第1章 Pandas基础
import pandas as pd
import numpy as np
查看Pandas版本
pd.__version__
'0.25.3'
一、文件读取与写入
1. 读取
(a)csv格式
df = pd.read_csv('data/table.csv')
df.head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
1 | S_1 | C_1 | 1102 | F | street_2 | 192 | 73 | 32.5 | B+ |
---|
2 | S_1 | C_1 | 1103 | M | street_2 | 186 | 82 | 87.2 | B+ |
---|
3 | S_1 | C_1 | 1104 | F | street_2 | 167 | 81 | 80.4 | B- |
---|
4 | S_1 | C_1 | 1105 | F | street_4 | 159 | 64 | 84.8 | B+ |
---|
(b)txt格式
df_txt = pd.read_table('data/table.txt')
df_txt
| col1 | col2 | col3 | col4 |
---|
0 | 2 | a | 1.4 | apple |
---|
1 | 3 | b | 3.4 | banana |
---|
2 | 6 | c | 2.5 | orange |
---|
3 | 5 | d | 3.2 | lemon |
---|
(c)xls或xlsx格式
df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx')
df_excel.head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
1 | S_1 | C_1 | 1102 | F | street_2 | 192 | 73 | 32.5 | B+ |
---|
2 | S_1 | C_1 | 1103 | M | street_2 | 186 | 82 | 87.2 | B+ |
---|
3 | S_1 | C_1 | 1104 | F | street_2 | 167 | 81 | 80.4 | B- |
---|
4 | S_1 | C_1 | 1105 | F | street_4 | 159 | 64 | 84.8 | B+ |
---|
2. 写入
(a)csv格式
df.to_csv('data/new_table.csv')
(b)xls或xlsx格式
df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1')
二、基本数据结构
1. Series
(a)创建一个Series
对于一个Series,其中最常用的属性为值(values),索引(index),名字(name),类型(dtype)
s = pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],name='这是一个Series',dtype='float64')
s
a 0.302995
b 0.573438
c 0.536086
d 0.513209
e -1.263579
Name: 这是一个Series, dtype: float64
(b)访问Series属性
s.values
array([ 0.30299458, 0.57343774, 0.53608608, 0.5132085 , -1.26357851])
s.name
'这是一个Series'
s.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
s.dtype
dtype('float64')
(c)取出某一个元素
将在第2章详细讨论索引的应用,这里先大致了解
s['a']
0.30299457920628364
(d)调用方法
s.mean()
0.1324296778903958
Series有相当多的方法可以调用:
print([attr for attr in dir(s) if not attr.startswith('_')])
['T', 'a', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'agg', 'aggregate', 'align', 'all', 'any', 'append', 'apply', 'argmax', 'argmin', 'argsort', 'array', 'asfreq', 'asof', 'astype', 'at', 'at_time', 'attrs', 'autocorr', 'axes', 'b', 'between', 'between_time', 'bfill', 'bool', 'c', 'clip', 'combine', 'combine_first', 'convert_dtypes', 'copy', 'corr', 'count', 'cov', 'cummax', 'cummin', 'cumprod', 'cumsum', 'd', 'describe', 'diff', 'div', 'divide', 'divmod', 'dot', 'drop', 'drop_duplicates', 'droplevel', 'dropna', 'dtype', 'dtypes', 'duplicated', 'e', 'empty', 'eq', 'equals', 'ewm', 'expanding', 'explode', 'factorize', 'ffill', 'fillna', 'filter', 'first', 'first_valid_index', 'floordiv', 'ge', 'get', 'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is_monotonic_increasing', 