
Pandas教程
Tips:编程是工科,多动手、付出必有回报。
博文目录
-
【顶】好评文章推荐
-
pandas的多层索引index、columns、索引值、names属性及表结构
上篇文章通过从excel读取数据来生成多重索引的df,本节我们从头来认识下pandas的多重索引,对其有1个整体的概念。我们先通过index和columns参数来创建1个多重索引的df。 要创建多重索引...
阅读更多指数:24722-05-03
-
pandas多层索引标准样式(写入excel有空行)
pandas的列索引和行索引都可以有name属性(多重索引就是names属性),所以一旦涉及多重索引,pandas需要预留位置来展示多重索引可能存在的names属性,因此在一些展示上可能和我们想的不同...
阅读更多指数:30222-05-01
-
pandas多列变多行(即宽表变长表)melt和stack函数
多行转多列和多列转多行是较为常见的操作,上一篇文章介绍了pandas多行变多列(即长表变宽表)操作,本文介绍pandas多列变多行(即宽表变长表)操作,分别用melt和stack来实现。 1、...
阅读更多指数:15522-05-01
-
pandas多行转多列(长表变宽表)pivot和unstack
pandas处理数据除了对数据进行加减乘除、关联、分组等之外,还会涉及对数据进行变形操作,比如多行转多列,多列转多行,本文介绍下pandas多行变多列(即长表变宽表)操作,分别用...
阅读更多指数:41222-05-01
-
pandas transform用法详解(多个案例)
pandas的transform函数可以被很多对象调用,比较常见的是Series对象、DataFrame对象、DataFrameGroupBy对象、SeriesGroupBy对象,我们分别来讲解下。 1、Series对象调用transform() Series.transform(func,axis...
阅读更多指数:42922-04-12
-
pandas分组groupby后使用apply详解
前面的文章依次介绍过pandas分组操作中高频出现的函数,如agg、transform、filter,如果想彻底了解pandas分组聚合各类操作可以查看 pandas的groupby使用大全 。 在实际处理数据中,pandas分组后...
阅读更多指数:15822-04-04
-
pandas分组过滤filter函数
pandas分组操作在实际工作中应用非常广泛,之前的文章介绍过pandas的分组聚合、分组使用agg函数、分组转换transform,本文介绍pandas的分组过滤操作,如果想系统的接触pandas分组后的各类...
阅读更多指数:48922-03-10
-
groupby分组计算transform转换返回相同长度序列
groupby是做分组聚合的,理论上既然分组计算了那么每组会有1个值,这样结果数据的索引长度就减少了,有多少组就代表索引的长度。不过有时候我们分组计算后并不希望减少结果数据...
阅读更多指数:41722-02-17
-
groupby后agg同1列用多个聚合函数、不同列用不同函数、自定义函数
上一篇文章展示了利用groupby做分组聚合的一些常规情形,想实现复杂一些的分组计算则需要借助agg函数,DataFrameGroupBy对象和 DataFrame本身都可以使用agg函数,其中pandas.core.groupby.GroupBy...
阅读更多指数:26322-02-04
-
pandas的groupby单列多列分组聚合运算
本文介绍下pandas的groupby分组聚合的基础的操作,pandas官方文档上groupby的介绍如下: DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=NoDefault.no_default,observed=False,d...
阅读更多指数:17722-01-28
-
DataFrameGroupBy对象及分组个数、分组大小、组名索引、组数据详解
pandas的groupby操作非常常见,通过groupby可以实现分组聚合、过滤等各种运算。但是1个df在groupby后是什么东西呢?网上这种文章不多。本文我们来看1下。 首先准备1个数据源: 接下来我们...
阅读更多指数:16122-01-17