通过Pandas提供的groupby、resample等方法,可以方便地对数据进行分组统计和时间序列分析。 defanalyze_data(df):# 按小时聚合数据并计算平均值df_resampled=df.resample('H',on='timestamp').mean()# 计算每个小时的总和df_grouped=df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp',freq='H')).sum()returndf_resampled,...
案例2:内存溢出危机 错误表现:MemoryError: Unable to allocate 3.45 GiB... 优化方案: # 类型优化df=df.astype({'category':'category','price':'float32'})# 分块处理chunk_iter=pd.read_csv('large_data.csv',chunksize=10000)results=[chunk.groupby('key').sum()forchunkinchunk_iter]final=pd.conca...
(self, key, value) 1284 ) 1285 1286 check_dict_or_set_indexers(key) 1287 key = com.apply_if_callable(key, self) -> 1288 cacher_needs_updating = self._check_is_chained_assignment_possible() 1289 1290 if key is Ellipsis: 1291 key = slice(None) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/seri...
修复了groupby()中的回归问题,使用Categorical分组列时,grouped.indices不显示未使用的类别 (GH 38642) 修复了DataFrameGroupBy.sem()和SeriesGroupBy.sem()中的回归问题,其中存在非数值列会导致错误而不是被删除 (GH 38774) 修复了DataFrameGroupBy.diff()中的回归问题,对于int8和int16列引发错误 (GH 39050) 修复...
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还...
groupby('key').filter(某个函数) # 转换 df.groupby('key').transform(lambda x: x- x.mean()) #通过某一个字段分组后,选另一个字段的最小值,构成的数据 df = pd.DataFrame({'AAA': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3],'BBB': [2, 1, 3, 4, 5, 1, 2, 3]}) df.loc[df.groupby("...
DataFrame.groupby(key, as_index=False) key: 分组的列数据,可以多个 案例: 不同颜色的不同笔的价格数据 col =pd.DataFrame({'color': ['white','red','green','red','green'], 'object': ['pen','pencil','pencil','ashtray','pen'],'price1':[5.56,4.20,1.30,0.56,2.75],'price2':[4.75...
Python在数据处理和准备方面一直做得很好,但在数据分析和建模方面就差一些。pandas帮助填补了这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,而不必切换到更特定于领域的语言,如R。 与出色的 jupyter工具包和其他库相结合,Python中用于进行数据分析的环境在性能、生产率和协作能力方面都是卓越的。
因此,我们看到nationsGrp是pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy类型。 我们在其中使用groupby的列称为键。 我们可以通过在生成的DataFrameGroupBy对象上使用groups属性来查看组的外观: In [97]: nationsGrp.groups Out[97]: {'England': [12, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 28, 43, 49, 52, 56], 'France'...
(obj, by, **kwds) File "/usr/local/Python-3.5.2/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 354, in __init__ mutated=self.mutated) File "/usr/local/Python-3.5.2/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 2383, in _get_grouper in_axis, name, gpr ...