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做网站备案都需要什么东西,目录型搜索引擎有哪些,wordpress图片显示,物流网站做那个好一、groupby 类似excel的数据透视表，一般是按照行进行分组，使用方法如下。 df.groupby(byNone, axis0, levelNone, as_indexTrue, sortTrue, group_keysTrue,squeezeFalse, observedFalse, **kwargs) 分组得到的直接结果是一个DataFrameGroupBy对象。 df…

一、groupby

类似excel的数据透视表，一般是按照行进行分组，使用方法如下。

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True,squeeze=False, observed=False, **kwargs)

分组得到的直接结果是一个DataFrameGroupBy对象。

df = pd.DataFrame({'A':['zhao','li','wang','li','zhao'],'B':['one','one','two','three','two'],'C':np.arange(1,6),'D':np.arange(6,11)})
print(df)
print(df.groupby('A'))
print(type(df.groupby('A')))
#       A      B  C   D
# 0  zhao    one  1   6
# 1    li    one  2   7
# 2  wang    two  3   8
# 3    li  three  4   9
# 4  zhao    two  5  10
# <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000000001E6C550>
# <class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'>

 

分组后的直接结果是一个可迭代对象，可迭代对象中的每一个元素都是一个元组，元组的第一个值为分组的名称，第二个值为DataFrame。可通过for或转换为list、元组查看每一个元素。

for n,p in df.groupby('A'):print(type(p))print(n)print(p)print('-------------------------')
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# li
#     A      B  C  D
# 1  li    one  2  7
# 3  li  three  4  9
# -------------------------
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# wang
#       A    B  C  D
# 2  wang  two  3  8
# -------------------------
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# zhao
#       A    B  C   D
# 0  zhao  one  1   6
# 4  zhao  two  5  10
# -------------------------
查看分组后的结果

 

通过get_group('分组名称')获取某一个分组的内容

groups是一个字典，字典的键为各分组名称，值为列表包含分组所在的索引行，可通过groups['分组名称']查看某一个分组所在的行

print(df.groupby('A').get_group('zhao'))  #获取分组后的zhao组
#       A    B  C   D
# 0  zhao  one  1   6
# 4  zhao  two  5  10print(df.groupby(['A','B']).groups)
print(df.groupby(['A','B']).groups[('li', 'one')])
# {('li', 'one'): Int64Index([1], dtype='int64'), ('li', 'three'): Int64Index([3], dtype='int64'), ('wang', 'two'): Int64Index([2], dtype='int64'), ('zhao', 'one'): Int64Index([0], dtype='int64'), ('zhao', 'two'): Int64Index([4], dtype='int64')}
# Int64Index([1], dtype='int64')
get_group查看分组内容和groups查看分组所在行

 

size( )统计每个分组的长度

print(df.groupby('A').size())
print(type(df.groupby('A').size()))
# A
# li      2
# wang    1
# zhao    2
# dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>
size统计分组的长度

 

分组可对单列或者多列进行，如果对多列进行分组，需要写在一个列表内。

df = pd.DataFrame({'A':['zhao','li','wang','li','zhao'],'B':['one','one','two','three','two'],'C':np.arange(1,6),'D':np.arange(6,11)})
print(df.groupby('A').sum())   #以A列分组，对其他元素为数值的列进行求和，忽略非数值元素的列
print('---------------------')
print(df.groupby(['A','B']).sum())   #以A列和B列分组，对其他列求和，忽略非数值元素的列
print('---------------------')
print(df.groupby('A')['D'].sum())   #以A列分组，再对D列求和
      C   D
# A          
# li    6  16
# wang  3   8
# zhao  6  16
# ---------------------
#             C   D
# A    B           
# li   one    2   7
#      three  4   9
# wang two    3   8
# zhao one    1   6
#      two    5  10
# ---------------------
# A
# li      16
# wang     8
# zhao    16
# Name: D, dtype: int32
groupby单列和多列分组

 

按照index分组，将index相同的分为一组，分组依据level=0

df = pd.DataFrame({'data1':[1,2,3,4],'data2':[3,4,5,6],'A':[5,6,7,8],'B':[7,8,9,0]},index=[1,2,3,1])
print(df)  #groupby(level=0)表示将索引相同的行分为一组
print(df.groupby(level=0).first()) #分组后组内第一个值
print(df.groupby(level=0).last())  #分组后组内最后一个值
print(df.groupby(level=0).max())   #分组后组内最大值
print(df.groupby(level=0).min())   #分组后组内最小值
print(df.groupby(level=0).sum())   #分组后组内元素的和
print(df.groupby(level=0).mean())  #分组后组内元素的平均值
print(df.groupby(level=0).median())#分组后组内元素的中位数
print(df.groupby(level=0).count())   #分组后组内元素的个数
print(df.groupby(level=0).std())     #分组后组内元素的方差
print(df.groupby(level=0).prod())    #分组后组内元素的乘积
print(df.groupby(level=0).describe())#分组后组内元素的count、mean、std、min、25%、50%、75%。max
按index分组

