mean() # 按列名分组并计算均值 df[column_name].apply(function) # 对某一列应用自定义函数 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 df[column_name].plot(kind="bar") # 绘制散点图 df.plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter") 数据分析 # 描述性...
pandas.crosstab(index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None, margins=False,margins_name='All',dropna=True,normalize=False) (1)参数 index:array-like, Series, or list of arrays/Series。分组的行信息 column:array-like, Series, or list of arrays/Series。分组的列信息 values:...
def soc_iter(TEAM,home,away,ftr): #team, row['HomeTeam'], row['AwayTeam'], row['FTR'] if [((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D'))]: result = 'Draw' elif [((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != ...
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...在这篇文章中,我将介绍Pandas的所有重要功能,并清晰简洁地解释它们的用法。...df['column_name'] = df['column_name...
pandas.crosstab(index, # 行索引,必须是数组结构数据,或者Series,或者是二者的列表形式 columns, # 列字段;数据要求同上 values=None, # 待透视的数据 rownames=None, # 行列名字 colnames=None, aggfunc=None, # 透视的函数 margins=False, # 汇总及名称设置 margins_name='All', dropna=True, # 舍弃缺失...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它
使用Pandas 的pivot_table()函数创建透视表。该函数接受多个参数,包括数据集、要进行分析的列、行索引、列索引以及汇总方式。 # 创建透视表pivot_table=pd.pivot_table(data,values='value_to_summarize',index='row_index_column',columns='column_index_column',aggfunc='sum') ...
columns: column,Grouper,array或上一个list 如果传递数组,则其长度必须与数据长度相同。 该列表可以包含任何其他类型(列表除外)。 在pivot table列上进行分组的键。如果传递了数组, 则其使用方式与列值相同。 aggfunc:函数,函数列表,字典,默认numpy.mean
...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1...
get_conditional_table_row(data=tmp_pivot,emoji='min_max') # 最小值 get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='min') # 最大值 get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='max') # 4分类 get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='circle',bins=4) ...