数据分析之Pandas（四）DataFrame运算

最新推荐文章于 2025-06-05 09:59:04 发布
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#数据分析 #pandas #dataframe运算

本文详细介绍了Pandas DataFrame的算术、逻辑、统计和累计统计运算，包括add、sub、描述性统计、逻辑筛选、自定义函数应用等，提供数据分析中的实用技巧。

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本章内容
  • 算术运算
  • 逻辑运算
  • 统计运算
  • 累计统计函数
  • 自定义运算
第一节 算术运算
  • add(other)

比如进行数学运算加上具体的一个数字
在这里插入图片描述

  • sub(other)

如果想要得到每天的涨跌大小？求出每天 close- open价格差
在这里插入图片描述

第二节 逻辑运算

逻辑运算符号<、 >、|、 &

  • 逻辑运算类型：>, >=, <, <=, ==, !=
  • 复合逻辑运算：&, |, ~ （与，或，非）

例如筛选p_change > 2的日期数据
data[‘p_change’] > 2返回逻辑结果
在这里插入图片描述
逻辑判断的结果可以作为筛选的依据
在这里插入图片描述
完成一个多个逻辑判断， 筛选p_change > 2并且open > 15
在这里插入图片描述
逻辑运算函数
data.query() <-- 直接得出结果数据
data.turnover.isin([4.19, 2.39]) <-- 生成bool系列，还需要索引才能得出数据