'is_unique', 'isin', 'isna', 'isnull', 'item', 'items', 'iteritems', 'keys', 'kurt', 'kurtosis', 'last', 'last_valid_index', 'le', 'loc', 'lt', 'mad', 'map', 'mask', 'max', 'mean', 'median', 'memory_usage', 'min', 'mod', 'mode', 'mul', 'multiply', 'name', 'nbytes', 'ndim', 'ne', 'nlargest', 'notna', 'notnull', 'nsmallest', 'nunique', 'pct_change', 'pipe', 'plot', 'pop', 'pow', 'prod', 'product', 'quantile', 'radd', 'rank', 'ravel', 'rdiv', 'rdivmod', 'reindex', 'reindex_like', 'rename', 'rename_axis', 'reorder_levels', 'repeat', 'replace', 'resample', 'reset_index', 'rfloordiv', 'rmod', 'rmul', 'rolling', 'round', 'rpow', 'rsub', 'rtruediv', 'sample', 'searchsorted', 'sem', 'set_axis', 'shape', 'shift', 'size', 'skew', 'slice_shift', 'sort_index', 'sort_values', 'squeeze', 'std', 'sub', 'subtract', 'sum', 'swapaxes', 'swaplevel', 'tail', 'take', 'to_clipboard', 'to_csv', 'to_dict', 'to_excel', 'to_frame', 'to_hdf', 'to_json', 'to_latex', 'to_list', 'to_markdown', 'to_numpy', 'to_period', 'to_pickle', 'to_sql', 'to_string', 'to_timestamp', 'to_xarray', 'transform', 'transpose', 'truediv', 'truncate', 'tshift', 'tz_convert', 'tz_localize', 'unique', 'unstack', 'update', 'value_counts', 'values', 'var', 'view', 'where', 'xs']
2. DataFrame
(a)创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1':list('abcde'),'col2':range(5,10),'col3':[1.3,2.5,3.6,4.6,5.8]},
index=list('一二三四五'))
df
| col1 | col2 | col3 |
---|
一 | a | 5 | 1.3 |
---|
二 | b | 6 | 2.5 |
---|
三 | c | 7 | 3.6 |
---|
四 | d | 8 | 4.6 |
---|
五 | e | 9 | 5.8 |
---|
(b)从DataFrame取出一列为Series
df['col1']
一 a
二 b
三 c
四 d
五 e
Name: col1, dtype: object
type(df)
pandas.core.frame.DataFrame
type(df['col1'])
pandas.core.series.Series
(c)修改行或列名
df.rename(index={'一':'one'},columns={'col1':'new_col1'})
| new_col1 | col2 | col3 |
---|
one | a | 5 | 1.3 |
---|
二 | b | 6 | 2.5 |
---|
三 | c | 7 | 3.6 |
---|
四 | d | 8 | 4.6 |
---|
五 | e | 9 | 5.8 |
---|
(d)调用属性和方法
df.index
Index(['一', '二', '三', '四', '五'], dtype='object')
df.columns
Index(['col1', 'col2', 'col3'], dtype='object')
df.values
array([['a', 5, 1.3],
['b', 6, 2.5],
['c', 7, 3.6],
['d', 8, 4.6],
['e', 9, 5.8]], dtype=object)
df.shape
(5, 3)
df.mean()
col2 7.00
col3 3.56
dtype: float64
(e)索引对齐特性
这是Pandas中非常强大的特性,不理解这一特性有时就会造成一些麻烦
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[3,1,2])
df1-df2
(f)列的删除与添加
对于删除而言,可以使用drop函数或del或pop
df.drop(index='五',columns='col1')
| col2 | col3 |
---|
一 | 5 | 1.3 |
---|
二 | 6 | 2.5 |
---|
三 | 7 | 3.6 |
---|
四 | 8 | 4.6 |
---|
df['col1']=[1,2,3,4,5]
del df['col1']
df
| col2 | col3 |
---|
一 | 5 | 1.3 |
---|
二 | 6 | 2.5 |
---|
三 | 7 | 3.6 |
---|
四 | 8 | 4.6 |
---|
五 | 9 | 5.8 |
---|
