各组内按销售数量(或百分比)做降序。这里的排序有两个层次的含义，第一种是组内实际顺序不变，只给一个排序编号。代码如下所示，method=first是保证序号是连续且唯一的。...其中累计到第二行的时候已经达到了61.1%，超过了50%，因此最终只需取前两行即可。 5.目标筛选 经过了前面的数据准备，在这一步需要在每组内，筛选累计值达到50%的行，且最多三行。...可以看出，该组内最初有5行数据，筛选后剩下两行，且销售量占比超过50%，至此需求已基本实现。...6.分组拼接 在上一步筛选出了目标行，未达到最终目标，还需将每个分组内所有符合条件的产品名称拼接起来，并用逗号隔开。这里采用分组对字符串求和的方式来实现。...涉及到的操作依次有：数据读取，列名修改，字段分割，列子集筛选；分组求和(transform)；分组排序(编号)，分组排序；累计求和；按行迭代，数据拼接，条件筛选，分组拼接，apply/lambda函数；
dropna() 删除NaN 值 可以通过 dropna 方法，默认按行扫描(操作)，会将每一行有NaN 值的那一行删除，同时默认是对原对象的副本操作，不会对原对象产生影响，也可以通过inplace 指示是否直接在原对象上操作...df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改 复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充...x) 对dataframe 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，对数据求和 print(type(df.apply(lambda col: col.sum(), axis='rows'))) # 按列操作，对数据求和 print(df.apply...:", n, "\n|",g,"|" # 查看组名和 每组的数据信息 for n,_ in dg: print "group_name:", n, "\n|",dg.get_group(n),
A4：按照月份m进行排序 A5:新增一列，如果月份等于前一行的月份，则计算增长比并赋值，否则赋值null，将该列命名为yoy。...A4：按照STOCKID和DATE分组，同时对各组进行计算，if(x,true,false),这里是如果INDICATOR==ISSUE,if()函数等于QUANTITY的值，否则为0，将此结果在该组中求和后添加到字段...ISSUE，如果INDICATOR==ISSUE，if()函数等于0，否则为QUANTITY的值，将此结果在该组中求和后添加到字段ENTER。...取到STOCKID,DATE,ENTER,ISSUE四个字段，并按照STOCKID,DATE进行分组，同时对各组求和，得到每一天每种货物的出入库记录。...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。
head()：认获取前 5 行 head(n)：获取前 n 行 tail()：默认获取后 5 行 tail(n)：获取后 n 行 sample(n)：随机抽取 n 行显示 df.head(10) （三）...对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和： df2.apply(lambda x:sum(x['Q1':'Q4']),axis=1) # 一次处理一行 使用了...其中lambda x: sum(x['Q1':'Q4'])表示对每一行从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列进行求和操作。而axis=1参数指定了按行操作。...因此，该代码将会对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和，并返回一个包含每一行求和结果的 Series。...，然后对每个分组中的 ‘Q1’ 和 ‘Q4’ 列应用了max()函数，以找到每个组中 ‘Q1’ 和 ‘Q4’ 列的最大值。
，行进行求和, axis=0（默认为） print('行求和：\n',df.sum()) print('列求和：\n',df.sum(1)) # 列求和 print('均值：\n',df.mean())...求最大值 print('最小值：\n',df.max()) # 求最小值 """ 运行结果： 行求和： Age 382 Name AIBICIDIEIFIGIHIIIJIKILI...二、pandas迭代数据 对Pandas对象进行基本迭代的行为取决于类型。在遍历一个Series时，它被视为类似数组，并且基本迭代产生这些值。...默认情况下，按行标签按升序排序。...默认情况下，axis = 0，按行排序。
获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前的所有数据df.iloc[:3,:2]从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称...，而是数据所有的位置df.iloc[[0,2,5],[4,5]]提取第 0、2、5 行，第 4、5 列的数据df.ix[:‘2013’,:4]提取 2013 之前，前四列数据df[‘city’].isin...，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。...'age']].sort( ['id']).city.count() 使用 query 函数进行筛选 df.query('city' == ['beijing', 'shanghai']) 对筛选后的结果按
利用pandas来进行数据处理的方法太多了，在这里继续更新一下对缺失数据的处理，以及数据的分组，聚合函数的使用。...正向填充和前向填充： 对每一条数据的缺失值，填充其上下条数据的值。...) # 填充前一条数据的值，但是前一条也不一定有值 print(df.fillna(method='pad'), '\n') # 填充后一条数据的值，但是后一条也不一定有值 print(df.fillna...： print(df.groupby('Rank'),'\n') # 分割组 """ 输出： pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f54f9e6a6d8...> """ 输出的是一个pandas对象 查看组： print(df.groupby('Rank').groups,'\n') # 查看组 """ 输出： {1: Int64Index([0, 6
Pandas库 Pandas数据结构 1、Series （1）概念： Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。...当我们没有为数据指定索引时，Series会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组的值和对应的属性。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。这些运算默认都是针对于行的运算，通过使用axis=1进行列的运算。
如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数 df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe() 数值列的汇总统计信息 s.value_counts...df[(df[col] > 0.5) & (1.7)] 0.7> col> 0.5的行 df.sort_values(col1) 将col1按升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending...=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame...行数据、后5行数据： df.head() #默认前5行数据 df.tail() #默认后5行数据 三、数据表清洗 1、用数字0填充空值： df.fillna(value=0) 2、使用列prince...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...7、适应iloc按位置单独提起数据 df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列 8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据 df_inner.ix[:'2013...1、对所有的列进行计数汇总 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对id字段进行计数 df_inner.groupby('city')['id'].count()
