当有了滚动,扩展和ewm对象创建了以后,就有几种方法可以对数据执行聚合. DataFrame应用聚合 可以通过向整个DataFrame传递一个函数来进行聚合,或者通过标准的获取项目方法来选择一个列. 在整个数据框上应用聚合 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index = pd.date_range('1/1/2000', periods=10), columns =…

1.概述 1.1 group语法 df.groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index: bool=True, sort: bool=True, group_keys: bool=True, squeeze: bool=False, observed: bool=False, dropna=True) 其中 by 为分组字段,由于是第一个参数可以省略,可以按列表给多个.会返回一个groupby_generic.DataFrameGroupB…

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(…

pandas提供基于行和列的聚合操作,groupby可理解为是基于行的,agg则是基于列的 从实现上看,groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构,这个结构必须调用聚合函数(如sum)之后,才会得到结构为Series的数据结果. 而agg是DataFrame的直接方法,返回的也是一个DataFrame.当然,很多功能用sum.mean等等也可以实现.但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串,也可以自定义,参数是column对应的子DataFrame 一.pandas…

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 创建数据 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, 35, 18, np.na…

通过聚合运算可以得到我们比较感兴趣的数据以方便处理 import pandas as pd import numpy as np # 先创建一组数据表DataFrame df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randint(1,10,5), 'data2':np.random.randint(1,10,5)}) # 这组数…

美国2012年总统候选人政治献金数据分析 导入包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 方便操作,将月份和参选人以及所在政党进行定义 months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV':…

1.聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe().T #列数太多,进行转置 1.2统计函数 #对分组对象直接使用统计函数,分组内数据进行计算,返回df形式的数据 #计算平均数 df.groupby('team').mean() #相关性系数 df.groupby('team').corr() #每组的累计最大值 df.groupby('tea…

title: Pandas分组聚合 tags: 数据分析 python categories: DataAnalysis toc: true date: 2020-02-10 16:28:49 Description:Pandas分组聚合 一.分组 GroupBy对象 · groupedby函数中的参数: as_index的作用:控制聚合输出是否以组标签为索引值,默认为True,就是分层次的索引,若为False多加一列默认索引索引,相当于非其他数据排序好了. 但是这两组标签索引值不同有什么作用呢…

  和上文一样,先导入后面会频繁使用到的模块: In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='Arial Unicode MS') plt.rc('axes', unicode_minus='False') pd.__version__ Out[1]: '1.1.3'   注意:我这里是Mac系统,用matplotlib画图时设置字体为Ar…