pandas dataframe汇总和计算方法

本文详细介绍了Pandas DataFrame中用于数据汇总和计算的主要方法,包括idxmax()用于查找每列最大值的索引,cumsum()进行累计求和,describe()提供列的统计描述,dropna()删除缺失值的行,fillna()填充缺失值,以及head()和tail()用于查看数据集的前n行和后n行。这些方法是DataFrame数据操作的重要工具。

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Dataframe汇总计算的主要方法有:

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Pandas 统计的一些常用方法:

  1. frame.idxmax(): 列的最大值 输出每列最大值的索引
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.idxmax()
print(result)
#输出:
x    b
y    a
z    e
  1. frame.cumsum() :返回行或列的累加值的series,默认列累加

语法:DataFrame.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None, skipna=True, **kwargs)

axis=0: 行 axis=1:列(默认)
skipna:是否跳过空值,默认为True

np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.cumsum(axis=1)
print(fr
### PyODPS DataFramePandas DataFrame 的区别及使用场景 #### 区别分析 PyODPS DataFrame Pandas DataFrame 都是用来处理表格型数据的数据结构,但在设计目标、适用范围以及性能特点上存在显著差异。 1. **底层实现** - Pandas DataFrame 是基于 NumPy 数组构建的单机版数据处理工具,适用于中小规模数据集的操作[^3]。它提供了丰富的 API 来支持复杂的数据操作。 - PyODPS DataFrame 则是针对分布式计算环境设计的框架,其底层依托于 MaxCompute 平台(原 ODPS),能够高效处理大规模数据集。它的核心优势在于可以无缝集成到阿里云的大数据分析生态系统中[^4]。 2. **内存占用与扩展性** - Pandas 数据框受限于本地机器的物理内存大小,当面对超大数据量时容易遇到资源瓶颈[^3]。 - 相较之下,PyODPS 可以利用集群中的多节点并行计算能力来突破单一服务器硬件条件的约束,适合 TB 级甚至 PB 级别的海量数据加工需求[^4]。 3. **延迟模式 vs 即时执行** - 使用 Pandas 处理数据通常是即时生效的方式,即每调用一次函数就会立即完成相应动作并对原始对象做出修改或者返回新结果[^3]。 - 而 PyODPS 更倾向于采用懒加载机制(Lazy Evaluation),只有在最终触发行动算子(Action Operator)如 collect 或 show 方法之后才会真正启动整个流程链上的所有转换步骤[^5]。 4. **功能覆盖度** 尽管两者都提供了一系列相似的功能选项用于过滤筛选、分组聚合统计等方面的应用开发工作;但由于应用场景的不同定位决定了它们各自侧重领域有所偏重——前者更注重灵活性易用性方面表现优异;后者则强调高性能批量作业调度管理方面的优化成果突出[^4]。 #### 使用场景对比 - 如果项目涉及的是较小规模的数据集,并且主要关注快速原型搭建以及交互式的探索式分析,则推荐优先考虑选用 Pandas 工具库来进行日常业务逻辑编码实践[^3]。 - 对于那些需要频繁接触极大量级输入源文件并且希望借助云端服务设施简化运维成本的企业客户而言,那么显然应该把目光投向像 PyODPS 这样的解决方案上来满足实际生产环境中提出的各项严苛指标要求[^4]。 ```python from odps import ODPS odps = ODPS('<your-access-id>', '<your-secret-key>', '<your-project>') df_odps = odps.read_table('my_table') # Example of basic operations on PyODPS DataFrame filtered_df = df_odps[df_odps['column_name'] > value].groupby('another_column').agg({'yet_another': 'sum'}) result = filtered_df.execute() ``` 通过上述代码片段可以看出如何创建一个来自指定表名实例化后的 PyODPS DataFrame 实体变量 `df_odps` ,接着演示了一些基础查询语句包括但不限于条件过滤、按字段分类汇总等功能点展示过程[^5]。 --- 问题
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