pop方法直接在原来的DataFrame上操作,且返回被删除的列,与python中的pop函数类似
df['col1']=[1,2,3,4,5]
df.pop('col1')
一 1
二 2
三 3
四 4
五 5
Name: col1, dtype: int64
df
| col2 | col3 |
---|
一 | 5 | 1.3 |
---|
二 | 6 | 2.5 |
---|
三 | 7 | 3.6 |
---|
四 | 8 | 4.6 |
---|
五 | 9 | 5.8 |
---|
可以直接增加新的列,也可以使用assign方法
df1['B']=list('abc')
df1
df1.assign(C=pd.Series(list('def')))
但assign方法不会对原DataFrame做修改
df1
(g)根据类型选择列
df.select_dtypes(include=['number']).head()
| col2 | col3 |
---|
一 | 5 | 1.3 |
---|
二 | 6 | 2.5 |
---|
三 | 7 | 3.6 |
---|
四 | 8 | 4.6 |
---|
五 | 9 | 5.8 |
---|
df.select_dtypes(include=['float']).head()
(h)将Series转换为DataFrame
s = df.mean()
s.name='to_DataFrame'
s
col2 7.00
col3 3.56
Name: to_DataFrame, dtype: float64
s.to_frame()
| to_DataFrame |
---|
col2 | 7.00 |
---|
col3 | 3.56 |
---|
使用T符号可以转置
s.to_frame().T
| col2 | col3 |
---|
to_DataFrame | 7.0 | 3.56 |
---|
三、常用基本函数
从下面开始,包括后面所有章节,我们都会用到这份虚拟的数据集
df = pd.read_csv('data/table.csv')
1. head和tail
df.head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
1 | S_1 | C_1 | 1102 | F | street_2 | 192 | 73 | 32.5 | B+ |
---|
2 | S_1 | C_1 | 1103 | M | street_2 | 186 | 82 | 87.2 | B+ |
---|
3 | S_1 | C_1 | 1104 | F | street_2 | 167 | 81 | 80.4 | B- |
---|
4 | S_1 | C_1 | 1105 | F | street_4 | 159 | 64 | 84.8 | B+ |
---|
df.tail()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
30 | S_2 | C_4 | 2401 | F | street_2 | 192 | 62 | 45.3 | A |
---|
31 | S_2 | C_4 | 2402 | M | street_7 | 166 | 82 | 48.7 | B |
---|
32 | S_2 | C_4 | 2403 | F | street_6 | 158 | 60 | 59.7 | B+ |
---|
33 | S_2 | C_4 | 2404 | F | street_2 | 160 | 84 | 67.7 | B |
---|
34 | S_2 | C_4 | 2405 | F | street_6 | 193 | 54 | 47.6 | B |
---|
可以指定n参数显示多少行
df.head(3)
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
1 | S_1 | C_1 | 1102 | F | street_2 | 192 | 73 | 32.5 | B+ |
---|
2 | S_1 | C_1 | 1103 | M | street_2 | 186 | 82 | 87.2 | B+ |
---|
2. unique和nunique
nunique显示有多少个唯一值
df['Physics'].nunique()
7
unique显示所有的唯一值
df['Physics'].unique()
array(['A+', 'B+', 'B-', 'A-', 'B', 'A', 'C'], dtype=object)
3. count和value_counts
count返回非缺失值元素个数
df['Physics'].count()
35
value_counts返回每个元素有多少个
df['Physics'].value_counts()
B+ 9
B 8
B- 6
A 4
A+ 3
A- 3
C 2
Name: Physics, dtype: int64
4. describe和info
info函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 35 entries, 0 to 34
Data columns (total 9 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 School 35 non-null object
1 Class 35 non-null object
2 ID 35 non-null int64
3 Gender 35 non-null object
4 Address 35 non-null object
5 Height 35 non-null int64
6 Weight 35 non-null int64
7 Math 35 non-null float64
8 Physics 35 non-null object
dtypes: float64(1), int64(3), object(5)
memory usage: 2.6+ KB
