groupby的过程就是将原有的 DataFrame 按照groupby的字段(这里是company),划分为若干个子 DataFrame,在groupby之后的一系列操作(如agg、apply等),均是基于子 DataFrame 的操作。 2.1 agg聚合操作 Pandas中常见的聚合操作: min, max, sum, mean, median, std, var,
1、直接赋值;2、df.apply方法;3、df.assign方法;4、按条件分组分别赋值;5、其他方法import pandas as pd df2=pd.read_csv('D:/personal_file/python/code/天气.txt',sep='\t') df2.head() datesymdbwenduywendutianqifengxiangfengliaqiaqlinfoaqilevel 0 2018年01月01日 2018-01-01 3度 -3度 晴~...
assign() Assign new columns astype() Convert the DataFrame into a specified dtype at Get or set the value of the item with the specified label axes Returns the labels of the rows and the columns of the DataFrame bfill() Replaces NULL values with the value from the next row bool() Retur...
将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg...drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符...astype: 将一列的数据类型转换为...
使用assign()方法: 添加数据 添加单行数据: 添加单行数据: 添加多行数据: 添加多行数据: 优势 高效的数据操作:Pandas 提供了丰富的数据操作功能,如数据清洗、数据转换、数据聚合等。 易于使用:Pandas 的 API 设计简洁直观,易于上手。 强大的数据处理能力:Pandas 可以处理大规模数据集,并且提供了多种数据处理方法。
data.groupby('column_1')['column_2'].apply(sum).reset_index()按列分组，选择要在其上操作函数...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和Index ...
方法链的工具箱是由不同的方法(比如 apply、assign、loc、query、pipe、groupby 以及 agg)组成的,这些方法的输出都是 DataFrame 对象或 Series 对象(或 DataFrameGroupBy)。 了解它们最好的方法就是实际使用。举个简单的例子: (df .groupby('age') .agg({'generation':'unique'}) .rename(columns={'generation...
>>> df.groupby("Name")["words"].sum().idxmax() 'tyrion lannister' # 问题c >>> df = df.assign(words = df["Sentence"].apply(lambda x:len(x.split())).sort_values(by="Name") >>> df.assign(Words = df["Sentence"].apply(lambda x:len(x.split())).groupby("Name")["words...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index