import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')mean_values = grouped.transform(lambda x: x.mean())上面的代码将数据框按照“column_name”列进行分组，并在每个组上应用mean函数。然后，mean函数的结果被广播回原始数据框中的每个元素。2.3使用apply进行数据变换 a...
(2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dict like {index -> {column -> value}} index 以index:{columns:values}…的形式输出 (4)‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式。
'other_column'].sum()# 计算列的总和sum_value = df['column_name'].sum ()# 计算列的平均值mean_value = df['column_name'].mean()# 计算列的最大值max_value = df['column_name'].max()# 计算列的最小值min_value = df[ 'column_name' ].min()# 统计列中非空值的个数count = df['c...
也许是时候提交一个功能请求,建议Pandas通过df.column.values.sum()重新实现df.column.sum()了?这里的values属性提供了访问底层NumPy数组的方法,性能提升了3 ~ 30倍。 答案是否定的。Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True) # 修改生效s.sort_values(na_position='first') # 空值在前# df按指定...
还有另一个方法:先对值values进行转置,再把索引和列名进行交换: 最后看一个简单的案例: wide_to_long函数 字面意思就是:将数据集从宽格式转换为长格式 代码语言:txt AI代码解释 wide_to_long( df, stubnames, i, j, sep: str = "", suffix: str = "\\d+" ...
1、pandas.dataframe.sort_values DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Sort by the values along either axis 参数: by : str or list of str Name or list of names which refer to the axis items. axis : {0 or ‘index’, ...
这是一个常见的数据清洗任务，确保数据的一致性和准确性。# 运行以下代码deffix_century(x): year = x.year - 100if x.year > 1989else x.yearreturn datetime.date(year, x.month, x.day)# apply the function fix_century on the column and replace the values to the right onesdata['Yr_Mo_D...
values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1.Series的创建 两种创建方式: 1.1 由列表或numpy数组创建 注意:默认索引为0到N-1的整数型索引 1.1.1#使用列表创建Series Series(data=[1,2,3,4,5]) 输出: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 ...