看一下min(最小值), max(最大值), mean(平均值), median(中位数), var(方差), std(标准差),mode(众数)是怎么操作的: 对于单个函数去进行统计的时候,坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default),如果要对行“index” 需要指定(axis=1)。 (1)max()、min() # 使用统计函数:0 代表列求结果...
index=["first", "second"]) Out[55]: a b c first 1 2 NaN second 5 10 20.0 In [56]: pd.DataFrame(data2, columns=["a", "b"]) Out[56]: a b 0 1 2 1 5
d1 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)# 通过求和来聚合值d1 结果: 可以使用fill_value参数填充缺失的值 d2 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)# 可以使用fill_val...
行和列标签可以分别通过访问index和columns属性来访问: 注意 当传递一组特定列以及数据字典时,传递的列将覆盖字典中的键。 In [43]: df.index Out[43]: Index(['a','b','c','d'], dtype='object') In [44]: df.columns Out[44]: Index(['one','two'], dtype='object') 从ndarrays / 列表...
参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna : 布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series numeric_only : boolean...
import pandas as pd data = {'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada'], 'year':[2000,2001,2002,2003], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4]} frame = pd.DataFrame(data) print(frame) pd1 = pd.DataFrame(data,columns=['year','state','pop'],index=['one','two','three','four']) # 修改行...
Similar to that, we can calculate otherdescriptive statisticsfor the value columns by group such as the maximum values… print(data.groupby(['group1','group2']).max())# Get maxima by two groups# x1 x2 group3# group1 group2# A a 6 12 z# b 9 18 z# B a 3 9 z# b 7 17 z...
pandas数据处理(三)合并数据、交叉透视表,1.数据合并对数据合并,可以使用concat、merge、join等方法。1.concat方法一般concat用于上下数据堆叠合并。concat有用的三个参数:objs:数据axis:{0/‘index’,1/‘columns’}要连接的轴。0为上下堆叠,1为左右拼接
如果需要max所有没有group的列,可以使用: df = df.groupby('group', sort=False).max() print (df) strings floats group a ab 8.0 b 9.0 c 12 11.0 如果添加next[],则第二个解决方案有效: df = df.groupby(['group'], sort=False)[[x for x in df.columns if x != 'group']].max() ...
'Salary': ['min', 'max', 'mean'] }) # 数据透视表 pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Department', columns='Salary_Level', aggfunc='count') # 时间序列处理 df['Join_Date'] = pd.date_range('2020-01-01', periods=4) ...