在进行数据处理的过程中,经常要对数据进行分组,并且将同一组的数据按照一定的方式排列,排列时用指定的字符连接。本文,我们介绍如何用 Pandas 实现类似 SQL 中的 group_concat 函数的功能。 需求 假定我们有如下数据,它的生成代码如下: import pandas as pd pd.__version__ # '1.2.3' df = pd.DataFrame({ '...
id,group_concat(name order by name desc)asname from information group by id; 那么显示的结果为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 --结果已经降序排列了|id|name||1|20,20,10||2|20||3|500,200| 上面介绍的就是各种group_concat实现的效果,下面利用pandas来实现。 模拟数据 代码...
对比SQL,学习Pandas操作:group_concat如何实现?mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3ODY2MDAyMQ==&mid=2247499232&idx=1&sn=a82cc876fde16a49848520d189aa9f57&chksm=cf12ed3af865642c056e8ef27e41bf085949cc2a39973eac81ab5ccd7068bbb5a9109c8997d7&token=1309124672 =zh_CN#rd group_concat SQL或者MySQL中...
concat也可以执行“水平”堆叠(类似于NumPy中的hstack): join比concat更可配置:特别是,它有五种连接模式,而concat只有两种。详情请参阅下面的“1:1关系连接”部分。 基于多指数的数据叠加 如果行标签和列标签一致,concat可以执行与垂直堆叠类似的多索引(就像NumPy中的dstack): 如果行和/或列部分重叠,Pandas将相应...
append, concat 和 combine_first 示例 获取行和列的平均值 计算行和列的总和 连接两列 过滤包含某字符串的行 过滤索引中包含某字符串的行 使用AND 运算符过滤包含特定字符串值的行 查找包含某字符串的所有行 如果行中的值包含字符串,则创建与字符串相等的另一列 ...
contains(string) 判断某一字符串在不在序列的元素中,类似于in函数,返回的是布尔逻辑判断结果,True或者False extract(pattern) 该函数是去除某一个序列中特定的值,pattern必须为一个正则表达式,并且通过括号()指定需要返回的信息,类似于正则表达式中group的用法,示例如下。
group_keys:True当调用apply时保留分组名称,False不保留分组的名称 # grouped数据可以使用列名【‘列名’】来去除该列数据然后再对该列进行聚类分析计算 二、聚类 grouped.quantile(0.9):寻找九分位 grouped.count():统计分组的个数 grouped.sum():对分组数据进行求和 grouped.mean():对分组数据进行平均值 grouped....
数据分析重点. 同维度下,对不同字段聚合 groupbby(key).agg({'字段1':'aggfunc1', '字段1':'aggfunc2''..} importnumpyasnp importpandasaspd 1. 2. 聚合函数 Aggregations refer to any data transformation that produces scalar values from arrays(输入是数组, 输出是标量值). The preceding examples ha...
choice(string.ascii_letters) * 5) for sec_id in range(num_of_securities) ] data = pd.concat([ pd.DataFrame([dict_merge(dict(date=date), sd) for sd in securities]) for date in dates ], ignore_index=True)[['date', 'security_id', 'int_val', 'str_val']] col_names = ['Col...
["A","B","C"],dtype=pd.StringDtype()), )df2=pd.DataFrame(data={"col2":pd.Series([4,5,6],index=["D","E","F"],dtype=dtype), },index=pd.Index(["D","E","F"],dtype=pd.StringDtype()), )df=pd.concat([df1,df2])group=df.T.groupby(df.columns)max_df=group.max()...