使用groupby函数，括号内跟分组的对象，中括号中加运算对象，比如这里计算各个区域的订单数据，由数据可得...
info()方法用来查看数据集信息,describe()方法将返回描述性统计信息,这两个函数大家应该都很熟悉了。 describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head()方法和tail()方法则是分别...
groupby([by, axis, level, as_index, sort, …]) 使用映射器或按一系列列对DataFrame进行分组。gt(other[, axis, level]) 获取大于dataframe和其他逐个元素的值(二进制运算符>)。head([n]) 返回前n行hist([column, by, grid, xlabelsize, xrot, …]) 制作DataFrame的直方图。idxmax([axis, skipna])...
转换是ETL中最重要、最困难和最耗时的步骤。polar支持Pandas函数的一个子集，所以我们可以使用熟悉的Pandas函数来执行数据转换。df = df.select(['A', 'C']) df = df.rename({‘A’: ‘ID’, ‘C’: ‘Total’}) df = df.filter(pl.col('A') > 2) df = df.groupby('A').agg({'C': 'sum...
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head()方法和tail()方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据,可以使用sample()方法。 df.sample(3) ...
如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都可以用 Polars 方法表达。 相比之下,Pandas 中更复杂的运算通...
在Python的pandas库中,可以使用groupby和cumcount方法来查找连续重复元素的计数。 首先,我们需要导入pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 然后,创建一个包含重复元素的Series或DataFrame对象: 代码语言:txt 复制 data = pd.Series([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4]) ...
a b c01True1.012False2.021True1.032False2.041True1.052False2.0>>>df.select_dtypes(include='bool')b0True1False2True3False4True5False 类似函数:value_counts,它返回一个包含 DataFrame 中唯一值和总数。 copy 我知道为了在代码中复制一些对象,我们通常写 A= B,但在 Pandas 中,这实际上创建了 B 作为对 A...
类似函数: notna, fillna, isnull groupby groupby 操作涉及拆分数据、应用函数和结果的某种组合。 一个特定的用例是识别列的相同元素并将这些行的结果分组。 >>> df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', ... 'Parrot', 'Parrot'], ...
df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending=False)).reset_index(drop=True) 6.选择特定类型的列 drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv') # 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include=['...