将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象,有以下3种方法: apply():逐行或逐列应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 一 .apply() 其中:设置axis = 1参数,可以逐行进行操作:默认axis=0,即逐列进行操作:  对于常见的描述性统计方法,可以直接使用一个字符串进行代替,例df.apply('mean')等价于df.apply(np.mean): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13…

1.数据迭代 1.1 迭代行 (1)df.iterrows() for index, row in df[0:5].iterrows(): #需要两个变量承接数据 print(row) print("\n") for index, row in df[0:5].iterrows(): print(row.team) #通过对象属性方式 print(row['name']) #通过字典方式读取具体列 print("\n") (2)df.iertuples() #生成一…

pandas 数据预处理 缺失数据处理 csv_data=''' A,B,C,D 1.0,2.0,3.0,4.0 5.6,6.0,,8.0 0.0,11.0,12.0,,''' import pandas as pd from io import StringIO df = pd.read_csv(StringIO(csv_data)) print(df) A B C D 0 1 2 3.0 4.0 1 5 6 NaN 8.0 2 0 11 12.0 NaN 在上述代码中,pandas中的模块利…

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 数据分组--〉归纳 程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #…

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

读入数据:  数据分组:我们可以看到num这列它的数字在0-20之间变化,我们可以对其增加一列,用来对其分组 df['新增一列的名称']=pd.cut(df['要分组的列'],要分组的区间,新增一列后对应区间分组的名称) 数据的分列: 可以分析数据grade这一列,可以用split函数就行分列 分列以后,使用merge函数对其合并:…

import pandas as pd # 0 读取数据 df = pd.read_csv("文件路径")#例子是北京一年的天气情况 df.head()#查看表头 # 设定索引为日期,方便按日期进行查询 df.set_index('ymd',inplace = True) print("df.index")#查询索引是否修改成功 # 替换掉温度的后缀C df.loc[:,"bWenDu"] = df["bWenDu"].str…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2…

我们最常需要的是汇总数据而不是把他们实际检索出来 确定表中行数(或满足某个条件或包含某个特定值的行数) 确定表中行组的和 找出表列(或所有行或特定列)的最大值,最小值和平均值 聚集函数是运行在行组上,计算和返回单个值的函数. AVG([distinct] expr) 求平均值 COUNT({*|[distinct] } expr) 统计行的数量 MAX([distinct] expr) 求最大值 MIN([distinct] expr) 求最小值 SUM([distinct] expr) 求累加…