name_column = df['Name']行的选择：可以使用df.loc[]或df.iloc[]来选择DataFrame中的行，通过标签或位置进行选择。通过标签选择行：row = df.loc[0]通过位置选择行：row = df.iloc[0]条件选择：可以使用布尔条件对DataFrame进行筛选，如df[df['column_name'] > 5]将选择列中大于5的行。比如：选择年龄...
'b':'第二组','c':'第一组','d':'第三组','e':'第二组'}by_column=num_df.groupby(map...
例如,我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平局值: print(grouped.mean()) 1 2 3 4 key1 a-0.141921 b0.450300 Name: data1, dtype: float64 稍后将详细讲解.mean()的调用过程。这里最重要的是,数据(Series)根据分组键进行了聚合,产生了一个新的Series,其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称...
mean_value1'), pl.sum('value2').alias('sum_value2') ]).collect(engine="gpu") # ...
GROUP BYColumn1, Column2 HAVINGCondition2 Pandas 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: ...
# 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...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
by_column.sum() 5.按照Series分组:axis=1按照列进行分组 6.按照函数分组:df.groupby(len).sum() #按照index的字母长度分组 7.多函数计算:.agg(['',''或np.xx]): df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]) df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,'result2:':np.sum}) #通过dict...
boxplot(by='Group', column='Value') plt.title('Boxplot by Group') plt.show() 通过数据可视化,你可以更加直观地观察数据的分布和趋势,为进一步的分析和决策提供依据。 10. 并行处理 对于大规模数据集,Pandas提供了并行处理的功能,可以加速数据处理过程: 代码语言:javascript 复制 # 创建示例数据集 data =...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...