DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL数据库中的表，能够存储不同类型的列（如数值、字符串等）。...日期特征提取（Date Feature Extraction） ： 在处理时间序列数据时，常常需要从日期中提取各种特征，如年份、月份、星期等。...例如，按列计算总和： total_age = df.aggregate (sum, axis=0) print(total_age) 使用groupby()函数对数据进行分组，然后应用聚合函数...例如，按“姓名”分组后计算每组的平均成绩： grouped = df.groupby ('姓名')['成绩'].mean() print(grouped) 这种方式特别适用于需要对不同类别进行统计分析的情况...相比之下，NumPy主要关注数值计算和科学计算问题，其自身有较多的高级特性，如指定数组存储的行优先或者列优先、广播功能以及ufunc类型的函数，从而快速对不同形状的矩阵进行计算。
sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样...，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack...median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差 describe：...生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：计算分组的累积和、最小值...infer_freq: 推断时间序列的频率 tz_localize: 设置时区 tz_convert: 转换时区 dt: 用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称
)4=A3.sort(m)5=A4.derive(if(m==m[-1],x/x[-1] -1,null):yoy)6=interval@ms(A1,now()) A3：用ORDERDATE的年份和月份分组...df.sort_values()将新的dataframe按照月份和年份进行分组.新建一个数组，准备存放计算出来的同期增长比。...(name))7=interval@ms(A1,now()) A3：按照clerk_name和月份month(sale_date)分组，同时将这两个字段命名为name和month，计算各组sale_amt...的和，命名为amount A4:按照月份分组并进行求和。...python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。
参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分 组)。...""" （1）按一列进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。...df.groupby(df["客户分类"]) #分组键是Series #对分组后的数据进行 计数运算 和 求和运算 df.groupby("客户分类").aggregate(["count","sum
(data) # 按某一列排序 df_sorted = df.sort_values('Age') print(df_sorted) # 排名 df['Rank'] = df['Age'].rank...() print(df) 数据聚合与分组 在数据聚合与分组方面，Pandas提供了灵活的功能，可以对数据进行分组、聚合和统计等操作。...分组和聚合（案例10：分组和聚合数据） import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age':...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。...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。
结合到用户分析层面，比如不同月份获取的用户，不同渠道新增用户，具备不同特征的用户（比如微信里每天至少和10个以上朋友微信的用户）。...同期群群体同一体验周期的数据指标，验证产品迭代优化的效果 对比 同一 同期群群体不同体验周期（生命周期）的数据指标，发现长线体验的问题 我们在进行同期群分析的时候，大致可以划分为2个流程：确定同期群分组逻辑和确定同期群分析的关键数据指标...关于分组逻辑，需要遵循以下2个准则： 具有相似行为特征的群体 具有相同时间周期的群体 例如： 按获客月份（按周甚至按天分组） 按获客渠道 按照用户完成的特定行为，比如用户访问网站的次数或者购买次数来分类...分析方向 分组逻辑： 这里只按照用户的初始购买月份进行分组，如果日志包含的分类字段更多（比如 渠道、性别或者年龄等），可以考虑更多种分组逻辑。...计算每个用户的首单购买月份作为同期群分组，并将其对应到原始数据上： order["首单月份"] = order.groupby("uid")['购买月份'].transform("min") order.head
、年份和温度的字典。...月份重复10次以模拟10年的数据，温度数据通过正态分布随机生成并添加一个随月份变化的趋势。...', 'March', 'April', 'May', 'June' ], ordered=True) 创建DataFrame：使用pandas.DataFrame将数据字典转换为数据框。...设置月份为有序分类：将Month列转换为有序的分类数据类型，确保在图形显示时月份能按正确的顺序排列。...分组，使用Temperature列的数据绘图，颜色映射为plasma，图形大小为12x8英寸，各图层重叠程度为0.1。
一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。...它可以帮助你任意探索数据，对数据进行读取、导入、导出、连接、合并、分组、插入、拆分、透视、索引、切分、转换等，以及可视化展示、复杂统计、数据库交互、web爬取等。...数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。...分组计算 在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。 image 7....小结 pandas还有数以千计的强大函数，能实现各种骚操作。 python也还有数不胜数的宝藏库，等着大家去探索
处理前 处理后 数据透视表三个分组统计函数 size()、sum()、count()三个统计函数，能分别统计分组数量、不同列的分组和、不同列的分组数量。...举个栗子： import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2': ['one...0.181044 b one 1.380729 1.091965 two 0.520865 -1.400465 size() size()函数，顾名思义，就是求大小，这个大小不是指数值上的大小...In [8]: demo = pd.DataFrame({ ...: 'date': ['2022-07-23', '2021-07-23'] ...: }) ...: demo...，另一种只能提取出来月份的数字。
Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。...=True代表升序 foo.sort(ascending=False) #按index 也有两个，order和sort。...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。...mode(data['Gender']) 输出结果为：ModeResult(mode=array([‘Male’], dtype=object), count=array([489])) 输出结果返回了众数值和对应次数...操作函数faxis=0,args,kwds)默认为axis=0情况下按rbind操作函数f 3、inplace 用法 DataFrame(data,inplace=False) Series 和 DataFrame
