利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法:重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。 fill_value 会让所有...
DataFrame、Index、Column、Axis、数据和缺失值是Pandas中非常重要的概念，熟练掌握它们将有助于你进行数据处理和分析。
df.groupby('区域')['订单号'].count().reset_index() 如果要对同一个字段做不同的运算,可以使用.agg函数,中括号中可以添加具体需要运算的方法,比如这里分别对各个区域的利润求平均值、最大值和最小值,由数据可以看出,华北区域的平均利润是17928.7元,平均值最高,东北区域的极差最大,最大利润和最小利润都集中...
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
df=pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')df.head() SAC过程 1. 内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。其中split指基于某一些规则,将数据拆成若干组;apply是指对每一组独立地使用函数;combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。
KeyError: "['FLEET'] not in index 👍1 It was like this in the "potencijal" column It could be a bug 👍2 commentedMay 24, 2020 i found the solution for my problem. i was using the above said statement that centroids_new=X.groupby(["clusters"]).mean()[["exposure_end","Duratio...
iloc()方法可以用 column 名和 index 名进行定位。 applymap()函数作用于 DataFrame 数据对象, 它会自动遍历 DataFrame 对象的所有元素, 并对每一个元素调用函数进行处理。 [例 9] applymap()函数的使用 程序清单如下。 #apply()函数使用案例# # 导入 numpy 库 import numpy as np # 导入 pandas 库 import...
(3)"index" : dict like {index -> {column -> value}}, Json如‘{“row 1”:{“col 1”:“a”,“col 2”:“b”},“row 2”:{“col 1”:“c”,“col 2”:“d”}}’,例如:'{"city":{"guangzhou":"20","zhuhai":"20"},"home":{"price":"5W","data":"10"}}'。
避免链式索引:如df[condition]['column'],应使用df.loc[condition, 'column'] 多层索引的合理使用:当数据有自然层次关系时使用 索引的性能考虑:索引可以加速查询,但会增加内存使用 # 不好的实践 - 链式索引# df[df['Age'] > 30]['Name']# 好的实践print(df.loc[df['Age']>30,'Name'])""" ...
df_copy[column_to_clean]=(df_copy[column_to_clean].str.lower()# 转小写.str.replace(remove_chars_pattern,'',regex=True)# 移除特定字符.str.strip()# 去除首尾空格)returndf_copy # 使用pipe()调用自定义函数 cleaned_df=(df_text.pipe(clean_text_column,column_to_clean='Description')# 将 df...