 

按照index长度分组

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[3,4,5,6],'D':[5,6,7,8],'D':[7,8,9,0]},index=['a','ab','cd','e'])
print(df)
print(df.groupby(len).sum())
#     A  B  D
# a   1  3  7
# ab  2  4  8
# cd  3  5  9
# e   4  6  0
#    A  B   D
# 1  5  9   7
# 2  5  9  17
按照index长度分组

 

按照数据类型进行分组，df.dtypes可获得每个数据列的数据类型，数据类型是对列而言，因此按数据类型分组需指明axis=1

df = pd.DataFrame({'data1':[1,2],'data2':[3,4],'A':['a','b'],'B':['c','d']})
print(df)
print(df.groupby(df.dtypes,axis=1).sum())
for n,p in df.groupby(df.dtypes,axis=1):print(n)print(p)print('-------')
#    data1  data2  A  B
# 0      1      3  a  c
# 1      2      4  b  d
#    int64 object
# 0      4     ac
# 1      6     bd
# int64
#    data1  data2
# 0      1      3
# 1      2      4
# -------
# object
#    A  B
# 0  a  c
# 1  b  d
# -------
按照数据类型dtypes分组

 

按照字典分组，需定义一个字典，键为列名称，值为对应的分组名称，按照列分组需要指明axis=1

例如下面例子中的map，定义data1列和A列属于分组key1，data2列数组分组key2，B列属于分组key3

df = pd.DataFrame({'data1':[1,2],'data2':[3,4],'A':['a','b'],'B':['c','d']})
map = {'data1':'key1','data2':'key2','A':'key1','B':'key3'}
for i,p in df.groupby(map,axis=1):print(i)print(p)print('----------')
# key1
#    data1  A
# 0      1  a
# 1      2  b
# ----------
# key2
#    data2
# 0      3
# 1      4
# ----------
# key3
#    B
# 0  c
# 1  d
# ----------
按照字典分组

 

多函数计算agg(函数1，函数2)

对分组后的每个组既进行第一个函数的计算，又进行第二个函数的计算。

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,1],'b':['a','b','a','b'],'c':np.arange(3,7),'d':np.arange(2,6)})
print(df)
print(df.groupby('a').agg(['mean','sum']))  #b列为非数值，忽略
print(df.groupby('b').agg([np.sum,np.mean]))
#    a  b  c  d
# 0  1  a  3  2
# 1  2  b  4  3
# 2  3  a  5  4
# 3  1  b  6  5
#      c        d
#   mean sum mean sum
# a
# 1  4.5   9  3.5   7
# 2  4.0   4  3.0   3
# 3  5.0   5  4.0   4
#     a        c        d
#   sum mean sum mean sum mean
# b
# a   4  2.0   8    4   6    3
# b   3  1.5  10    5   8    4
分组后多函数计算agg

 

多函数计算后的默认column为函数名称，也可以通过字典自定义column。

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,1],'b':['a','b','a','b'],'c':np.arange(3,7),'d':np.arange(2,6)})
print(df.groupby('b')['c'].agg({'result_sum':np.sum,'result_mean':np.mean}))
#    result_sum  result_mean
# b                         
# a           8            4
# b          10            5
多函数计算后自定义列名称

 

 

二、transform

上述groupby如果通过行分组再进行求和、均值等，会出现结果与原对象的行数不一致的情况，而通过transform得到的结果与原对象的结果行数一致。

df = pd.DataFrame({'A':['zhao','li','wang','li','zhao'],'B':['one','one','two','two','three'],'C':np.arange(1,6),'D':np.arange(5,10)})
print(df)
print(df.groupby('B').mean())  #只包含one、two、three三行
print(df.groupby('B').transform(np.mean))  #结果为5行，B列内容相同的行的结果相同
#       A      B  C  D
# 0  zhao    one  1  5
# 1    li    one  2  6
# 2  wang    two  3  7
# 3    li    two  4  8
# 4  zhao  three  5  9
#          C    D
# B              
# one    1.5  5.5
# three  5.0  9.0
# two    3.5  7.5
#      C    D
# 0  1.5  5.5
# 1  1.5  5.5
# 2  3.5  7.5
# 3  3.5  7.5
# 4  5.0  9.0
transform()演示

