遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。..., ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按列遍历iteritems(): for index, row in df.iteritems(): print...(index) # 输出列名 1 2 for row in df.iteritems(): print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列 1 2
一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个粉丝咨询了这个问题：获取到数据表的列数比较简单，一般不超过99列，怎样能自动按列01 列02 最大为列99，来设置列标题？...二、实现过程 针对这个问题，【群除我佬】给了一个代码，如下所示： ["列0" + str(i) if len(str(i)) 列" + str(i) for i in range(1,100...)] 后来【~上善居士~ 郭百川】使用字符串格式化，也给了一个代码，如下所示： [f"列{i:02d}" for i in range(1,100)] 后来【Eric】也给了一个可行的代码，如下所示...： columns = [] for i in range(10): columns.append(f"列{i:02d}") print(columns) df.columns = ['00',...(str(i)) 列" + str(i) for i in range(1,df. shape[1]+1)] [f"列{i:02d}" for i in range(1,df.shape
创建一个线程，最简单的方法是创建一个实现 Runnable 接口的类。...在创建一个实现 Runnable 接口的类之后，你可以在类中实例化一个线程对象。...新线程创建之后，你调用它的 start() 方法它才会运行。...private Thread t; RunnableDemo(String name){ threadName = name; System.out.println("创建线程
它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组，从而可以对每个分组执行各种聚合操作。...通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...) 多列聚合 基本用法 多列聚合是指同时对多个列进行分组和聚合计算。...多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。agg允许我们通过传递一个包含多个函数的列表来实现这一点。这样可以一次性获取多个聚合结果，而不需要多次调用agg。...("\n对同一列应用多个聚合函数：") print(multi_func_agg_result) 总结 通过对Pandas groupby和agg的学习，我们可以更好地理解和运用这一强大工具来满足各种数据分析需求
创建数据表 可以通过多种方式创建数据表： 直接从字典创建DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['汤姆', '玛丽', '约翰'...总结来说，Series和DataFrame各有优势，在选择使用哪种数据结构时应根据具体的数据操作需求来决定。如果任务集中在单一列的高效操作上，Series会是更好的选择。...在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。 使用fillna()函数用指定值填充缺失值。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。...例如，计算每个学生的平均成绩： average_score = df['成绩'].mean() print(average_score) 可以通过设置axis参数来指定是按列（0）还是按行（
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...逗号前面的分号表示选择所有行，逗号后面的 ::-1 表示反转列，这样一来，country 列就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择列 首先，查看一下 drinks 的数据类型： ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。
' ,42] print(s) 输出结果 0 banana 1 42 dtype: object 创建Series时，可以通过index参数 来指定行索引 s = pd.Series...里面没有一种数据结构对应行的概念 创建DataFrame name_list = pd.DataFrame({'姓名':['Tome','Bob'],'职业':['AI工程师','AI架构师'],'年龄...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...loc方法传入行索引，来获取DataFrame的部分数据（一行，或多行） df.loc[0] df.loc[99] df.loc[last_row_index] iloc : 通过行号获取行数据 iloc...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如
： df.sort_values(by='age') 按照某列数据进行降序排列： df.sort_values(by='age', ascending=False) 数据聚合 对整个 DataFrame...进行聚合操作： # 聚合函数：求和、均值、中位数、最大值、最小值 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 对某列数据进行聚合操作： # 统计年龄平均值...) 数据合并 横向（按列）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Amy'],...([df, other_df], axis=1) 纵向（按行）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Kate', 'Jack'...) # 将两个 DataFrame 在行上合并 pd.concat([df, other_df], axis=0) 数据透视表 创建数据透视表： # 统计不同性别和年龄的人数，以 'gender' 为行
5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?...13、聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?
创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...将字符型转换为数值型 让我们来创建另一个示例DataFrame: ? 这些数字实际上储存为字符型，导致其数据类型为object: ? 为了对这些列进行数学运算，我们需要将数据类型转换成数值型。...我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合： ? 不幸的是，索引值存在重复。...按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？...这里有一个例子，dinks数据集被划分成两个CSV文件，每个文件包含三列： ? 同上一个技巧一样，我们以使用glob()函数开始。这一次，我们需要告诉concat()函数按列来组合： ?
