Pandas-数据聚合与分组运算

图解“split-apply-combine”
数据的分类split：
- groupby()
  - 以column进行分组
  - 以index进行分组
  - 分组遍历　
数据的应用apply：
- aggregate()
- agg()
数据的转译tansformaton：
- transform()
数据的过滤filteration：
- filter()
数据透视表
- pivot()
- pivot_table()
- crosstab()

图解“split-apply-combine”

时间： 2024-10-15 05:11:54

Pandas-数据聚合与分组运算的相关文章

Python数据聚合和分组运算(1)-GroupBy Mechanics

前言 Python的pandas包提供的数据聚合与分组运算功能很强大,也很灵活.<Python for Data Analysis>这本书第9章详细的介绍了这方面的用法,但是有些细节不常用就容易忘记,遂打算把书中这部分内容总结在博客里,以便复习查看.根据书中的章节,这部分知识包括以下四部分: 1.GroupBy Mechanics(groupby技术) 2.Data Aggregation(数据聚合) 3.Group-wise Operation and Transformation(分组级运

Python 数据分析（二本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算，时间序列，金融与经济数据应用等相关知识

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识第1节 groupby 技术第2节数据聚合第3节分组级运算和转换第4节透视表和交叉表第5节时间序列第6节日期的规范.频率以及移动第7节时区处理第8节时期及算术运算第9节重采样及频率转换第10节时间序列绘图 groupby 技术一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分

Python 数据分析—第九章数据聚合与分组运算

打算从后往前来做笔记第九章数据聚合与分组运算分组 #生成数据,五行四列 df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5), 'data2':np.random.randn(5)}) df #可以按照key1分组计算data1的平均值 df.loc[:,'data1'].groupby(df.loc[:,'key

利用Python进行数据分析-Pandas(第六部分-数据聚合与分组运算)

对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节.在将数据集加载.融合.准备好之后,通常是计算分组统计或生成透视表.pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作. 关系型数据库和SQL能够如此流行的原因之一就是能够方便地对数据进行连接.过滤.转换和聚合.但是,像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限.在本部分你将会看到,由Python和pandas强大的表达能力,我们可以执行复

数据聚合与分组运算

一.GroupBy技术分组运算的过程可以由拆分-应用-合并描述. 利用df.groupby()进行分组操作 1.对分组进行迭代 GroupBy对象支持迭代,可以产生一组二元元组(由分组名(可能为组合)和数据块组成).对分出的数据片段可以做任何操作,例如将其做成一个字典.groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置可以在任何其他轴上进行分组,例如还可以根据dtypes对列进行分组. 2.选取一个或一组列对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个或一组列名对其进行索

《利用python进行数据分析》读书笔记--第九章数据聚合与分组运算

对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节.数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表.groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片.切块.摘要等操作.可以看出这跟SQL关系密切,但是可用的函数有很多.在本章中,可以学到: 根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差.,或自定义函数对DataFrame的列应用各种各样的函数应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等

Python数据聚合和分组运算(2)-Data Aggregation

在上一篇博客里我们讲解了在python里运用pandas对数据进行分组,这篇博客将接着讲解对分组后的数据进行聚合. 1.python 中经过优化的groupy方法先读入本文要使用的数据集tips.csv tips=pd.read_csv('tips.csv') tips.head()

运维 2.0 时代：数据聚合和分组

运维 2.0 时代:数据聚合和分组 from http://www.cnblogs.com/oneapm/p/4962111.html 运维 2.0 是指,从技术运维升级为服务运维,向公司提供可依赖的专业服务.运维 2.0 强调服务交付能力,而不是技术能力,需求可依赖.懂业务.服务化的专业运维. 为了了解运维 2.0 时代的监控方式,我们不妨从以前的监控手段说起.首先来了解一下 Zabbix ,通过 Zabbix 能够监视各种网络参数,保证服务器系统的安全运营:并提供灵活的通知机制以让系统管理员

pandas聚合和分组运算之groupby

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表.执行分位数分析以及其他分组分析. 1.首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集(以DataFrame的形式): impo