StateYearMonth - 这里我们按State，StatusDate的Year和 StatusDate的Month进行分组。...原因是transform将使dataframe的形状（行数和列数）保持不变，而apply则不会。通过查看前面的图表，可以发现它们不像高斯分布，这意味着不能使用像mean和stDev这样的汇总统计。...，它将按StatusDate对每日数据进行分组。...，最大客户数为901.如果我们使用了apply，我们将得到一个数据框（年份和月份）作为索引，只有Max列值为901。...首先按年度对组合dataframe进行分组，并将该年度的最大客户数量放在一起。这样的话，每一行表示一年的数据。
去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...使用apply # 对df 使用apply，都是按行或按列操作，不能保证对每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx, columns=col) # 按行操作...操作 # 两个DataFrame的拼接 1). label和columns均相同的情况下： col = "hello the cruel world".split() idx = ["a", "b",...()之后有ngroups和groups等属性，其本质是DataFrame类的子类DataFrameGroupBy的实例对象。...简单的按单列分组 # 按单列进行分组 dg = df0.groupby("fruit") # 打印查看按fruit分组后的每组组名，及详细信息 for n, g in dg: print "group_name
('Product') grouped2 = df.groupby('Category') grouped1['Sales'].sum() + grouped2['Profit'].sum() # 将按产品和按类别分组的销售额和利润分别相加...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...values：指定数据透视后的数值。可以是单个列名或者多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的数值的来源。...对象，行索引为姓名，列索引为性别，数值为成绩。...对于没有对应数值的单元格，Pandas会用NaN填充。 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。
根据起始时间和日期间隔算出不规则月份的开始日期，并将起始时间插入第1位。 A6: A.pseg(x)，返回x在A中的哪一段，缺省序列成员组成左闭右开的区间，A必须为有序序列。 ...用来存放各个时间段内的销售额和时间 循环月份总成的天数，如果起始时间晚于这个月的最后一天，则把这个月的最后一天放入date_list，否则把起始时间放入，然后更新起始时间为起始时间推迟该月的天数后的日期...筛选出在该时间段内数据中的销售额AMOUNT字段，求其和，并将其和日期放入初始化的date_amount列表中。 pd.DataFrame()生成结果 结果： esproc ? python ? ?...3.字段分段 题目介绍：库表data有两个字段，ID和ANOMOALIES，数据如下： ? 我们的目的是将ANOMOALIES字段按空格拆分为多个字符串，每个字符串和原ID字段形成新的记录。...在第二例中，日期处理时，esproc可以很轻松的划分出不规则的月份，并根据不规则月份进行计算。而python划分不规则月份时需要额外依赖datetime库，还要自行根据月份天数划分，实在是有些麻烦。
数据处理环节无非就是各种数据清洗，除了常规的缺失值和重复值处理逻辑相对较为简单，更为复杂的其实当属异常值处理以及各种数据变换：例如类型转换、简单数值计算等等。...分组后调用apply时，数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上，即作用对象还是一个DataFrame（行是每个分组对应的行；列字段少了groupby的相应列），实现从一个DataFrame...应用到Series的每个元素 ①将性别sex列转化为0和1数值，其中female对应0，male对应1。应用apply函数实现这一功能非常简单： ?...②然后来一个按行方向处理的例子，例如根据性别和年龄，区分4类人群：即女孩、成年女子、男孩、成年男子，其中年龄以18岁为界值进行区分。...仍以替换性别一列为0/1数值为例，应用map函数的实现方式为： ? 虽然map对于Series元素级的变换提供了两种数据转换方式，但却仅能用于Series，而无法应用到DataFrame上。
'addr_state'] used_data = raw_data[used_cols] print('\n数据预览',used_data.head()) # #Q:按月份统计借贷金额...issue_d']) print('\n数据预览') print(used_data.head()) print('\数据基本信息',used_data.info) #分组求和...(['addr_state'])['loan_amnt'].sum() #结果转DATAFRAME load_amout_group_by_state_df=pd.DataFrame(data_group_by_state...('C:/Users/lenovo/Desktop/...output/load_amout_by_state.csv',index=False) #Q:借贷评级、期限和利率关系 #根据...grade,term分组，int_rate求平均 data_group_by_grade_term=used_data.groupby(['grade','term'])['int_rate']
分组操作 groupby()进行分组，GroupBy对象没有进行实际运算，只是包含分组的中间数据 按列名分组：obj.groupby(‘label’) 示例代码： # dataframe根据key1...进行分组 print(type(df_obj.groupby('key1'))) # dataframe的 data1 列根据 key1 进行分组 print(type(df_obj['data1']...分组运算 对GroupBy对象进行分组运算or多重分组运算，如mean() 非数值数据不进行分组运算 示例代码： # 分组运算 grouped1 = df_obj.groupby('key1')...按自定义的key分组 obj.groupby(self_def_key) 自定义的key可为列表或多层列表 obj.groupby([‘label1’, ‘label2’])->多层dataframe...# 按自定义key分组，多层列表 print(df_obj.groupby([df_obj['key1'], df_obj['key2']]).size()) # 按多个列多层分组 grouped2
，但仍然主要是用于数值计算，尤其是内部集成了大量矩阵计算模块，例如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等，支持灵活的广播机制 pandas主要用于数据处理与分析，支持包括数据读写、数值计算、数据处理...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?...count、value_counts，前者既适用于series也适用于dataframe，用于按列统计个数，实现忽略空值后的计数；而value_counts则仅适用于series，执行分组统计，并默认按频数高低执行降序排列...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?
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