Pandas-------规整数据和分组运算

最新推荐文章于 2025-06-26 09:11:06 发布
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本文详细介绍了使用Python进行数据处理的高级技巧，包括规整数据、轴向连接、合并数据、数据补充、数据转换等操作，以及分组运算的具体应用。通过实例演示了如何高效地管理和分析数据。

一.规整数据

1.轴向连接
默认情况下是沿0轴连接，当然也可以指定
在这里插入图片描述
当两个数组元素个数不同时，会用 NaN 代替
指定轴连接方向为1轴
在这里插入图片描述
设定多级索引
在这里插入图片描述

可能出出现这种情况
例如，设定的索引名相同，但不对应，连接时会如何呢？
在这里插入图片描述
结果是按照对应索引名称连接

2.合并数据

   pd.merge()函数

一个有意思的函数
作用：按照索引方向取交集
在这里插入图片描述
按照维度方向取并集
注意这两个的差别
在这里插入图片描述
3.组合数据之数据补充
复习一下 np.where 函数
在这里插入图片描述
第一个参数是判段条件，满足执行第二个参数，否则执行第三个

数据补充例子
在这里插入图片描述
用 b 来补充 a
即若没有则补充，若有，则不管

4.数据转换
（1）行列转换
这里只有一个 ‘dropna’ 参数需要注意
在这里插入图片描述
因为默认情况下，NaN是会被丢掉的；
如果不想扔，则通过参数设定
（2）透视表
完成对重复数据的合并
在这里插入图片描述

二.分组运算

    xxxx.describe()  可以显示出有多少条数据

1.合并
借用上面的 students
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通过 groupby 方法合并，并且是可迭代的
也可以通过关键字筛选内容
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添加内容修饰
在这里插入图片描述

2.分组的键
展示 groupby 的全部用法
以科目为标准，求平均值
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当参数是函数时，实现横向和纵向合并
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最后以 ‘subject’为标准，显示各项数据
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