  • query(expr)
    • expr:查询字符串

通过query使得刚才的过程更加

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一文速学(十二)-数据分析之Pandas中DataFrame转换为时间格式数据与处理
master_hunter的博客
06-14 6603
由于在Pandas中经常要处理到时间序列数据，需要把一些object或者是字符、整型等某列进行转换为pandas可识别的datetime时间类型数据，方便时间的运算等操作。正好原来有篇文章特别是讲述一文速学-Pandas处理时间序列数据操作详解。这篇文章忽略掉了如何转换为时间序列数据，正好补上，这样就实现的Pandas处理时间数据的全部内容和方法了。大家如果经常要使用到pandas dataframe处理时间数据不妨将两篇文章细读收藏，可以解决绝大多数处理时间序列的问题。有任何疑惑或者是问题可随时在评论区提
【Pandas】DataFrame运算
CharlieTang的博客
08-04 698
目录数据预处理1. 算术运算2. 逻辑运算2.1 逻辑运算符号<、 >、|、 &2.2 逻辑运算函数3 统计运算3.1 describe()3.2 统计函数4 累计统计函数5 自定义运算 学习目标 算术运算【掌握】 逻辑运算【知道】 1.逻辑运算符号 2.逻辑运算函数 对象.query() 对象.isin() 统计运算【知道】 1.对象.describe() 2.统计函数 3.累积统计函数 自定义运算【知道】 apply(func, axis=0)
5 Pandas------5.4 DataFrame运算(算术运算、逻辑运算、统计运算、自定义运算)
程序猿-凡白的博客
07-09 1469
文章目录5.4 DataFrame运算学习目标1 算术运算2 逻辑运算2.1 逻辑运算符号2.2 逻辑运算函数3 统计运算3.1 describe3.2 统计函数3.3 累计统计函数4 自定义运算 ????文章代码???? 5.4 DataFrame运算 学习目标 目标 - 应用add等实现数据间的加、减法运算 - 应用逻辑运算符号实现数据的逻辑筛选 - 应用isin, query实现数据的筛选 - 使用describe完成综合统计 - 使用max, min, mean, std完成统计计算 - 使用id
简单易懂DataFrame 常用操作：从入门到进阶的高效数据处理指南
最新发布
P17877877649的博客
06-05 1294
本文系统介绍了Pandas库中DataFrame的核心操作，包括创建、查看、索引选择、数据清洗、处理转换、分析聚合及合并连接等全流程。DataFrame作为二维表格数据结构，兼具灵活性与高效性，支持多种数据类型存储。关键点包括：索引机制（行/列索引需唯一）、数据合并（merge函数）、分组聚合（groupby）以及缺失值处理等。通过丰富的代码示例演示了DataFrame在实际数据分析中的应用场景，如数据预览、筛选、统计计算等，帮助读者快速掌握这一数据处理利器。文章还特别强调了操作中的常见陷阱，如索引对齐问题
pandas 3----DataFrame运算
alovelypeach的博客
01-17 831
文章目录一、算术运算-add，sub，mul,div二、逻辑运算1. 例如筛选p_change > 2的日期数据2. 完成一个多个逻辑判断， 筛选p_change > 2并且open > 153. 用逻辑运算函数query(values)和isin(values)三、统计运算1. describe() 一下子全部求出来 一、算术运算-add，sub，mul,div 二、逻辑运算 1. 例如筛选p_change > 2的日期数据 data['p_change'] > 2
Pandas(第十二集：DataFrame运算)
MMF博客园
05-10 383
Pandas(第十二集：DataFrame运算)
DataFrame数据运算操作
weixin_45687351的博客
01-02 1196
一. SQL风格操作 核心要义：将DataFrame 注册为一个临时视图view，然后就可以针对view直接执行各种sql临时视图有两种：session级别视图，global级别视图； session级别视图是Session范围内有效的，Session退出后，表就失效了； 全局视图则在application级别有效； 注意使用全局表时需要全路径访问：global_temp.people // ap...
Pandas—dataframe数据分析
qq_57669293的博客
04-23 1703
()方法返回的是去重之后的不同值，而nunique()方法则直接返回不同值的个数，并且在len（unique（））是包含空值的返回值，而nunique（）是不包含空值的，但是nunique（dropna=False。dataframe没有unique（）这个方法，只有nunique（）这个方法，而series有unique（）方法也有nunique（）方法。聚合函数有：max（），min（），mean（），count（），value_count（），unique（）,nunique（）等等。
数据分析必备：掌握 Pandas DataFrame 核心操作
fengshi_fengshi的专栏
11-14 1389
本篇文章将主要介绍 Pandas 库中 DataFrame 对象的基础方法，通过学习掌握这些基础方法，我们可以高效地进行数据预处理、计算等操作，为后续的数据分析打下坚实的基础。
pandas DataFrame运算的实现
09-16
主要介绍了pandas DataFrame运算的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Pandas学习笔记（Series, DataFrame, 运算， pandas数据处理）
jason_cdd的博客
09-03 1529
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Python DataFrame.groupby()聚合函数,分组级运算
12-24
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数据分析第三篇——Pandas之DataFrame的运算(算数运算、逻辑运算、统计运算与自定义运算)
m0_45654959的博客
04-13 1859
3.3 DataFrame运算 3.3.1算数运算 算数运算符 算数运算函数 3.3.2 逻辑运算 逻辑运算符 布尔索引 逻辑运算函数 3.3.3 统计运算 3.3.4 自定义运算 3.3.1 算数运算 使用算术运算符 使用算数运算函数 add(other)——加 sub(other)——减 1. 使用算数运算符 data['open'].head() trade...
pandas笔记（7）DataFrame数学运算
weixin_44830542的博客
08-28 5276
数据运算 1. 运算 加运算 整体增加一个值 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D']) # 返回 A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 '''令每个值均加5''' df+5 # 返回 A B
DataFrame(7)：DataFrame运算——算术运算
数据分析与统计学之美
02-04 9488
1、DataFrame算术运算 加：add 或 + 减：sub 或 - 2、DataFrame与标量之间的运算(这个才是最重要的) 1）原始数据 x = [[np.nan,1,1,1,1],[2,2,np.nan,2,2],[3,3,3,3,3],[4,np.nan,4,4,4]] df = pd.DataFrame(x,columns=list("abcde")) display(df) ...
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import pandas as pd 对表格的各种操作中总体上就可以分为4类：查，改，增，删。 下面我们来练习一个如何对DataFrame进行各种操作。 实例1：英超积分榜 用英超积分榜这个实例来熟悉下pandas中DataFrame的操作。首先从网上抠一个当前的英超积分榜，保存为ecxel格式。然后导入到pandas中，初始化为一个DataFrame。 df = pd.read_excel("C:\\Users\\CFSKA\\Documents\\tmp\\tmp\\英超积分表.xlsx", i
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