describe默认统计数值型数据的各个统计量
df.describe()
| ID | Height | Weight | Math |
---|
count | 35.00000 | 35.000000 | 35.000000 | 35.000000 |
---|
mean | 1803.00000 | 174.142857 | 74.657143 | 61.351429 |
---|
std | 536.87741 | 13.541098 | 12.895377 | 19.915164 |
---|
min | 1101.00000 | 155.000000 | 53.000000 | 31.500000 |
---|
25% | 1204.50000 | 161.000000 | 63.000000 | 47.400000 |
---|
50% | 2103.00000 | 173.000000 | 74.000000 | 61.700000 |
---|
75% | 2301.50000 | 187.500000 | 82.000000 | 77.100000 |
---|
max | 2405.00000 | 195.000000 | 100.000000 | 97.000000 |
---|
可以自行选择分位数
df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])
| ID | Height | Weight | Math |
---|
count | 35.00000 | 35.000000 | 35.000000 | 35.000000 |
---|
mean | 1803.00000 | 174.142857 | 74.657143 | 61.351429 |
---|
std | 536.87741 | 13.541098 | 12.895377 | 19.915164 |
---|
min | 1101.00000 | 155.000000 | 53.000000 | 31.500000 |
---|
5% | 1102.70000 | 157.000000 | 56.100000 | 32.640000 |
---|
25% | 1204.50000 | 161.000000 | 63.000000 | 47.400000 |
---|
50% | 2103.00000 | 173.000000 | 74.000000 | 61.700000 |
---|
75% | 2301.50000 | 187.500000 | 82.000000 | 77.100000 |
---|
95% | 2403.30000 | 193.300000 | 97.600000 | 90.040000 |
---|
max | 2405.00000 | 195.000000 | 100.000000 | 97.000000 |
---|
对于非数值型也可以用describe函数
df['Physics'].describe()
count 35
unique 7
top B+
freq 9
Name: Physics, dtype: object
5. idxmax和nlargest
idxmax函数返回最大值,在某些情况下特别适用,idxmin功能类似
df['Math'].idxmax()
5
nlargest函数返回前几个大的元素值,nsmallest功能类似
df['Math'].nlargest(3)
5 97.0
28 95.5
11 87.7
Name: Math, dtype: float64
6. clip和replace
clip和replace是两类替换函数
clip是对超过或者低于某些值的数进行截断
df['Math'].head()
0 34.0
1 32.5
2 87.2
3 80.4
4 84.8
Name: Math, dtype: float64
df['Math'].clip(33,80).head()
0 34.0
1 33.0
2 80.0
3 80.0
4 80.0
Name: Math, dtype: float64
df['Math'].mad()
16.924244897959188
replace是对某些值进行替换
df['Address'].head()
0 street_1
1 street_2
2 street_2
3 street_2
4 street_4
Name: Address, dtype: object
df['Address'].replace(['street_1','street_2'],['one','two']).head()
0 one
1 two
2 two
3 two
4 street_4
Name: Address, dtype: object
通过字典,可以直接在表中修改
df.replace({'Address':{'street_1':'one','street_2':'two'}}).head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | one | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
1 | S_1 | C_1 | 1102 | F | two | 192 | 73 | 32.5 | B+ |
---|
2 | S_1 | C_1 | 1103 | M | two | 186 | 82 | 87.2 | B+ |
---|
3 | S_1 | C_1 | 1104 | F | two | 167 | 81 | 80.4 | B- |
---|
4 | S_1 | C_1 | 1105 | F | street_4 | 159 | 64 | 84.8 | B+ |
---|
7. apply函数
apply是一个自由度很高的函数,在第3章我们还要提到
对于Series,它可以迭代每一列的值操作:
df['Math'].apply(lambda x:str(x)+'!').head()
0 34.0!
1 32.5!
2 87.2!
3 80.4!
4 84.8!
