index=["小红","小明","小汪"], )# 跨行统计,各门学科总分df.sum(axis=0)# 跨列统计,各个学生总分df.sum(axis=1) 这里关于axis的理解,有些朋友可能会有点疑惑。 我们看到上面的示例中axis=0时,统计的是各个学科的总分,感觉像是按列统计,并不是按行统计的。 其实是这样的,axis表示的是行列的方向,ax...
sum(axis=1,skipna=False)) 结果: 2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数. DataFrame.mean(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna :布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN ...
price.sum() 七、数据汇总 主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对id字段进行计数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.groupby('city')['id'].count() 3...
df['foo'] = 100 # 增加一列foo,所有值都是100df['foo'] = df.Q1 + df.Q2 # 新列为两列相加df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2'] # 同上# 把所有为数字的值加起来df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[...
尝试使用where和sum(1): df = df.set_index('A') cols = df.columns df['Uptime'] = df[cols].where(df[cols].eq(1), 0).sum(1) df['Downtime'] = df[cols].where(df[cols].eq(2), 0).sum(1) df['P.M'] = df[cols].where(df[cols].eq(3), 0).sum(1) OUTPUT: B C D...
index=[1,2,3] columns=['语文','数学','英语'] df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns) df['总成绩']=df.sum(axis=1) df 1.2求均值(mean函数) DataFrame.mean([axis,skipna,level,...]) 示例: #求均值 import pandas as pd data=...
index.set_index('ID') 重置索引数据 比较复杂的索引操作有索引重塑实现长宽表数据转换,要理解并使用该函数需要下一定功夫,长宽表转换很多应用于Hive等NoSQL数据库的表,或者是票据数据等存在多个索引的数据。 索引重塑就是将原来的索引进行重新构造,我们根据DataFrame的结构表可知,我们锁定一个数据是依靠他的列名...
1importpandas as pd2importnumpy as np34s = pd.Series(np.arange(6), index=list('abcbda'))5#创建一个带有重复索引的Series67s['a']#找出a的所有索引对应的值8s.index.is_unique#判断s中每个索引是否独一无二9s.index.unique()#找出s中不重复的索引1011s.groupby(s.index).sum()#将索引分组并求...
1. df2=df1.set_index(['人群类型','性别']) 2. df2.groupby(level=1).get_group('男').head() 6)组合操作 可以通过使用各种函数来调用gourpby函数: df1.groupby(['人群类型'])['人群数值'].count()>=3 df1.groupby(['人群类型'])['人群数值'].mean() 第二步:聚合 其实对于聚合函数我们已...
result = s_data.iloc[:,0:2].apply(get_sum) print(result) DataFrame 的 iloc()方法使用索引进行切片,切片方法与 NumPy 二维数组切片相同。 iloc()方法可以用 column 名和 index 名进行定位。 applymap()函数作用于 DataFrame 数据对象, 它会自动遍历 DataFrame 对象的所有元素, 并对每一个元素调用函数进行...