Python数据分析笔记groupby\contact \reset_index

最新推荐文章于 2022-04-05 22:00:14 发布
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#python #数据分析

本文介绍使用Pandas进行数据分析时，groupby操作前需先进行sort_values排序，以及在进行DataFrame连接后应使用reset_index(drop=True)来重置索引，避免不必要的索引重复，确保数据的准确性和易读性。

1. groupby之前要sort_values

对分组计算结果(Series)转dataframe，可直接reset_index（） drop参数默认False

2.  contact 之后要reset_index（drop = True）

36、数据聚合与不平衡数据集处理
f9g0h的博客
09-02 60
本文探讨了数据科学中的两个重要主题：数据聚合和不平衡数据集的处理。通过具体的示例（如 AMES 住房数据集和银行定期存款预测数据集），介绍了如何利用数据聚合技术创建新的、有意义的特征，以及如何通过过采样（如 SMOTE）和欠采样（如随机欠采样）策略来提升模型在不平衡数据上的表现。同时，文章还强调了正确评估模型性能的重要性，并提供了实际操作代码和策略对比，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
提示工程架构师的实战分享：用用户行为分析找到Prompt的“最优解”！
最新发布
AI架构师小马
09-04 1114
你有没有过这样的经历？为了优化AI客服的Prompt，你改了十版：从“友好回答用户问题”到“用步骤化语言回答，不超过300字”，再到“先确认用户需求再给出方案”……每一次都像开盲盒——要么效果没变化，要么反而更差。问题到底出在Prompt的哪句话？用户真的需要我加的那些限制吗？这不是你的问题——传统Prompt优化的本质是“经验驱动的试错”：没有量化指标，没有用户反馈的闭环，全靠直觉判断。用户行为数据才是Prompt的“最优解密码”。
MySQL中函数CONCAT及GROUP_CONCAT
空谷幽兰草堂
08-29 1938
一、CONCAT（）函数 CONCAT（）函数用于将多个字符串连接成一个字符串。 使用数据表Info作为示例，其中SELECT id,name FROM info LIMIT 1;的返回结果为 +----+--------+ | id | name   | +----+--------+ |  1 | BioCyc | +----+--------+ 1、语法及使用特点： CON
win8安装python3后不能编程_[新手求助]windows8.1 + python3.4 跑范例 contact 的 apk 死活连不上真机...
weixin_39683692的博客
12-11 388
adb 连接情况如图示连接代码def setUp(self):desired_caps = {}desired_caps['platformName'] = 'Android'desired_caps['platformVersion'] = '4.4.2'desired_caps['deviceName'] = '13b7ef9d'desired_caps['app'] = PATH('C:\p...
mysql及oracle中的group_contact小结
jackyrongvip的专栏
07-30 9101
今天有个朋友问，如下的合拼，如何写法，分别在MYSQL和ORACLE： 数据库的结构如下: no    item 01    AA 01    BB 02    CC 02    DD 02    EE 03    FF 04    GG 04
mysql分组查询(group by)
chenbalala的博客
08-25 1354
mysql分组查询的基本语法为 GROUP BY 属性名 [HAVING 条件表达式] [WITH ROLLUP] 基本查询如下 select age,group_concat(name) from user group by age查询记过如下Array ( [0] => Array ( [age] => 10 [gr
MySQL函数&关键字（二）分组 group by/group_concat()
揣金磊 的博客
07-23 974
MySQL 官方手册 8.0 Reference Manual - GROUP BY Modifiers MySQL 官方手册 8.0 Reference Manual - GROUP_CONCAT(expr) 1、group by ​ 通过select在返回集字段中，这些字段要么就要包含在group by语句后面 作为分组的依据，要么就要被包含在聚合函数中。否则就可能存在多个值，如上图，张三的语文有74，0，0三个值。 with rollup： group by 后可以跟with rollup，表示在.
Python学习笔记：用Python获取数据（本地数据与网络数据）
howard2005的专栏
09-25 2268
Python学习笔记：用Python获取数据（本地数据与网络数据） 一、用Python获取本地数据 读写文件（三种基本模式：r, w, a） 1、写文件 2、读文件 3、追加文件内容 二、用Python获取网络数据 （一）利用Requests库抓取网页数据 Requests库是更简单、方便和人性化的Python HTTP第三方库 Requests官网：http...
Web安全攻防渗透测试实战指南笔记 三
Ren59421的博客
04-05 8928
第二章 2.1 在Linux系统中安装LANMP LANMP是Linux下Apache、Nginx、MySQL和PHP的应用环境，本节演示的是WDLinux的一款集成的安装包。 首先，下载需要的安装包，命令如下所示。 wegt http://dl.wdlinux.cn/files/lanmp_v3.tar.gz 下载完成后进行解压，解压文件的命令为tar zxvf lanmp_v3.tar.gz，运行环境如下图所示。 输入sh lanmp.sh命令运行LANMP，这时程...
mysql中group by 和 group_concat()的区别
will5451的博客
11-24 521
1，group_concat() #例如以下sql查询语句     root:dmz> select zone_id,group_concat(uin) from fd_sendprize_log group by zone_id; +---------+-------------------------------------------------------------------
group by用法
站在地狱仰望天堂
06-10 1126
<br />group by在我之前的工作中不一定用到，可惜group by在一般的笔试测试的时候经常用到。所以今天刚开一个博客记录下group by用法，为避免以后再犯这个错误。 <br />  聚合函数 <br />求和函数——SUM() <br /><br />计数函数——COUNT() <br /><br />最大/最小值函数—MAX()/MIN() <br /><br />均值函数——AVG() <br /><br />———————————————————————————————————————
SQL中GROUP BY的用法
青青小树
04-19 285
GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和 聚合函数配合使用,你可以想想 你用了GROUP BY 按 ITEM.ITEMNUM 这个字段分组,那其他字段内容不同,变成一对多又改如何显示呢,比如下面所示 A B 1 abc 1 bcd 1 asdfg select A,B from table group by A 你说这样查出来是什么结果, ...
Python 中，字符串"连接"效率最高的方式是？一定出乎你的意料
Python之禅的专栏
08-04 550
网上很多文章人云亦云，字符串连接应该使用「join」方法而不要用「+」操作。说前者效率更高，它以更少的代价创建新字符串，如果用「+」连接多个字符串，每连接一次，就要为字符...
关于group by子句使用的注意事项
热门推荐
haiross的专栏
12-31 2万+
当查询中存在group by子句时，select列表（或是having子句）中只能存在分组函数，或是出现在group by子句中的字段。 这里说的，“出现在group by子句中的字段”具体有两种形式出现： 1、select列表里直接出现一个以该字段名为列名的列，如： select  La from test group by La； 1、select列表里出现一个非分组函数的函数的
group_contact函数
lidanrui521的博客
07-07 1万+
group_contact函数是mysql中的函数语法是：group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符']) 主要是将相同的行组成一列group_concat()会计算哪些行属于同一组，将属于同一组的列显示出来。要返回哪些列，由函数参数(就是字段名)决定。分组必须有个标准，就是根据group by...
分类统计并group_contact 分组连接
07-26 2282
python数据分析3--数据的合并、筛选、排序
weixin_45503497的博客
05-27 1179
1.数据的合并 inner取交集，outer取并集 （1）利用contact()连接 import pandas as pd dict1={ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']} df1=pd.DataFrame(dict1) print(df1) dict2={ 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
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