Name: Math, dtype: object
对于DataFrame,它可以迭代每一个列操作:
df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1! | C_1! | 1101! | M! | street_1! | 173! | 63! | 34.0! | A+! |
---|
1 | S_1! | C_1! | 1102! | F! | street_2! | 192! | 73! | 32.5! | B+! |
---|
2 | S_1! | C_1! | 1103! | M! | street_2! | 186! | 82! | 87.2! | B+! |
---|
3 | S_1! | C_1! | 1104! | F! | street_2! | 167! | 81! | 80.4! | B-! |
---|
4 | S_1! | C_1! | 1105! | F! | street_4! | 159! | 64! | 84.8! | B+! |
---|
四、排序
1. 索引排序
df.set_index('Math').head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Physics |
---|
Math | | | | | | | | |
---|
34.0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | A+ |
---|
32.5 | S_1 | C_1 | 1102 | F | street_2 | 192 | 73 | B+ |
---|
87.2 | S_1 | C_1 | 1103 | M | street_2 | 186 | 82 | B+ |
---|
80.4 | S_1 | C_1 | 1104 | F | street_2 | 167 | 81 | B- |
---|
84.8 | S_1 | C_1 | 1105 | F | street_4 | 159 | 64 | B+ |
---|
df.set_index('Math').sort_index().head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Physics |
---|
Math | | | | | | | | |
---|
31.5 | S_1 | C_3 | 1301 | M | street_4 | 161 | 68 | B+ |
---|
32.5 | S_1 | C_1 | 1102 | F | street_2 | 192 | 73 | B+ |
---|
32.7 | S_2 | C_3 | 2302 | M | street_5 | 171 | 88 | A |
---|
33.8 | S_1 | C_2 | 1204 | F | street_5 | 162 | 63 | B |
---|
34.0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | A+ |
---|
2. 值排序
df.sort_values(by='Class').head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
19 | S_2 | C_1 | 2105 | M | street_4 | 170 | 81 | 34.2 | A |
---|
18 | S_2 | C_1 | 2104 | F | street_5 | 159 | 97 | 72.2 | B+ |
---|
16 | S_2 | C_1 | 2102 | F | street_6 | 161 | 61 | 50.6 | B+ |
---|
15 | S_2 | C_1 | 2101 | M | street_7 | 174 | 84 | 83.3 | C |
---|
多个值排序,即先对第一层排,在第一层相同的情况下对第二层排序
df.sort_values(by=['Address','Height']).head()
| School | Class | ID | Gender | Address | Height | Weight | Math | Physics |
---|
0 | S_1 | C_1 | 1101 | M | street_1 | 173 | 63 | 34.0 | A+ |
---|
11 | S_1 | C_3 | 1302 | F | street_1 | 175 | 57 | 87.7 | A- |
---|
23 | S_2 | C_2 | 2204 | M | street_1 | 175 | 74 | 47.2 | B- |
---|
33 | S_2 | C_4 | 2404 | F | street_2 | 160 | 84 | 67.7 | B |
---|
3 | S_1 | C_1 | 1104 | F | street_2 | 167 | 81 | 80.4 | B- |
---|
五、问题与练习
1. 问题
【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法?
- Series:属性:index,values,name,dtype;方法:mean()等统计函数, dir(s), startwith(’_’), s.to_frame()
- DataFrame:属性:index,columns,values,shape;方法:df.drop(‘索引值或列名’,axis=0/1(默认0删除行,1删除列)),df.pop(‘列名’),select_dtypes(include=[‘列名’]),df.assign(C=pd.Series(…))不会改原数据,
df.unique()/df.nunique(),count()/value_counts(),describe(),info()
【问题二】 value_counts会统计缺失值吗?
【问题三】 与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数?
【问题四】 在常用函数一节中,由于一些函数的功能比较简单,因此没有列入,现在将它们列在下面,请分别说明它们的用途并尝试使用。
sum/mean/median/mad/min/max/abs/std/var/quantile/cummax/cumsum/cumprod
求和/平均/中位数/平均绝对离差/最小值/最大值/绝对值/标准差/方差/分位数/累计最大值/累加和/累乘积
【问题五】 df.mean(axis=1)是什么意思?它与df.mean()的结果一样吗?第一问提到的函数也有axis参数吗?怎么使用?
axis = 1按列计算,默认为0,按行计算
2. 练习
【练习一】 现有一份关于美剧《权力的游戏》剧本的数据集,请解决以下问题:
(a)在所有的数据中,一共出现了多少人物?
