利用 Python 进行数据分析(九)pandas 汇总统计和计算


pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法。

 

例如,sum() 方法,进行列小计:

sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:

idxmax() 获取最大值对应的索引:

还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别:

unique() 方法用于返回数据里的唯一值:

value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:

isin() 方法用于判断成员资格:

安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述。利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍
接下来一篇随笔内容是:利用 Python 进行数据分析(十)pandas 处理缺失数据,有兴趣的朋友欢迎关注本博客,也欢迎大家添加评论进行讨论。

时间: 2024-10-18 05:17:02

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  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c

利用Python进行数据分析(11) pandas基础: 层次化索引

层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有多个索引,例如: 有点像Excel里的合并单元格对么? 根据索引选择数据子集 以外层索引的方式选择数据子集: 以内层索引的方式选择数据: 多重索引Series转换为DataFrame 层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色,例如,上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame: 对于一个DataFrame,横轴和竖轴都可以有层次化索引,例如: 重排分级顺序 根据索引交换 swaplevel()函数可以将两个级别的数据进行交换,例如: 根据

利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

数据转换指的是对数据的过滤.清理以及其他的转换操作. 移除重复数据 DataFrame里经常会出现重复行,DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复,另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行: duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列,如果不想这样,传入列的集合作为参数可以指定按列判断,例如: duplicated()和drop_duplicates()方法默认保留第一个出现的值,传入take_last=True

利用Python进行数据分析(6) NumPy基础: 矢量计算

矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素. NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数. 例如,square函数计算各元素的平方,rint函数将各元素四舍五入: 还有一些函数接受2个参数,叫二元ufunc,比如add函数和maximum函数: numpy.where函数 numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本,例如: np.where函数的第二个参数和第三个参数不是必要的

利用 Python 进行数据分析(八)pandas 基本操作(Series 和 DataFrame)

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如: fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新索引

利用 Python 进行数据分析(七)- pandas 简单介绍(Series和DataFrame)

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总

一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分: 第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具: 第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象: 第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Seri

利用Python进行数据分析——pandas入门

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In

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pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并 例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(lef