【Pandas学习】DataFrame数据框的统计计算方法

最新推荐文章于 2024-04-24 20:31:43 发布
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博客提及DataFrame的汇总计算和描述统计相关内容，在信息技术领域，DataFrame常用于数据处理与分析，这部分内容对数据处理工作有重要意义。
100天精通Python（数据分析篇）——第67天：Pandas数据连接、合并、加入、添加、重构函数（merge、concat、join、append、stack、unstack）
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
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一、数据连接（pd.merge） 1. left、right 2. how 3. on 4. left_on、right_on 5. sort 6. suffixes 7. left_index、right_index 二、数据合并（pd.concat） 1. index 没有重复的情况 2. index 有重复的情况 3. Data
Python DataFrame常用描述性统计分析方法（Pandas篇-15）
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Pandas之数据框运算
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05-21 4131
数据框的简单计算：直接对字段进行加减乘除运算：from pandas import read_csv; import pandas as pd; df = read_csv("E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.13\\data.csv", sep="|"); result = df.price*df.num#乘积 result1 = d...
利用Python进行数据分析：Pandas入门
DataAnalysts的博客
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liiuyizeliuyize的博客
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03-06 1554
python数据分析的基础知识—pandas中dataframe()使用
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pandas中dataframe()使用
Spark中DataFrame与Pandas中DataFrame的区别
给我一点温度
08-20 9829
目录 为何使用 PySpark DataFrame Pandas DataFrame 数据结构特性 Spark DataFrame 数据结构与存储特性 使用 Spark DataFrame 优势 Spark toPandas 详解 Spark与Pandas中的DataFrame的区别 为何使用 PySpark DataFrame 使用 pandas 进行数据处理，dataframe...
Pandas入门篇（二）-------Dataframe篇2（Dataframe数据的处理！巨详细易懂，适合新手！）（机器学习前置技术栈）
2301_77539454的博客
04-24 2633
Dataframe在进行数据清洗和预处理时，我们需要遵循一定的步骤和原则。首先，我们需要对数据进行整体的了解和探索，包括数据的来源、结构、分布以及存在的问题等。然后，我们可以根据问题的具体情况选择合适的方法进行清洗和处理。例如，对于缺失值，我们可以选择填充、删除或插值等方法；对于重复值，我们可以选择删除或合并等方法。同时，我们还需要注意保留数据的原始信息和特征，避免在清洗过程中引入新的误差或偏差。本篇详细的介绍了Dataframe进行数据清洗和预处理的api和原则。
Pandas处理dataframe的文本数据列：使用str属性获取数据列的字符串方法类、split函数基于指定分隔符拆分数据列的内容为列表、使用len计算每个列表的长度
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DataFrame统计运算
缘 源 园
04-05 685
import pandas as pd # 读取文件 data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv") data open high close low volume price_change p_change turnover 2018-02-27 23.53 25.88 24.16 23.53 95578.03 0.63 2.68 2.39 201...
使用Pandas对销售数据进行分析
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现在我们获得了一个连续数据的数据集data.txt，该数据集由年，月份，和AB两地某商品的销售数据组成，我们希望发现这两地销售数据之间是否有关联。
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weixin_46277779的博客
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pandas进行FRM模型的分析，将客户进行分层然后管理营销策略
第1章 Pandas基础操作（使用pandas进行数据分析，从小白逆袭大神，你会了吗？）
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文章目录第1章 Pandas基础查看Pandas版本一、文件读取与写入1. 读取（a）csv格式（b）txt格式（c）xls或xlsx格式2. 写入（a）csv格式（b）xls或xlsx格式二、基本数据结构1. Series（a）创建一个Series对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）（b）访问Series属性（c）取...
NDAS简单介绍和学习
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Netapp Date Availability Services 简称 NDAS。 这个是一个基于混合云的简单快速的ONTAP 数据管理解决方案，此方案可以将IT的备份数据转变成数据资产。 这个方案解决了什么问题？ 传统的备份和归档数据被放在了一个安全的网络里面。这些数据只能作为主数据的备份存在，只有当主数据出现了被删除、损毁或者丢失的情况下才会使用。传统的模式限制了这些数据的使用。随着急速发...
[dataframe]python数据集中数据统计分析
weixin_45922730的博客
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在机器学些中，当我们拿到一个数据集，尤其是关于分类的问题的数据集，有时需要进行数，看看会不会存在数据不平衡等问题。下面将介绍一下，当我拿到有关我的课题时对数据集进行数据分析时用的几个函数。...
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计算/描述性统计 方法 解释 DataFrame.abs() 返回具有每个元素的绝对值的Series/DataFrame DataFrame.all([axis, bool_only, skipna, level]) 返回是否所有元素都是True DataFrame.any([axis, bool_only, skipna, level]) 返回是否有任何元素为True DataFrame.clip([lower, upper, axis, inplace]) 使用指定上下阈值替
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### 使用 Pandas DataFrame 按旬统计 为了实现按旬统计数据，可以采用时间序列数据作为基础。通过设置日期索引来利用 `pd.Grouper` 函数来分组并执行聚合操作。 #### 创建带有时间戳的数据集 首先构建一个具有时间范围的 DataFrame 来模拟实际场景下的日度观测值： ```python import pandas as pd import numpy as np # 设定随机种子以便结果可重复 np.random.seed(42) dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=60, freq='D') data = {'value': np.random.rand(len(dates))} df = pd.DataFrame(data=data, index=dates) ``` #### 定义函数以获取每旬的第一天 定义辅助函数用于确定每个时间段所属的具体旬期起始位置： ```python def get_decade(date): day_of_month = date.day decade_start_day = ((day_of_month - 1) // 10 * 10) + 1 return date.replace(day=decade_start_day) ``` #### 应用自定义频率转换器 使用 `.groupby()` 结合上述定义好的映射逻辑来进行分组求和或其他所需的操作： ```python result_df = df.groupby(get_decade).agg( total_value=('value', 'sum'), # 计算各旬内的总和 mean_value=('value', 'mean') # 并计算均值作为额外指标 ) print(result_df) ``` 此代码片段会输出一个新的 DataFrame，在这里每一行代表原始数据集中对应期间内所有记录经过特定运算后的汇总信息[^1]。 对于更复杂的分析需求，还可以继续扩展这个框架，比如加入更多维度或者调整所使用的统计量。
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