2020-10-15

本文深入探讨了Pandas库中axis参数在数值运算和整体操作中的作用,解释了如何利用axis进行行与列的计算。同时,介绍了transform函数的应用,如通过groupby进行数据聚合并返回与原始数据相同形状的结果。另外,提到了merge函数在数据融合中的注意事项,特别是在列名匹配上的要求。

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pandas笔记

axis:
当axis用于比较时如加减乘除,axis=0代表第一维(行)比较,axis=1代表第二维(列)比较
当axis用于涉及整行整列的整体运算时,axis=0代表整列,axis=1代表整行

transform函数:
df[‘A’].groupby(‘B’).sum()返回groupby后分类大小长度的数组
df[‘A’].groupby(‘B’).transform(‘sum’)返回与df数组大小相同的数组,且其中sum函数可替换成自定义函数

merge函数:
当用merge函数对两个维度不一样的dataframe进行合并时,会自动检测列名相同的列中的数据,根据这些数据进行合并,因此某些情况下使用merge要记得更改列名。

这是一个 SQL 语句,用于向借阅表中插入数据。该表包含以下字段:借阅编号、读者编号、书籍编号、借阅日期、归还日期、借阅状态。每条数据表示一次借阅记录。其中借阅编号、读者编号、书籍编号、借阅日期和借阅状态是必填项,归还日期为可选项,如果借阅状态为“已还”则必须填写归还日期。 具体插入的数据如下: - 借阅编号:100001,读者编号:123413,书籍编号:0001,借阅日期:2020-11-05,归还日期:NULL,借阅状态:借阅 - 借阅编号:100002,读者编号:223411,书籍编号:0002,借阅日期:2020-9-28,归还日期:2020-10-13,借阅状态:已还 - 借阅编号:100003,读者编号:321123,书籍编号:1001,借阅日期:2020-7-01,归还日期:NULL,借阅状态:过期 - 借阅编号:100004,读者编号:321124,书籍编号:2001,借阅日期:2020-10-09,归还日期:2020-10-14,借阅状态:已还 - 借阅编号:100005,读者编号:321124,书籍编号:0001,借阅日期:2020-10-15,归还日期:NULL,借阅状态:借阅 - 借阅编号:100006,读者编号:223411,书籍编号:2001,借阅日期:2020-10-16,归还日期:NULL,借阅状态:借阅 - 借阅编号:100007,读者编号:411111,书籍编号:1002,借阅日期:2020-9-01,归还日期:2020-9-24,借阅状态:已还 - 借阅编号:100008,读者编号:411111,书籍编号:0001,借阅日期:2020-9-25,归还日期:NULL,借阅状态:借阅 - 借阅编号:100009,读者编号:411111,书籍编号:1001,借阅日期:2020-10-08,归还日期:NULL,借阅状态:借阅
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