df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可以看各个区域的销售额占比，其中，autopct用来设置数据标签，figsize用来设置图图片的大小，由图可以看出华南区域的销售额占比最高，西南区域的销售额占比最低，仅占比3.1%。import matplotlib.p
df.groupby('班级')['总分数'].max().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可以看每个班级人数在全校中的占比，其中，autopct用来设置数据标签，figsize用来设置图图片的大小，由图可以看出2班和3班的人数占比最多，达11.5%，7班的人数占比最少，仅7.6%。df.groupby('班级')['姓名']...
3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。 其主要使用到的参数为by,这个参数用于传入分组依据的变量名称,当变量为1个时传入名称字符串即可。 当为多个时传入这些变量名称列表,DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到...
'column_name2'], ascending=[True, False])# 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean()# 按多列对DataFrame
s.shape # 形状 s.size # 元素个数 s.index # 索引 s.values # 值 s.dtype # 元素类型 (2) 方法: head(s) # 查看前几条数据,默认5条 tail(s) # 查看后几条数据,默认5条 pd.isnull(s) # 检查是否为空 pd.notnull(s) # 检查是否为非空 ...
经过groupby后会生成一个groupby对象,该对象本身不会返回任何东西,只有当相应的方法被调用才会起作用。例如取出某一个组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped_single.get_group('S_1').head() b). 根据某几列分组 代码语言:javascript ...
2. DataFrame属性:values、columns、index、shape 3. DataFrame的索引、切片 4. DataFrame的运算 二、处理丢失数据(数据清洗) 三、多层索引 四、pandas的拼接操作 1. 使用pd.concat()级联 2. 使用pd.merge()合并 五、pandas的数据处理 1. 删除重复元素 ...
df_nan.loc[np.random.randint(0,df.shape[0],25),['Math']]=np.nan# 0-35的随机数,25个df_nan.groupby('School').transform(lambdax: x.fillna(x.mean())).join(df.reset_index()['School']) 3 apply函数 在第一章里面介绍过,apply函数使用相当灵活,因此其应用也是最为广泛。
Numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。“维度”指的是特征或数据列。例如，有一项研究测量水的温度，另一项研究测量水的盐度和温度，第一个研究有一个维度;温度，而盐度和温度的研究是二维的。维度只是每个观测的不同属性，...
df['cumsum_2'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum()df 4.Sample Sample方法允许你从序列或数据帧中随机选择值。当我们想从一个分布中选择一个随机样本时，它很有用。sample1 = df.sample(n=3)sample1 我们用n参数指定值的数目，但我们也可以将比率传递给frac参数。例如，0.5将...