代码语言:txt 复制 grouped = df.groupby("column1") 对分组后的数据进行过滤操作,假设需要筛选出满足条件的数据,例如"column2"大于10的数据: 代码语言:txt 复制filtered_data = grouped.filter(lambda x: x["column2"] > 10) 将过滤后的数据放入列表中,可以使用tolist()函数:
column_list = df['column_name'].tolist() 现在,column_list变量将包含DataFrame列的列表形式。 以下是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
对list 执行 append 的时候,会直接修改在原来的 list 上 在DataFrame最后增加一个光有列名的空列: mydf['列名'] = None 三、数据提取 (一)按列提取 法一: df['column_name'] (二)按行提取 法一: df.loc['index_name'] 四、 对于存着元祖/列表的列进行分列,一列变多列: # 通过apply(pd.Series)...
然后,进行文件的读取,并查看文件的信息。 data = pd.read_csv('爱奇艺视频数据.csv',encoding="gbk")data.info()#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>#RangeIndex: 99999 entries, 0 to 99998#Data columns (total 24 columns):# # Column Non-Null Count Dtype#--- --- --- ---# 0 数据获取...
set_option('display.max_colwidth', -1) # Turning off the max column will display all the data # if gathering into sets / array we might want to restrict to a few items pd.set_option('display.max_seq_items', 3) #Monkey patch the dataframe so the sparklines are displayed pd....
len = 1 for i in range(1, len(nums)): if nums[i - 1] < nums[i]: cur_len += 1 res = max(cur_len, res) else: cur_len = 1 return res for name, group in df.groupby('weight'): group = group.sort_values(by='depth') s = group['price'] print(name, f(s.tolist())...
# 直接对DataFrame迭代for column in df:print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c)# 用pipe可以把它们连接起来(df.pipe(h).pipe(g, arg1=a).pipe(f, arg2=b, a...
df[Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4: "sum"}).filter(Condition2) Group By: split - apply - combine GroupBy可以分解为三个步骤: Splitting: 把数据按主键划分为很多个小组 Applying: 对每个小组独立地使用函数 ...
pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True) # indicator='indicator_column'也是可以的 1. 2. 3. 这里就是新增一列表明每行索引的来源。 更多参数:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html?highlight=merge#pandas.DataFrame.merge 2....
pandas 之 groupby 聚合函数 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...