Python数据分析Pandas库之熊猫(10分钟二)
pandas 10分钟教程(二)
重点发法
分组 groupby('列名') groupby(['列名1','列名2',.........])
分组的步骤
(Splitting) 按照一些规则将数据分为不同的组,拆分
(Applying) 对于每组数据分别执行一个函数.'应用,申请'
(Combining) 将结果组合到一个数据结构, '组合/合并'
import pandas as pd
#根据A分组后求和
df.groupby('A').sum()
#分组,指定具体列的出来函数 #reset_index 重置索引
df.group(by=['列1','列2',....]).agg({'列名':['max','min']}).reset_index()
#agg/apply:指定具体的处理函数,,,可以 写自定义函数
分组后的统计方法
size() = count()
max(),min(),mean() 最大最小,平均数
std()
median() 中位数
frist() ,last() 第一个和最后一个非NA值
prod 非NA值得积
以上统计函数,除了count()外,都会自动过滤非数字列!!!!
排重:duplicated
检查重复的数据:df.duplicated()
检查重复指定列名:df.duplicated(['列1','列2',....])
删除重复数据:df.drop_duolicates()
删除时指定保留的数据: df.drop_duplicates(['列1',.......],keep='frist/last')
keep:保存
frist:第一个,last:最后一个
数据透视表(和groupby()类似)
df.pibot_table(df,index=['列1','列2',...],values='列名',aggfunc=np.mean/sum)
index : 需要排序的列
values : 需要统计的列
aggfunc : 执行的统计函数,不写默认统计平均值
分组替换: Categories 分组/分类,
实现第二列分组比替换数据:
df['新列名'] = df['B'].astype('category');转化为分类/分组类型
分配列名: df['新列名'].cat.set_categories((值1,值2,.......))
重新设置: df['新列名'] = df['新列名'].cat_set_categories([值一,值二,...])
读写文件
HDF5: 存储打数据,方便和其他语言对接,
to_hdf()
read_hdf()
表格:excel
read_excel('path',sheet_name='子页名')
to_excel(path)
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