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 ...
['a','b','c','d'],columns=['one','two']) In [45]: df Out[45]: one two a 1.40 NaN b 7.10 -4.5 c NaN NaN d 0.75 -1.3 In [46]: df.sum()#默认求每列的和 Out[46]: one 9.25 two -5.80 dtype: float64 In [47]: df.sum(axis = 1)#传入参数axis,求每行的和 Out[47...
d1 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)# 通过求和来聚合值d1 结果: 可以使用fill_value参数填充缺失的值 d2 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)# 可以使用fill_val...
结果为: 初始数据为: a b c d 0 2.0 kl 4.0 7.0 1 2.0 kl 6.0 9.0 2 NaN kl 5.0 NaN 3 5.0 NaN NaN 9.0 4 6.0 kl 6.0 8.0 columns= Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') index= RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) values= [[2.0 'kl' 4.0 7.0] [2.0 'kl' 6....
比如web框架-Django、深度学习框架-TensorFlow、自然语言处理框架-NLTK、图像处理库-PIL、爬虫库-requests、...
pandas中有多种方法能够实现行列转换: 导入库 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np 函数melt melt的主要参数: 代码语言:txt AI代码解释 pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', ...
统计函数:mean()、sum()、cumsum() 因为pandas是基于numpy的,所以有numpy的很多特性,Series和numpy很多类似 支持字典的特性: 从字典创建Series:Series(dic), In运算:'a'in sr、for x in sr 键索引:sr['a'],sr[['a','b','d']] 键切片:sr['a':'c'] ...
d2 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) # 可以使用fill_value参数填充缺失的值 d2 1. 2. 对多个列取平均值进行聚合 d3 = pd.pivot_table(df, values=['D', 'E'], index=['A', 'C'], aggfunc={'D': np.mean...
pd.concat([df,df_new], axis='columns') 12.用多个函数聚合 orders = pd.read_csv('data/chipotle.tsv', sep='\t') orders.groupby('order_id').item_price.agg(['sum','count']).head() 13.分组聚合 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'...
'c' 这一列进行分组，然后考虑你想要传递给apply的所有其他列，除了 'c' 这一列（这就是df.columns...