 

 

三、applay

上述groupby分组后都是使用python定义好的sum、mean、max等进行统计计算，apply可以自定义统计方法。

def func(df,n):return ***df.groupby('*').apply(func,n)#自定义函数func，第一个参数为pandas对象，并返回值
#分组后使用apply函数，将自定义函数的名称作为第一个参数，第二个参数传递给自定义函数的第二个参数

 

df = pd.DataFrame({'A':['zhao','li','wang','li','zhao','zhao'],'B':['one','one','two','two','three','two'],'C':np.arange(1,7),'D':np.arange(4,10)})
def f(d,n):return d.sort_index()[:n]  #按照索引排序，并返回前n行
print(df)
print(df.groupby('A').apply(f,2))  #按照A分组，对结果按索引排序，并返回每组的前n行
      A      B  C  D
# 0  zhao    one  1  4
# 1    li    one  2  5
# 2  wang    two  3  6
# 3    li    two  4  7
# 4  zhao  three  5  8
# 5  zhao    two  6  9
#            A      B  C  D
# A                        
# li   1    li    one  2  5
#      3    li    two  4  7
# wang 2  wang    two  3  6
# zhao 0  zhao    one  1  4
#      4  zhao  three  5  8
apply()自定义统计方法

 

四、透视表pivot_table()、pivot()

pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

可类比excel的数据透视表进行理解，使用方法pd.pivot_table( df , ...)，或直接使用df.pivot_table( ... )

  • values：透视后对哪一列进行计算
  • index：按照哪一列进行分组
  • columns：透视后除了values，还包含哪些列
  • aggfunc：对values进行计算的方法，默认为平均值
  • fill_value：对空值使用fill_value指定的值填充，默认为NaN
import numpy as np
import pandas as pd
date = ['2019/5/1','2019/5/2','2019/5/3']*3
df = pd.DataFrame({'date':pd.to_datetime(date),'key':list('abcbacbca'),'value':np.arange(1,10)})
print(df)
print(df.pivot_table(index='date',values='value',columns='key',aggfunc=np.sum))
print(df.pivot_table(index=['date','key'],values='value',aggfunc=np.sum))
#         date key  value
# 0 2019-05-01   a      1
# 1 2019-05-02   b      2
# 2 2019-05-03   c      3
# 3 2019-05-01   b      4
# 4 2019-05-02   a      5
# 5 2019-05-03   c      6
# 6 2019-05-01   b      7
# 7 2019-05-02   c      8
# 8 2019-05-03   a      9
# key           a     b    c
# date                      
# 2019-05-01  1.0  11.0  NaN
# 2019-05-02  5.0   2.0  8.0
# 2019-05-03  9.0   NaN  9.0
#                 value
# date       key       
# 2019-05-01 a        1
#            b       11
# 2019-05-02 a        5
#            b        2
#            c        8
# 2019-05-03 a        9
#            c        9
数据透视表pivot_table()

 

 

pivot()也是用来生成透视表的，结果为一个二维的表格，结果中可能会存在空值，但是与pivot_table()用法和结果稍有不同。

pivot(data, index=None, columns=None, values=None)，使用方法pd.pivot(df,...)或者df.pivot()

index 透视行

columns 透视列

values 对哪一列进行透视

date = ['2019/5/1','2019/5/2','2019/5/3']*3
df = pd.DataFrame({'date':pd.to_datetime(date),'key':list('abcbabccd'),'value':np.arange(1,10)})
res = pd.pivot(df,'date','key','value')
print(res)
# key           a    b    c    d
# date                          
# 2019-05-01  1.0  4.0  7.0  NaN
# 2019-05-02  5.0  2.0  8.0  NaN
# 2019-05-03  NaN  6.0  3.0  9.0
数据透视pivot()

 

五、交叉表crossta()

 交叉表默认用来统计元素出现的频数，使用方法pd.crosstab(Seris1,Seris2)

crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, 
　　　　　 margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)
  • index：行的统计依据
  • columns：列的统计依据
  • values：在行为index、列为columns的基础上，对values指定的列进行统计，默认为None，表示统计频数
  • aggfunc：统计方法，agggunc和values必须同时使用
  • normalize：默认为False，值设置为True表示统计频率
  • margins：默认为False，值设置为True表示对结果添加一列，对每列的和进行统计，同时添加一行，对每行的和进行统计
  • rownames和colnames：默认为None，即显示index和columns的名称
df = pd.DataFrame([[1,2,3,1,3],[2,'a','a',2,1],[3,np.nan,'a','b',2],[np.nan,'a','b',1,2],[4,1,'c','b',2]],columns=['A','B','C','D','E'])
print(pd.crosstab(df['A'],df['B']))   #表示统计A为1且B为1出现的次数，A为2且B为1出现的次数，A为4且B为1出现的次数……
# B    1  2  a
# A
# 1.0  0  1  0
# 2.0  0  0  1
# 4.0  1  0  0

