DataFrame.mask(cond[, other, inplace, …]) #Return an object of same shape as self and whose corresponding entries are from self where cond is False and otherwise are from other. DataFrame.query(expr[, inplace]) #Query the columns of a frame with a boolean expression. 1. 2. 3. 4....
'销售部','销售部','人事部'],'员工ID':[101,102,201,'202a',301],# 员工ID包含了一个字母'薪资':[7000,8000,5000,6000,4000]}df_error=pd.DataFrame(data_with_error)# 试图按部门分组并计算均值 - 将抛出错误mean_salary_error=df_error.groupby('部门')['薪资'].mean()...
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 level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), ...
AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp# 造一份脏数据data={'name':['Alice','Bob',np.nan,'David','Eve','Alice '],'age':[25,np.nan,35,40,22,25],'salary':['50000','60000','seven thousand','80000','90000','50000'],'date_joined':['2021-01-01','2021-02-15','unknown',...
df = pd.DataFrame(data)print(df) 生成的数据大概长这样: 一眼望去,问题一堆: 缺失名字、年龄 工资字段混入了文本 入职日期有个unknown Alice结尾带空格,可能导致重复 不清洗,分析个锤子。 三、实战拆招:逐一搞定这些脏东西 1. 缺失值处理(nan)
type(df2.groupby('A')) # pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy grp = df2.groupby('A') print(grp['数学成绩'].mean()) # 单项计算 # A # 0 81.103448 (B组平均数学成绩) # 1 21.125000 (A组平均数学成绩) print(grp['数学成绩'].agg(['sum', 'mean'])) # sum mean # A # 0...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...
Pandas可处理TB级交易数据,其DataFrame结构针对时间序列优化 示例:df.resample('D').mean()快速实现日粒度聚合 量化建模优势 Scipy提供统计分布检验(如JB正态性检验) Statsmodels支持ARIMA/GARCH等经典金融模型 实时分析特性 结合Socket编程可实现毫秒级行情解析 Asyncio异步处理提升吞吐量20倍以上 二、核心工具链详解 2.1...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
Python pandas.DataFrame.mean函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...