Pandas基础——分组

最新推荐文章于 2024-03-13 20:33:55 发布
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Pandas基础学习——分组

（1）分组，就是将一整个列表，以某一个属性分成若干个组，分别对组内成员进行操作，总体有三个过程，分别为split--apply--combine三个操作，在这三个操作之下又延申了一些细节的操作。

 

 

 

100天精通Python（数据分析篇）——第53天：初识pandas模块_基础介绍
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
08-29 17万+
一、初始pandas 1. 什么是pandas？ 2. 为什么要学习pandas？ 3. pandas的优势 4. 下载安装pandas 二、Pandas的数据类型 1. Series 2. DataFrame
pandas对成绩分等级
m0_58733000的博客
06-18 2130
原始成绩单.xlsx 成绩单.xlsx[scode type=“share” size=“small”]原始成绩单如下[/scode]姓名 语文 数学 0 福** 99 73 1 绳** 52 35 2 延** 77 78 3 鲁** 94 75 4 学** 84 91 … … … … 65 于** 85 71 66 狄** 83 95 67 贯** 92 80 68 来** 77 83 69 寒** 88 78根据上表以及判断等级标准，对语文数学的平均分范围划分等级 成果如下：姓名 语文 数学 等级0 福
pandas用列表进行分组
hooyying的博客
04-18 581
people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis']) people.iloc[2:3, [1, 2]] = np.nan # Add a few NA values people a
Pandas 练习：分组和排序
Li_qf的博客
12-06 3103
在数据处理时可能需要我们进行分组处理，Python的数据科学库Pandas提供了类似SQL的groupby来对数据进行分组处理，同时Pandas库还允许我们对每个分组进行排序等一系列处理。 数据集下载： winemag-data-130k-v2.csv.zip 0、读取数据 import pandas as pd reviews = pd.read_csv('./winemag-data...
pandas 分层取5个数据_5个Pandas的高级功能
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pandas 按行数groupby
weixin_42391768的博客
09-24 1957
一个n行的DataFrame，以每十行分一组进行处理。方法是利用index除10然后向下取整，每十行自动分为一组。 df.groupby(lambda x: math.floor(x/10))
pandas数据操作
renrenxiaoxiao的博客
04-03 389
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python数据科学（九）：pandas基础—— 分组、聚合
weixin_44365744的博客
02-13 818
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weixin_44365744的博客
02-09 1124
pandas基础（二）—— 概念+建查排选改
Pandas系列学习教程——14 pandas分组聚合统计groupby
lzylzy66的博客
03-13 1477
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas分组聚合统计，具体介绍了分组使用聚合函数做数据统计和遍历groupby的结果执行流程两种方法。
pandas分组聚合详解
09-17
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攻城狮
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Python分多组求平均值的优雅操作
zorchp
04-30 8294
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数据的拆分 pandas返回的是一个 特殊的 Categorical对象。 你可以将其看做一组表 示面元名称的字符串。 实际上,它含有一个表示 不同分类名称的levels数 组以及一个为年龄数据 进行标号的labels属性。 跟“区间”的数学符号 一样,圆括号表示开端,而 方括号则表示闭端(包括)。 哪边是闭端可以通过right. 也可以自定义label名称。 ...
Pandas数据分析练习题
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1、如何引入pandas并查看版本 import pandas as pd print(pd.__version__) print(pd.show_versions(as_json=True)) 2、list 或 numpy array 或 dict 转 pd.Series import numpy as np mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz'...
【Pandas】【分组操作】
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07-14 3574
分组简介分组操作流程有三：**split , apply , combine**常见apply过程的问题groupby函数1.按照某一列来分组获得某个school的信息：2.按照多列来分组3.其他调用方法4. 可通过一下代码查看groupby对象可用的函数5. groupby对象的head和first6. 分组的依据规则根据奇偶行分组若使用的是多层索引，则lambda表达式中输入为元组groupby中的[]操作对连续性变量使用cut函数做分组聚合（Aggregation）常用聚合函数同时使用单个或多个聚合函
大数据之spark_spark的Transformation算子解析
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09-17 511
map算子 功能所做映射 val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map(_*2) flatMap算子 先map在压平，spark中没有flatten方法 val rdd2 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j")) rdd2.flatMap(_.split(' ')).collect val rdd3 = sc.parallelize(List(List("
Pandas分类总结之：分组
seven的博客
09-02 2122
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图解数据分析(15) | Pandas - 数据分组与操作（数据科学家入门·完结）
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Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作，本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。
Pandas基础大作业 shooping——thread
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11-14
Pandas是一个强大的数据处理库，常用于Python数据分析任务。对于"shopping-thread"这个场景，如果是指使用Pandas进行一些与购物相关的数据操作或分析，比如从CSV、Excel文件或网络API获取购物数据，然后对数据进行清洗（如处理缺失值、异常值），整理（如分组、排序、透视表），或者进行统计分析（如销售额排名、用户购买习惯等），我们通常会按照以下步骤进行： 1. **导入模块**：首先需要导入pandas库以及可能需要用到的其他库，如requests（处理HTTP请求）、BeautifulSoup（解析HTML）。 ```python import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. **数据加载**：如果数据来自网页，可以使用requests和BeautifulSoup爬取数据，然后转换成DataFrame。 ```python url = 'http://example.com/shopping-data' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') data = pd.DataFrame(soup.find_all('div', class_='product')) # 假设产品信息在这样的标签中 ``` 3. **数据清洗和预处理**：去除无关信息，填充缺失值，统一数据格式。 ```python data = data.dropna() # 删除缺失值 data['price'] = data['price'].astype(float) # 将价格字段转为数值类型 ``` 4. **数据分析**：利用Pandas提供的函数进行数据探索和计算。 ```python grouped_data = data.groupby('category')['sales'].sum() # 按类别汇总销售量 top_products = data.sort_values(by='sales', ascending=False)[:10] # 获取销量最高的前10产品 ``` 5. **保存结果**：将分析结果保存到本地文件或数据库。 ```python data.to_csv('shopping_analysis.csv') # 保存到csv文件 ```
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