你可以使用pip来安装它们：pip install pandas jupyter安装完成后，你可以在命令行中输入以下命令启动Jupyter Notebook：jupyter notebook使用Pandas...(['Year', 'Month'])['Sales'].sum()# 创建折线图显示销售额随时间的变化monthly_sales.plot(kind='line', marker='o', color...# 按地区分组并计算总销售额region_sales = sales_data_cleaned.groupby('Region')['Sales'].sum()# 创建饼图显示销售额在不同地区的分布情况...('Quarter')['Sales'].sum()# 创建柱状图显示季度销售额quarterly_sales.plot(kind='bar', color='purple', figsize=(8,...同时，我们也展示了Python在数据分析领域的强大能力，以及Pandas和Jupyter Notebook的灵活性和便利性，使得数据分析工作更加高效和有趣。
Pandas可以实现复杂的处理逻辑，这些往往是Excel等工具无法完成的，还可以自动化、批量化，免去我们在处理相同的大量数据时的重复工作。...SQL的groupby那样的数据透视功能： df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加 df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均...df.groupby('team').sum().T ?...图7 对聚合后的数据进行翻转 也可以试试以下代码，看有什么效果： df.groupby('team').sum().stack() df.groupby('team').sum().unstack()...# 各Team四个季度总成绩趋势 df.groupby('team').sum().T.plot() ? 图12 多条折线图 也可以用pie绘制饼图，如图13所示。
':['男', '女', '男', '女'], 'age':[22, 11, 22, 33]}) # 根据 age 分组 gp1 = df.groupby('age')...(22, '男'))) print('---------') # 聚合 gp4 = df.groupby(df['gender']) # 和 print(gp4.sum()) # 平均值 print(gp4....mean()) # 最大值 print(gp4.max()) # 最小值 print(gp4.min()) # 同时做多个聚合运算 print(gp4.agg(['sum', 'mean'])) 4....数据可视化 Pandas 的 Series 和 DataFrame 的绘图功能是包装了 matplotlib 库的 plot() 方法实现的，下面我们通过示例来看一下。...我们还可以将 A、B 分开显示，代码实现如下： import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame
Pandas怎样实现groupby分组统计 groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std]) C D sum mean std sum mean std A bar -2.142940...-0.523527 0.637822 # 方法2 df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])['C'] sum mean std A bar...for循环可以直接遍历每个group 1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...data.plot() <matplotlib.axes.
= np.random.rand(10,4) df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10)) df.plot...") var = df.groupby('BMI').Sales.sum() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set_xlabel('BMI...') ax.set_ylabel('Sum of Sales') ax.set_title('BMI while Sum of Sales') var.plot(kind='line') plt.show...") var = df.groupby(["BMI","Gender"]).Sales.sum() var.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,color=['...") var = df.groupby(['Gender']).sum().stack() temp =var.unstack() x_list = temp['Sales'] label_list =
)) x1.plot() ?...我们也可以加入grid参数添加格网： x1.plot(grid=True) ?...条形图 依旧以前文的简书数据为例： jianshu.groupby(jianshu.index)[['view']].sum().sort(['view'],ascending=False)[0:5]....plot(kind='bar') ?...jianshu.groupby(jianshu.index)[['gain']].sum().sort(['gain'],ascending=False)[0:10].plot(kind='barh')
baby.groupby('Year') # pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x1a14e21f60> .groupby()返回一个奇怪的...(func) 透视 pd.pivot_table() 应用、字符串和绘图 在本节中，我们将回答这个问题： 我们可以用名字的最后一个字母来预测婴儿的性别吗？...# Shorthand for baby.groupby(['Last', 'Sex']).agg(np.sum) baby.groupby(['Last', 'Sex']).sum() Count...为避免这种情况，我们可以在调用.groupby()之前选择所需的列。...我们已经学会在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 逐元素应用函数 series.apply(func) 字符串操作 series.str.func() 绘图 df.plot.func()
实例 1 将分组后的字符拼接 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3], 'content_id':[1,1,2,2,2...df1 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index() df1 按产品product分组后，然后value求和： ?...df2 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index().sort_values(by='value') df2 ?...plt.clf() df.groupby('product').size().plot(kind='bar') plt.show() ?...plt.clf() df.groupby('product').sum().plot(kind='bar') plt.show() ?
Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。...之前也发过Numpy面试题，大家可以看一下！...Python中的Numpy基础20问 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...pandas as pd pd....(level=0) #方法二 #s.unstack().sum(axis=0) 交换索引等级，新的Series是字典顺序吗？
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...s 都可以使用 推荐资源： pandas 在线教程 https://www.gairuo.com/p/pandas-tutorial 书籍 《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》...='设计师ID').agg({'结算金额':sum}) df.groupby(by=df.pf).ip.nunique() # groupby distinct, 分组+去重数 df.groupby(by...=df.pf).ip.value_counts() # groupby 分组+去重的值及数量 df.groupby('name').agg(['sum', 'median', 'count']) 12...(['p_day', 'site_id'])['home_remain'].sum().unstack().plot.line()) # 折线图，多条, x 轴默认为 index dd.plot.line
[3] 问题：需要汇总各个区域，每个月的销售额与成本总计，并同时算出利润 通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果： python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas...的pivot_table的参数index/ columns/ values和Excel里的参数是对应上的（当然，我这话说了等于没说，数据透视表里不就是行/列/值吗还能有啥。。）...但是我个人还是更喜欢用groupby，因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛的时候，有一张表是贷款人的行为信息，大概有2700万行，用groupby算了几个聚合函数，几秒钟就完成了。...groupby的功能很全面，内置了很多aggregate函数，能够满足大部分的基本需求，如果你需要一些其他的函数，可以搭配使用apply和lambda。...不过pandas的官方文档说了，groupby之后用apply速度非常慢，aggregate内部做过优化，所以很快，apply是没有优化的，所以建议有问题先想想别的方法，实在不行的时候再用apply。
受到numpy100题的启发，我们制作了pandas50题。 Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。...摩拳擦掌想做题试试手感的 参考资料 | 100-pandas-puzzles - GitHub | Pandas 百题大冲关 基本操作 导入 Pandas 库并简写为 pd，并输出版本号 import...pandas as pd pd....= x.shift() # df['Y'] = y.groupby((y !...(level=0) #方法二 #s.unstack().sum(axis=0) 交换索引等级，新的Series是字典顺序吗？
通过将isna与sum函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。 df.isna().sum() ? 6.使用loc和iloc添加缺失值 我正在做这个例子来练习loc和iloc。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...我们可以检查由value counts函数返回的序列的大小，也可以使用nunique函数。 ? 22.内存使用 只需通过memory_usage函数即可完成。 ?.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.html
本笔记是基于pandas进行数据读取的，因此也简单的总结了一下pandas的一些常规操作，比如文件读取、数据显示、数据分布、数据列名的展示，数据的分组和统计，数据的排序，行列数据的汇总，以及行列的转换。...代码示例 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib #------...分组---------------------- #对个别维度进行分组统计 print(df.groupby('区域').sum()) #对多个维度进行分组统计 print(df.groupby(['区域...','地区']).mean()) #对多个指标按照不同规则进行分组统计 print(df.groupby('区域').agg({'2017年':[np.mean, 'sum'],...() #对索引行数据画图，时间是倒序的，为了体现社会主义优越性，只好把行转置一下顺序 #df.loc['北京市'][2:19].plot() #df.loc['北京市'][18:2:-1].plot()
可以通过使用pip命令来进行安装： pip install pandas 安装完成后，我们可以通过以下方式将Pandas导入到Python代码中： import pandas as pd 数据结构 Pandas...同时，也可以将数据写入到这些数据源中。...# 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。
通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果： python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas的groupby，代码写起来也简单，思路就是把刚才Excel的点鼠标的操作反映到代码命令上...的pivot_table的参数index/ columns/ values和Excel里的参数是对应上的（当然，我这话说了等于没说，数据透视表里不就是行/列/值吗还能有啥。）...但是我个人还是更喜欢用groupby，因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛的时候，有一张表是贷款人的行为信息，大概有2700万行，用groupby算了几个聚合函数，几秒钟就完成了。...groupby的功能很全面，内置了很多aggregate函数，能够满足大部分的基本需求，如果你需要一些其他的函数，可以搭配使用apply和lambda。...不过pandas的官方文档说了，groupby之后用apply速度非常慢，aggregate内部做过优化，所以很快，apply是没有优化的，所以建议有问题先想想别的方法，实在不行的时候再用apply。
(['Pclass']).sum() / df.groupby(['Pclass']).count())['Survived'] Pclass_survived_rate.plot(kind='bar'...三等舱的乘客们很惨 【性别】 可以再简单看看性别的影响： Sex_survived_rate = (df.groupby(['Sex']).sum() / df.groupby(['Sex']).count...，先按照未处理的裸数据来绘图 Age_survived_rate=(df.groupby(['Age']).sum()/df.groupby(['Age']).count())['Survived']...age_Survival_Rate.plot(kind='bar') plt.title('Age_group_survived_rate') plt.show() 感兴趣的小伙伴可以多尝试几个变量...Pclass_Sex_survived_rate=(df.groupby(['Sex','Pclass']).sum()/df.groupby(['Sex','Pclass']).count())['Survived
这个二维的GroupBy很常见，Pandas 包含一个便利例程pivot_table，它简洁地处理了这类多维聚合。...与在GroupBy中一样，聚合规则可以是表示几种常见选择之一的字符串（例如，'sum'，'mean'，'count'，'min'，'max'等）或实现聚合的函数（例如，np.sum()，min()，sum...这可以通过margins关键字来完成： titanic.pivot_table('survived', index='sex', columns='class', margins=True) class...').plot() plt.ylabel('total births per year'); 使用简单的数据透视表和plot()方法，我们可以立即看到按性别划分的出生年度趋势。...由此，我们可以使用plot方法绘制数据。
如果需要同时绘制多幅图表的话，可以给figure传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。...可以看出不同时间订单金额的变化趋势，找出哪些天订单金额较高、哪些天较低。...还可以用柱状图显示： #柱形图 data1 = orders.groupby('付款时间')['支付金额'].sum() #处理数据 x = data1.index #x值 y = data1.values...还可以用饼图直观看出各天所占的比例： #饼图 data1 = orders.groupby('付款时间')['支付金额'].sum() #处理数据 x = data1.index #x值 y =...还可以为柱形图添加数据标签，如下： # 为柱形图添加数据标签 data1 = orders.groupby('付款时间')['支付金额'].sum() #处理数据 x = data1.index
代码区域 Pclass_survived_rate=(df.groupby(['Pclass']).sum()/df.groupby(['Pclass']).count())['Survived'] Pclass_survived_rate.plot...代码区域 Sex_survived_rate=(df.groupby(['Sex']).sum()/df.groupby(['Sex']).count())['Survived'] Sex_survived_rate.plot...代码区域 Sex_survived_rate=(df.groupby(['Age']).sum()/df.groupby(['Age']).count())['Survived'] Sex_survived_rate.plot...]).sum())\ /(df.groupby(['SibSp']).count()+df.groupby(['Parch']).count()))['Survived'] SibSp_Parch_survived_rate.plot...代码区域 max_survived_rate=(df.groupby(['Cabin']).sum()/df.groupby(['Cabin']).count())['Survived'] max_survived_rate.plot
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