rank打破平级常用方法 方法 描述 'average' 默认：每个组分配平均排名 'min' 对整个组使用最小排名 'max' 对整个组使用最大排名 'first' 按照值在数据中的出现次序排名 'dense...' 类似method='min'，但是组间排名总是增加1，而不是一个组中相等的元素数量 大家可以下面自己练习。...下面是对一个DataFrame的一个示例： import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame([[2, np.nan], [7, -...:\n', frame.sum()) print('行上求和:\n', frame.sum(axis = 1)) print('行上求均值:\n', frame.mean(axis = 1, skipna...0.5 -2.0 列上求和: one 9.5 two -5.0 dtype: float64 行上求和: a 2.0 b 4.0 c 0.0 d -1.5 dtype:
其中，Series 和 DataFrame 是 Pandas 中最常用的两个对象，分别对应于一维和二维数据的处理（Pandas 还有对三维甚至多维数据处理的 Panel 对象，但不太常用）。...8、对dff中的交易额平均值进行降序排列 dff.sort_values(ascending=False) 9、使用df中的数据按类别统计每个人的交易总额 df.pivot_table(index='姓名...在这个例子中，使用的聚合函数是'sum'，表示对 “交易额” 进行求和。...然后，使用.sum()方法两次对这个布尔值的 DataFrame 进行求和，第一次对每列求和，第二次对每行的结果再求和。...最后，使用groupby方法将合并后的 DataFrame 按照 “姓名” 和 “职级” 进行分组，并计算每个组中 “交易额” 列的总和。
条数据 三、重复值、缺失值、异常值处理、按行、按列剔除 1.重复值统计、剔除： import pandas as pd sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer...)、1(对列数据进行剔除),默认为0 how：any(行中有任意一个空值则剔除)， all(行中全部为空值则剔除) inplace：是否在该对象进行修改 import pandas as pd sheet1...0: sheet1.drop(index=index, inplace=True) print("异常值处理后：") print(sheet1['Age'].head(5)) 4.按行...、按列剔除 import pandas as pd sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer='long-customer-train.csv', sep=','...', skiprows=0, usecols=None) sheet1 = sheet1.iloc[0:4, 1:3] # 提取前5行, 1、2、3 列 4.loc常用示例 import pandas
,逗号前选择行,逗号后选择列。...关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...关键技术：对于例子给定的DataFrame数据，按行进行求和并输出结果。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。
如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...填入参数N则显示前N行 data.head(5) 结果： （7）tail(5):显示后5行内容 如果不补充参数，默认5行。...填入参数N则显示后N行 data.tail(5) 结果： （3）DatatFrame索引的设置 现在要将下图的行索引改变，变成下下图所示样子，怎么做呢？...以上这些函数可以对series和dataframe操作，这里我们按照时间的从前往后来进行累计 排序 # 排序之后，进行累计求和 data = data.sort_index() 对p_change进行求和...8.2 pd.merge pd.merge(left, right, how='inner', on=None) 可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自 left: DataFrame right
print(data2.dtypes) Out: col1 int64 col2 object col3 bool dtype: objectt结果是Series类型head查看前N...条结果In: print(data2.head(2)) Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True从第一行开始取前2行...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...data1和data2，可通过指定axis=0按行合并append按行追加数据框In: print(data1.append(data2)) Out: col1 col2 col3 col4...,'col3':np.mean})) Out: col1 col3 col2 a 2 0.5 b 1 1.0在data2中以col2为维度，对col1求和，col3
如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。...填入参数N则显示前N行 data.head(5) 结果： （7）tail(5):显示后5行内容 如果不补充参数，默认5行。...填入参数N则显示后N行 data.tail(5) 结果： 3、DatatFrame索引的设置 现在要将下图的行索引改变，变成下下图所示样子，怎么做呢？...以上这些函数可以对series和dataframe操作，这里我们按照时间的从前往后来进行累计 排序 # 排序之后，进行累计求和 data = data.sort_index() 对p_change进行求和...8.2 pd.merge pd.merge(left, right, how='inner', on=None) 可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自 left: DataFrame right
1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...4.1 按行迭代优化 我们按行对dataframe进行迭代，一般我们会用iterrows这个函数。...4.5 pandas.eval pandas.eval 是基于第一节提到的numexpr，pandas也是基于numpy开发的,numexpr同样可以被用来对pandas加速）。...使用eval表达式的一个经验是数据超过 10,000 行的情况下使用会有明显优化效果。...或者ray（dask是类似pandas库的功能，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas
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