name 返回Series的名称。 nbytes 返回底层数据中的字节数。 ndim 底层数据的维数,根据定义为1。 shape 返回底层数据的形状的元组。 size 返回底层数据中的元素数。 values 根据dtype返回Series作为ndarray或类似ndarray的对象。 empty 如果Series为空,则返回True。 方法 方法名说明 abs() 返回每个元素的绝对值的Series...
如果说前面的三个函数主要适用于pandas中的一维数据结构series的话(nunique也可用于dataframe),那么接下来的这两个函数则是应用于二维dataframe。 04 groupby groupby,顾名思义,是用于实现分组聚合统计的函数,与SQL中的group by逻辑类似。例如想统计前面成绩表中各门课的平均分,语句如下: 当然,groupby的强大之处在于,...
a5 = pd.Series(np.arange(1,5), index=np.arange(1,5)) print(a5) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 常用属性: index:返回数组的标签 values:返回数组的值 name:返回Series的名称,也可以用来修改Series的名称 size:返回数组的元素数 常用方法: pd.Series.add...
data.groupby('customer_id')['repayment_date'].apply(lambda x:x.sort_values(ascending=False)).reset_index()
首先，我们使用groupby()方法将数据按照MovieID列进行分组，然后对每个组应用一个自定义函数movie_stats()。该函数计算每个分组的平均评分和评分最高和最低的用户，并将结果作为Series返回。最后，apply()方法将返回的Series合并成一个DataFrame，包含每个电影的平均评分和评分最高的用户。4.总结 在数据分析中，经常需要...
groupby(level=0) print(grouped,'\n')print(s) 1. 2. 3. 4. –> 输出的结果为:(第一个输出就是groupby (迭代) 对象) <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x115276F0>1 12 23 31 102 203 30dtype: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1) 非NaN的第...
GroupBy对象是由函数Series.groupby() 或 DataFrame.groupby()返回的对象,GroupBy对象有两个熟悉:groups和indices。 groups是字典结构,表示所有的分组:Dict {group name -> group labels} indices是字典结构,表示分组的索引键:Dict {group name -> group indices},也就是groupby函数中by参数设置的字段的值。
values, x=df['折扣'].value_counts().index) <AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先将这个 Series 转换为 DataFrame,并对索引列进行重命名、排序,...
在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成,这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。 为了后续图解的方便,采用模拟生成的10个样本数据,代码和数据如下: company=["A","B","C"] data=pd.DataFrame({ "company":[company[x]fo...
一、GroupBy对象:DataFrameGroupBy,SeriesGroupBy 1. 分组操作 groupby()进行分组,GroupBy对象没有进行实际运算,只是包含分组的中间数据按列名分组:obj.groupby(‘label’) 示例代码: 代码语言:javascript 复制 # dataframe根据key1进行分组print(type(df_obj.groupby('key1')))# dataframe的 data1 列根据 key1 进行...