正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...，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...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。
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...下表是经过优化的groupby方法: 2.1. groupby的聚合函数 首先创建一个dataframe对象: 【例8】使用groupby聚合函数对数据进行统计分析。...首先创建一个dataframe对象: df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan...所有的列都会应用这组函数。 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。...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
创建DataFrame通常从一个字典开始，字典的键成为列名，值成为列的数据。...查看DataFrame print(df) 在这个例子中，我们创建了一个包含两列（'A'和'B'）和三行数据的DataFrame。...import pandas as pd # 创建一个用于聚合分析的DataFrame data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'], '...Values': [10, 20, 15, 25, 30] } grouping_df = pd.DataFrame(data) # 按'Category'列进行聚合，计算每组的总和 grouped_sum...我们指定了kind='scatter'来告诉Pandas我们想要绘制的是散点图，并通过x和y参数指定了对应的列。最后，使用plt.show()显示图表。
1 groupby()核心用法 （1）根据DataFrame本身的某一列或多列内容进行分组聚合，（a）若按某一列聚合，则新DataFrame将根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，同时将同一维度的再进行聚合...，（b）若按某多列聚合，则新DataFrame将是多列之间维度的笛卡尔积，即：新DataFrame具有一个层次化索引（由唯一的键对组成），例如：“key1”列，有a和b两个维度，而“key2”有one和...two两个维度，则按“key1”列和“key2”聚合之后，新DataFrame将有四个group； 注意：groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置axis=1，也可以在其他任何轴上进行分组...（3）常用配合函数/方法 打印出按某一指定列进行聚合的DataFrame： for i in df.groupby('key1'): print(i) 按某一指定列进行聚合的DataFrame...本身的某一列或多列内容进行分组聚合 #创建原始数据集 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ 'key1':['a',
，如果希望通过一定的复杂逻辑来分组，比如根据学生体重是否超过总体均值来分组，同样还是计算身高的均值。...无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的...gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对height和weight分别用三种方法聚合，所以共返回六列数据 对特定的列使用特定的聚合函数 可以通过构造字典传入agg中实现...return x**e df['a'].apply(my_exp,e =3) # 结果 0 1000 1 8000 2 27000 Name: a, dtype: int64 题目:创建一个新的列...题目：请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd data =
此外，你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为，例如include参数可以设置为'all'来包含所有列的统计信息，或者设置为'O'来仅包含对象列的统计信息。...语法: DataFrame.set_index(keys, inplace=False) keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的列 inplace：默认为False，适当修改DataFrame...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程： 分割：按条件把数据分割成多组； 应⽤：为每组单独应⽤函数； 组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。
一个字符串划分成多列 我们先创建另一个新的示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...我们将会使用str.split()函数，告诉它以空格进行分隔，并将结果扩展成一个DataFrame: ? 这三列实际上可以通过一行代码保存至原来的DataFrame: ?...如果我们想要划分一个字符串，但是仅保留其中一个结果列呢？比如说，让我们以", "来划分location这一列： ?...如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: ? Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ?...最后，你可以创建交叉表（cross-tabulation），只需要将聚合函数由"mean"改为"count": ? 这个结果展示了每一对类别变量组合后的记录总数。
在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...=True)# 按某一列进行分组，并进行聚合计算result = df.groupBy("column_name1").agg( avg("column_name2").alias("average_value...读取数据并创建 DataFrame：使用 spark.read.csv 方法读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。
Numpy中的一维数组也有隐式定义的整数索引，可以通过它获取元素值，而Series用一种显式定义的索引与元素关联。....png] 2.1 从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。...(s) [d000f665a045ff8a6146469a8b7ca06b.png] 2.2 从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。...聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。...中的聚合函数 data.function(axis=0) # 按列计算 data.function(axis=1) # 按行计算 [212395aeb6404255ccd4aac443b7128d.png
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