引。传递as_index=False 将返回你正在聚合的组作为命名列，无论它们在输入中是命名的索引还是列。...，pandas 接受在DataFrameGroupBy.agg()和SeriesGroupBy.agg()中的特殊语法，称为“命名聚合”，其中关键字是输出列名这些值是元组，第一个元素是要选择的列...示例多列因子化通过使用 DataFrameGroupBy.ngroup()，我们可以提取有关组的信息，方式类似于 factorize()（在重塑 API 中进一步描述），但它自然适用于不同类型和不同来源的多列

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Python数据处理神器pandas，图解剖析分组聚合处理

本文尝试把内部原理机制教会你，让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。本文主要涉及的函数和要的： groupby apply agg transform 总结这些函数的特点，说明解决思路。...合并后，由于同个分组有多行数据，为了区别开来，合并结果的索引部分会带上数据源的索引。 ---- 有时候，自定义函数也需要额外的参数。...比如，希望返回 value 列减去指定值的新列在调用 apply 时，传入命名参数值即可。因为自定义首个参数是 DataFrame ，因此可以指定列表名，以此针对某列进行处理。...---- agg agg 的处理流程与 apply 基本一致。当注意 agg 的处理函数的首个参数是 Series。注意，处理函数是分别处理每个字段(Series)。...一般在使用 transform 时，在 groupby 之后指定一列。自定义函数中可以很容易求得 value 的均值。

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pandas：由列层次化索引延伸的一些思考

删除列层次化索引用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题：产生了列方向上的两级索引，且需要删除一级索引。...删除列的层次化索引操作如下： # 列的层次化索引的删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...agg()与apply()的区别以 student_action表为例： ? apply()方法： ? agg()方法： ?...可以发现，apply()方法要比agg()方法灵活的多的多！ 3....总结列层次索引的删除列表的模糊查找方式查找dict的value值最大的key 的方式当做简单的聚合操作（max,min,unique等），可以使用agg()，在做复杂的聚合操作时，一定使用apply

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ClickHouse系列--项目方案梳理

pass 2.api展平–>kafka–>clickhouse 问题： api需要改造，数据需要写两套格式，要额外写一套ck的格式，侵入大。...pass 2.kafka–>roc–>clickhouse 优点： roc中进行数据清洗，展平，格式化等操作；积压数据，批量写入; 对之前业务完全无侵入无影响； roc中需要实现：消费逻辑...清洗，展平，格式化等逻辑；批量写入逻辑；失败处理逻辑； 2.细节选择 2.1表引擎选择表引擎作用：决定表存储在哪里以及以何种方式存储支持哪些查询以及如何支持并发数据访问索引的使用...特点：存储的数据按照主键排序：允许创建稀疏索引，从而加快数据查询速度支持分区，可以通过PRIMARY KEY语句指定分区字段。...VersionedCollapsingMergeTree使用version列来实现乱序情况下的数据折叠。

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Druid 数据模式设计技巧

除时间戳列外，Druid 数据源中的所有列均为维度列或指标列。这遵循 OLAP 数据的标准命名约定。通常，生产数据源具有数十到数百列。维度列按原样存储，因此可以在查询时对其进行过滤，分组或聚合。...category”列。...而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...与日志聚合系统类似，Druid 提供了反向索引以进行快速搜索和过滤。与这些系统相比，Druid 的搜索能力通常较不发达，而其分析能力通常也较发达。...如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。如果您的日志数据主要具有分析用例，请考虑启用 rollup。

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Pandas统计分析-分组->透视->可视化

数据分组聚合运算聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组，使用agg方法，传入要聚合的列和聚合函数...flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head() 3 或者要选取的列使用索引，聚合函数作为字符串传入agg flights.groupby...6 # 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合 # 对于每条航线，找到总航班数，取消的数量和比例，飞行时间的平均时间和方差 group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'] agg_dict...':['min', 'max'] }).astype(int) airline_info.head() 分组大学数据集删除这三列缺失值数据透视表数据透视表交叉表综合练习读取显示前8...表中数据做索引，后面列都是数值 Pandas可视化线性表四列累加和的直方图柱状图 bar条状叠 barth水平堆叠直方图密度图频度出现次数 alpha是透明度

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Python辐射校正遥感图像并以一列的形式导出Excel

本文介绍基于Python语言中的gdal模块，读取一景.tif格式的栅格遥感影像文件，提取其中每一个像元的像素数值，对像素值加以计算（辐射定标）后，再以一列数据的形式将计算后的各像元像素数据保存在一个...这里本文之所以需要用多行一列而非多行多列的矩阵格式来存放数据，是因为后面需要将这些像素数据当作神经网络的预测样本，即一行表示一个样本，所以就需要保存为多行一列；如果大家需要保存为多行多列的矩阵格式，那代码的思路还是一致的...意味着我们以只读方式打开遥感影像文件，并将返回的Dataset对象赋值给变量dataset；随后，获取第一个波段的像元值，这可以通过band = dataset.GetRasterBand(1)来完成（需要注意，这里波段编号的索引是从...首先，完成辐射定标，也就是通过data = data * 0.0001将像元值乘以0.0001；随后，将处理后的像元值按列展平——在这里，data_one_column = data.flatten()...表示我们使用flatten()方法将二维数组展平为一维数组，并将结果赋值给变量data_one_column。

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再见了！Pandas！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名列表选择DataFrame中的多列。示例：选择“Name”和“Age”列。...选择行 df.loc[index] 使用方式：通过索引标签选择DataFrame中的一行。示例：选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...重命名列 df.rename(columns={'OldName': 'NewName'}, inplace=True) 使用方式：重命名指定列。...示例：将“ID”列重命名为“EmployeeID”。 df.rename(columns={'ID': 'EmployeeID'}, inplace=True) 18.

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

10 2 10 4 9 3 8 5 8 0 3 1 2 Name: count, dtype: int64 value_counts()方法可用于计算跨多列的组合...10 2 10 4 9 3 8 5 8 0 3 1 2 Name: count, dtype: int64 value_counts() 方法可用于计算多列之间的组合...列与应用函数返回的 Series 的索引匹配。如果应用的函数返回任何其他类型，最终输出是一个Series。...列匹配应用函数返回的 Series 的索引。如果应用的函数返回其他任何类型，则最终输出是一个 Series。...-0.050390 1.912123 0.343054 c 1.227435 1.478369 0.695246 d -0.613172 0.279344 NaN 另请参阅多索引

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yyds！1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

# 重命名列 data_scaled = data_scaled.rename(columns={'本体油位': 'OILLV'}) 增加列 # df2df df_jj2yyb['r_time']...多种统计量汇总，聚合函数agg iris_gb[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']].agg(["min", "mean"]) # 6.特定列的聚合 #...NamedAgg命名统计量 # 把每个列下面的统计量和列名分别合并起来。...可以使用NamedAgg来完成列的命名 iris_gb.agg( sepal_min=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="min...更改索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) # 大规模重命名索引筛选，排序和分组依据 df[df[col] > 0.5]

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python数据分析——数据分类汇总与统计

1.1按列分组按列分组分为以下三种模式：第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...print(list(gg)) 【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。...,'nanjing':['sum','mean']}) 2.2逐列及多函数应用【例10】同时使用groupby函数和agg函数进行数据聚合操作。...首先，根据day和smoker对tips进行分组，然后采用agg()方法一次应用多个函数。如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引

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总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

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