engine='xlsxwriter') #变量赋值 out_table1=df.groupby('区域')['订单号'].count().reset_i...
分组聚合是数据处理中最常用的一个功能，使用groupby函数，括号内跟分组的对象，中括号中加运算对象，比如这里计算不同分数段的学生人数，由数据可得出分数段在300分到400分的人数最多，有190人。df.groupby('总分评级')['姓名'].count().reset_index()如果要对同一个字段做不同的运算，可以使用.agg函数，中括...
describe,展示数据的基本统计指标,包括计数、均值、方差、4分位数等,还可接收一个百分位参数列表展示更多信息 count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列,在统计分析中很有用 unique、...
以下是一些示例用法：对 Series 使用 nunique：import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, None])# 计算 Series 中的唯一值数量unique_count = data.nunique()print(unique_count)输出：5在这个示例中，nunique 函数计算了 Series 中的唯一值数量，忽略了缺失值（None），...
...这是因为 COUNT(1) 是常量,在大多数情况下都不需要执行计算和类型转换,但是在某些数据库(例如 Oracle)中,COUNT(字段) 的运行会比 COUNT(1) 更快,因为这个字段已经处于缓存状态...综上所述,我们可以得出以下结论:当查询的表中不存在 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时,COUNT(*) 可能比 COUNT(主键id) ...
df.mean() 计算每列的平均值。 df.median() 计算每列的中位数。 df.mode() 计算每列的众数。 df.count() 计算每列非缺失值的数量。实例假设我们有如下的 JSON 数据,数据保存到 data.json 文件:data.json 文件 [ { "name": "Alice", "age": 25, "gender": "female", "score": 80 }, { "nam...
sorted_counts = group_counts.sort_values(ascending=False) # 将计数结果转换为DataFrame,并添加Group列 result = sorted_counts.reset_index(name='Count') # 打印结果 print(result) 这段代码将按照Group列进行分组,并计算每个组的计数。然后,按照计数降序排序,并将结果转换为DataFrame对象,添加了一个名为Count...
GroupBy对象最常见的用途是应用聚合函数,如sum()、mean()、count()等: # 计算每个人的总销售额total_sales=df.groupby('name')['sales'].sum()print("Total sales by name:\n",total_sales)# 计算每个城市的平均销售额avg_sales_by_city=df.groupby('city')['sales'].mean()print("Average sales by...
df.groupby(['gender', 'age'])['name'].count() 交叉表分析: # 构造一个交叉表,统计不同性别和年龄的人数 pd.crosstab(df['gender'], df['age']) 数据排序 按照某列数据进行升序排列: df.sort_values(by='age') 按照某列数据进行降序排列: ...
Count Distinct是一种统计操作,用于计算某一列中不重复值的数量。在数据分析中,这个操作常用于了解数据的多样性或唯一性。 2.1 基本用法 Pandas没有直接的count_distinct函数,但我们可以通过组合其他函数来实现这个功能: importpandasaspd# 创建示例数据data={'category':['A','B','A','B','C','A','B'],...