group_by_name_year=df.groupby(['name','Year']) for name,group in group_by_name_year: print(name)# 组的名字 print(group)# 组具体内容 print("-" * 20) #可以选择分组 print(group_by_name.get_group('BOSS')) print("-"*20) #可以选择分组 print(group_by_name_year.get_group(('BOSS...
同样，使用plot.barh()可以做出条形图。df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot...
pandas里的plot()函数其实是对Matplotlib的封装,具体的绘图可参考我这篇博客:Matplotlib光速入门-从安装到绘图实战,这边简单举个例子就润了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Series ts = pd.Series(np.random.ran...
stamp_utc = stamp.tz_localize('UTC')print(stamp_utc.tz_convert('America/New_York'))# 2011-03-11 23:00:00-05:00 转换成纽约时间#创建时间戳的时候, 也可以传递时区stamp_moscow = pd.Timestamp('2011-03-12 04:00', tz='Europe/Moscow')print(stamp_moscow)# 2011-03-12 04:00:00+03:00...
GroupBy.ngroup([ascending]):将每个组的编号从0到组的数量 - 1。 GroupBy.nth(n[, dropna]):如果n是int,则从每个组中取第n行;如果n是int列表,则从行的子集获取。 GroupBy.ohlc():计算值的总和,不包括缺失值对于多个分组,结果索引将是MultiIndex GroupBy.prod(**kwargs):计算组值的产品 GroupBy....
Pandas 中关于时间序列最常见的类型就是时间戳(Timestamp)了,创建时间戳的方法有很多种,我们分别来看一看。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 基本方法 pd.Timestamp(2018,5,21) Out[12]: Timestamp('2018-05-21 00:00:00') pd.Timestamp('2018-5-21') ...
<class 'pandas.core.series.Series'> 如果return_type为None,layout则返回与返回的形状相同的NumPy轴数组: >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X', ... return_type=None) >>> type(boxplot) <class 'numpy.ndarray'>...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
Pandas DataFrame.plot() method is used to generate a time series plot or line plot from the DataFrame. In time series data the values are measured at
df.salary.plot(kind='hist')2.绘制薪资水平密度曲线 df.salary.plot(kind='kde',xlim=(0,80000))3.删除最后一列categories del df['categories'] 4.将df的第一列与第二列合并为新的一列 df['test'] = df['education']+df['createTime'] ...