(b)以单元格计数(即简单把一个单元格视作一句),谁说了最多的话?
(c)以单词计数,谁说了最多的单词?
data = pd.read_csv('data/Game_of_Thrones_Script.csv')
data.head()
| Release Date | Season | Episode | Episode Title | Name | Sentence |
---|
0 | 2011/4/17 | Season 1 | Episode 1 | Winter is Coming | waymar royce | What do you expect? They're savages. One lot s... |
---|
1 | 2011/4/17 | Season 1 | Episode 1 | Winter is Coming | will | I've never seen wildlings do a thing like this... |
---|
2 | 2011/4/17 | Season 1 | Episode 1 | Winter is Coming | waymar royce | How close did you get? |
---|
3 | 2011/4/17 | Season 1 | Episode 1 | Winter is Coming | will | Close as any man would. |
---|
4 | 2011/4/17 | Season 1 | Episode 1 | Winter is Coming | gared | We should head back to the wall. |
---|
data['Name'].nunique()
564
data.groupby('Name')['Sentence'].count().idxmax()
'tyrion lannister'
data.groupby('Name')['Sentence'].count().max()
1760
data['words'] = data['Sentence'].apply(lambda x : len(x.split()))
data.groupby('Name')['words'].sum().idxmax()
'tyrion lannister'
data.groupby('Name')['words'].sum().max()
26009
【练习二】现有一份关于科比的投篮数据集,请解决如下问题:
(a)哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的?
(b)在所有被记录的game_id中,遭遇到最多的opponent是一个支?
data = pd.read_csv('data/Kobe_data.csv',index_col='shot_id')
data.head()
| action_type | combined_shot_type | game_event_id | game_id | lat | loc_x | loc_y | lon | minutes_remaining | period | ... | shot_made_flag | shot_type | shot_zone_area | shot_zone_basic | shot_zone_range | team_id | team_name | game_date | matchup | opponent |
---|
shot_id | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
---|
1 | Jump Shot | Jump Shot | 10 | 20000012 | 33.9723 | 167 | 72 | -118.1028 | 10 | 1 | ... | NaN | 2PT Field Goal | Right Side(R) | Mid-Range | 16-24 ft. | 1610612747 | Los Angeles Lakers | 2000/10/31 | LAL @ POR | POR |
---|
2 | Jump Shot | Jump Shot | 12 | 20000012 | 34.0443 | -157 | 0 | -118.4268 | 10 | 1 | ... | 0.0 | 2PT Field Goal | Left Side(L) | Mid-Range | 8-16 ft. | 1610612747 | Los Angeles Lakers | 2000/10/31 | LAL @ POR | POR |
---|
3 | Jump Shot | Jump Shot | 35 | 20000012 | 33.9093 | -101 | 135 | -118.3708 | 7 | 1 | ... | 1.0 | 2PT Field Goal | Left Side Center(LC) | Mid-Range | 16-24 ft. | 1610612747 | Los Angeles Lakers | 2000/10/31 | LAL @ POR | POR |
---|
4 | Jump Shot | Jump Shot | 43 | 20000012 | 33.8693 | 138 | 175 | -118.1318 | 6 | 1 | ... | 0.0 | 2PT Field Goal | Right Side Center(RC) | Mid-Range | 16-24 ft. | 1610612747 | Los Angeles Lakers | 2000/10/31 | LAL @ POR | POR |
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5 | Driving Dunk Shot | Dunk | 155 | 20000012 | 34.0443 | 0 | 0 | -118.2698 | 6 | 2 | ... | 1.0 | 2PT Field Goal | Center(C) | Restricted Area | Less Than 8 ft. | 1610612747 | Los Angeles Lakers | 2000/10/31 | LAL @ POR | POR |
---|
5 rows × 24 columns
data.groupby(['action_type','combined_shot_type'])['game_event_id'].count().idxmax()
('Jump Shot', 'Jump Shot')
data.opponent.value_counts().idxmax()
'SAS'
data.opponent.value_counts()['SAS']
1978