可以看到A为np.nan、B为np.nan的两行在统计时都被忽略了。

 

normalize=True会将上述结果的非0值显示为小数试的百分比

print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],normalize=True))
# B           1         2         a
# A                                
# 1.0  0.000000  0.333333  0.000000
# 2.0  0.000000  0.000000  0.333333
# 4.0  0.333333  0.000000  0.000000

 

同时指定values=df['E']和aggfunc=np.sum，表示在A和B对应值得条件下，对E列求和

print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],values=df['E'],aggfunc=np.sum))
# B    1  2  a
# A           
# 1.0  0  1  0
# 2.0  0  0  1
# 4.0  1  0  0

 

margins增加行和列的总数统计

print(pd.crosstab(df['A'],df['B']))   
print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],margins=True))
# B    1  2  a
# A
# 1.0  0  1  0
# 2.0  0  0  1
# 4.0  1  0  0# B    1  2  a  All
# A                
# 1.0  0  1  0    1
# 2.0  0  0  1    1
# 4.0  1  0  0    1
# All  1  1  1    3

 

rownames和colnames自定义结果显示的行和列名称

print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],rownames=['AAA'],colnames=['BBB']))
# BBB  1  2  a
# AAA
# 1.0  0  1  0
# 2.0  0  0  1
# 4.0  1  0  0

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11288682.html

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一、HashMap的数据结构 数组的特点是&#xff1a;寻址容易&#xff0c;插入和删除困难&#xff1b;而链表的特点是&#xff1a;寻址困难&#xff0c;插入和删除容易。那么我们能不能综合两者的特性&#xff0c;做出一种寻址容易&#xff0c;插入删除也容易的数据结构&#xff1…
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看懂nfl定理需要什么知识_NFL球队为什么不经常通过？

看懂nfl定理需要什么知识_NFL球队为什么不经常通过？

看懂nfl定理需要什么知识Debunking common NFL myths in an analytical study on the true value of passing the ball在关于传球真实价值的分析研究中揭穿NFL常见神话 Background背景 Analytics are not used enough in the NFL. In a league with an abundance of money, i…
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29/07/2010 sunrise

29/07/2010 sunrise

** .. We can only appreciate the miracle of a sunrise if we have waited in the darkness .. 人们在黑暗中等待着&#xff0c;那是期盼着如同日出般的神迹出现 .. 附&#xff1a;27/07/2010 sunrise ** --- 31 July 改动转载于:https://www.cnblogs.com/orderedchaos/archi…
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密度聚类dbscan_DBSCAN —基于密度的聚类方法的演练

密度聚类dbscan_DBSCAN —基于密度的聚类方法的演练

密度聚类dbscanThe idea of having newer algorithms come into the picture doesn’t make the older ones ‘completely redundant’. British statistician, George E. P. Box had once quoted that, “All models are wrong, but some are useful”, meaning that no model…
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嵌套路由

嵌套路由

父组件不能用精准匹配&#xff0c;否则只组件路由无法展示 转载于:https://www.cnblogs.com/dianzan/p/11308146.html
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从完整的新手到通过TensorFlow开发人员证书考试

从完整的新手到通过TensorFlow开发人员证书考试

I recently graduated with a bachelor’s degree in Civil Engineering and was all set to start with a Master’s degree in Transportation Engineering this fall. Unfortunately, my plans got pushed to the winter term because of COVID-19. So as of January this y…
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【转】PHP面试题总结

【转】PHP面试题总结

PHP面试总结 PHP基础1&#xff1a;变量的传值与引用。 2&#xff1a;变量的类型转换和判断类型方法。 3&#xff1a;php运算符优先级&#xff0c;一般是写出运算符的运算结果。 4&#xff1a;PHP中函数传参&#xff0c;闭包&#xff0c;判断输出的echo&#xff0c;print是不是函…
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移动平均线ma分析_使用动态移动平均线构建交互式库存量和价格分析图

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移动平均线ma分析I decided to code out my own stock tracking chart despite a wide array of freely available tools that serve the same purpose. Why? Knowledge gain, it’s fun, and because I recognize that a simple project can generate many new ideas. Even t…
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