qcut与cut的主要区别: qcut:传入参数,要将数据分成多少组,即组的个数,具体的组距是由代码计算 cut:传入参数,是分组依据.具体见示例 1.qcut方法,参考链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html 1).参数:pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise') >>>…

Pandas中DateFrame修改列名 在做数据挖掘的时候,想改一个DataFrame的column名称,所以就查了一下,总结如下: 数据如下: >>>import pandas as pd >>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]}) >>> a A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 方法一:暴力方法 >>>a.columns = […

目录 1  分组操作 1.1  按照列进行分组 1.2  按照字典进行分组 1.3  根据函数进行分组 1.4  按照list组合 1.5  按照索引级别进行分组 2  分组运算 2.1  agg 2.2  transform 2.3  apply 3  利用groupby技术多进程处理DataFrame 我们在这里要讲一个很常用的技术, 就是所谓的分组技术, 这个在数据库中是非常常用的, 要去求某些分组的统计量, 那么我们需要知道在pandas里面, 这些分组技术是怎么实现的. 分组操作 我们…

  昨天晚上,笔者有幸参加了一场面试,有一个环节就是现场编程!题目如下:   示例数据如下,求每名学生(ID)对应的成绩(score)最高的那门科目(class)与ID,用Python实现: 这个题目看上去很简单,其实,并不简单.即要求输出形式如下:   当然,我们一开始能先到的是利用Pandas中的groupby,按ID做groupby,按score取最大值,可是之后的过程就难办了,是将得到的结果与原表做join,还是再想其他办法?   怎么办?答案就是Pandas中groupby的官方文档说…

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i…

1.空值 1.1 有两种丢失数据: None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算,但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.nan + 2 # 值仍然是nan 1.2 np.nan(NaN) 数组直接运算会得到nan,但可以使用np.nansum()函数来计算nan,此时视nan为0. ndarr = np.array([1,2,3,np.nan]) np.sum(ndarr) np.nansum(ndarr) Serie…

pd.qcut, pd.cut, df.groupby()等在分组和聚合方面的应用 量化交易里, 需要进行大量的分组和统计, 以方便自己处优势的位置/机会. 比如对股价进行趋势分析, 波动性分析, 量化之后, 进行归类统计, 再进行胜算概率的统计. 依据D8和T8的区间, 能够组合出来16种情形, 每一种case都是人们搭建起来的一幅美丽的场景. 研究和观察每一幅场景出现以后, 随后的几天里的表现, 那是非常令人期待的事情. TD图的统计展示, 还没有做完, 先留下部分结果: 代码: def s…

来自:Python那些事 pandas中accessor功能很强大,可以将它理解为一种属性接口,通过它获得额外的方法. 下面用代码和实例理解一下: import pandas as pd pd.Series._accessors 对于Series数据结构使用_accessors方法,我们得到3个对象:cat, str, dt. .cat:用于分类数据(Categorical data) .str:用于字符数据(String Object data) .dt:用于时间数据(datetime-lik…

p分位函数(四分位数)概念与pandas中的quantile函数 函数原型 DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation=’linear’) 参数 - q : float or array-like, default 0.5 (50% quantile 即中位数-第2四分位数) 0 <= q <= 1, the quantile(s) to compute - axis : {0, 1, ‘index’,…

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(…