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…

最近处理数据需要分组计算,又用到了groupby函数,温故而知新. 分组运算的第一阶段,pandas 对象(无论是 Series.DataFrame 还是其他的)中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组.拆分操作是在对象的特定轴上执行的.例如,DataFrame 可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组.然后,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值.最后,所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中.结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作. 举例说明…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价. 而在pandas中,针对不同的应用场景,我们可以使用resample().groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务. 图1 2 在pan…

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们…

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv') data.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }…

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0…

pandas.DataFrame的groupby()方法是一个特别常用和有用的方法.让我们快速掌握groupby()方法的基础使用,从此数据分析又多一法宝. 首先导入package: import pandas as pd import numpy as np groupby的最基本操作 df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1],'B':[2,3,3,6],'C':[3,1,5,7]}) df 按照A列来进行分组(其实说白了就是将A列中重复的值和成同一个值,然后把A当成索…

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D…

从网上看到一篇好的文章是关于如何学习python数据分析的迫不及待想要分享给大家,大家也可以点链接看原博客.希望对大家的学习有帮助. 本次的Python学习教程是关于Python数据分析实战基础相关内容,本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——谦虚的apply. 为什么说第二好用呢?那第一呢?秉承这谦虚使人进步,骄傲使人落后的品质,apply选择做一个谦虚又优雅的函数. 我们单独用一篇来为apply树碑立传,原因有二,一是因为apply函数极其灵活高效,甚至是重新定义了pandas的灵活,…

文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 一.Pandas的使用 1.Pandas介绍 2.Pandas基本操作 Series的操作 创建DataFrame 常见列操作 常见行操作 DateFrame的基本操作 时间操作 3.Pandas进行数据…