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...
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, count >data.groupby("company").agg('mean')...
然后,可以使用assign()函数将计算得到的平均值作为新的列添加到数据框中。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例数据框 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]} df = pd.DataFrame(data) #...
对dataframe利用groupby聚合后,分组规则会作为索引,而有时我们希望索引作为列存在。 在对dataframe的操作中,也存在index和column需要互相转化的情况。 在对datafram取子集后,index 不是从0开始的连续序列。有时我们需要将其重置(比如利用子集画图) 取datafram的子集画图,以index为横轴时,若不重置index,画出的图是错的...
Assign new columns to a DataFrame, returning a new object (a copy) with all the original columns in addition to the new ones. DataFrame.join(other[, on, how, lsuffix, …]) Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. ...
df = pd.json_normalize(df['json_column'])# 展开嵌套字典df = pd.concat([df.drop(['nested_dict'], axis=1), df['nested_dict'].apply(pd.Series)], axis=1) 处理大数据集:# 使用dask处理大数据import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_dataset.csv')result = ddf.groupby('...
DataFrame.assign(**kwargs)Assign new columns to a DataFrame, returning a new object (a copy) with all the original columns in addition to the new ones. DataFrame.join(other[, on, how, lsuffix, …])Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. ...
df.assign(value_cat=np.where(df["Value"] > 20, "high", "low")).groupby( "value_cat" ).mean() 3、combine_first combine_first方法用于组合两个Series(或DataFrame中的列),从第一个Series中选择值,并用第二个Series中的相应值填充任何缺失的值。
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...
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 ...