5. 数据排序 使用sort_values函数排序，by后面跟排序的字段，默认为升序排列，ascending=False可将字段设为降序排列，这里将利润按照从大到小降序排列 df.sort_values(by='利润',ascending=False)如果需要自定义排序，可以将多个字段传入列表[ ]中，ascending用来自定义字段是升序还是降序排列，比如这
使用 normalize 参数获取相对频次：# 计算 Series 中各个值的相对频次relative_frequency = data.value_counts(normalize=True)print(relative_frequency)输出：3.0 0.3752.0 0.2504.0 0.2501.0 0.125dtype: float64在这个示例中，通过将 normalize 参数设置为 True，value_counts 返回了各个值的相...
DataFrame.sort_values() 按值排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [23]: df.sort_values(by="B") Out[23]: A B C D 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-...
# 计算 RFM 分数 def calculate_rfm(df): # Recency 分数(越小越好) df['R_Score'] = pd.qcut(df['Last_Login_Days_Ago'], q=5, labels=[5, 4, 3, 2, 1]) # Frequency 分数(越高越好) df['F_Score'] = pd.qcut(df['Purchase_Frequency'], q=5, labels=[1, 2, 3, 4, 5]) # ...
pandas 包含一组紧凑的 API,用于执行窗口操作 - 一种在值的滑动分区上执行聚合的操作。该 API 的功能类似于groupby API,Series和DataFrame调用具有必要参数的窗口方法,然后随后调用聚合函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [1]: s = pd.Series(range(5)) In [2]: s.rolling(window=2)...
生成10个随机日期frequency ='H'# 频率设置为每小时seed_value = [3,1415]# 设置随机种子# 生成10个在2015年1月1日到2018年1月1日之间的随机日期(每小时频率)random_dates_list = random_dates(start_date, end_date, number_of_dates, frequency, seed=seed_value)# 输出生成的随机日期列表print(random_...
DataFrame.sort_values()中的错误,在按键排序时将列转换为分类 dtype 时引发AttributeError(GH 36383) 在基于位置堆叠具有重复名称级别的MultiIndex列时,DataFrame.stack()中引发ValueError的错误 (GH 36353) 在从np.float32转换为字符串 dtype 时,Series.astype()中的错误,显示了过多的精度 (GH 36451) ...
DataFrameGroupBy.quantile()和SeriesGroupBy.quantile()中的错误导致当by轴包含NaN时,分位数会发生偏移(GH 33200、GH 33569)。 贡献者 总共有 18 人为这个版本贡献了补丁。名字后面带有“+”的人是第一次贡献补丁。 Daniel Saxton JDkuba + Joris Van den Bossche ...
plt.ylabel('Frequency') plt.title('Age Distribution') plt.show() 绘制散点图 # 绘制Age与Age之间的散点图 plt.scatter(df['Age'], df['Age']) plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Age') plt.title('Scatter Plot of Age') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 数据分析示例:计算平均值 mean_value = df['column_name'].mean() # 数据可视化示例:绘制直方图 plt.hist(df['column_name'], bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram of column_name') plt.show() # ...