Pandas groupby方法中的group_keys属性

pandas版本1.5.3中groupby方法,当设置group_keys=True时,会以groupby的字段为第一级索引,如下述代码中time_id作为第一级索引,同时保留了原dataframe(df)中的索引作为第二级索引。 >>> df.groupby(['time_id'], group_keys=True)['wap'].apply(log_return)time_id 0 0 NaN 1 0...

Pandas 数据处理分析--Series&DataFrame数据结构详解

Pandas 概述    Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,是基于 NumPy 开发的。它提供了灵活且高效的数据结构,使得处理和分析结构化、缺失和时间序列数据变得更加容易。其在数据分析和数据处理领域广泛应用,在金融、社交媒体、科学研究等领域都有很高的使用率和广泛的应用场景。它不仅具有易用性和灵活性,还具备高效的计算能力,是数据科学家和数据分析师们必不可少的工具之一。 简而言之,Pandas 是数...

Pandas数据处理分析系列4-数据如何清洗

Pandas-数据清洗 ①缺失值处理 使用fillna()函数将缺失值替换为指定的值或使用插值方法填充缺失值       示例:df.fillna(0) #将缺失值替换为0 import pandas as pd df1=pd.read_excel("销售表.xlsx")# 检查每列是否缺失print(df1.isna)  效果如下: import pandas as pd df1=pd.read_exc...

Pandas数据处理分析系列3-数据如何预览

Pandas-数据预览 Pandas 导入数据后,我们通常需要对数据进行预览,以便更好的进行数据分析。常见数据预览的方法如下: ①head() 方法       功能:读取数据的前几行,默认显示前5行   语法结构:df.head(行数) df1=pd.read_excel("销售表.xlsx", sheet_name="手机销售明细表", usecols=["日期","产品名称","销售额","销售数量"]...

Pandas 掉包侠刷题实战--条件筛选

大的国家2. 可回收且低脂的产品3. 从不订购的客户4. 文章浏览 I 准备工作 先简单过下基础,了解一些常用的方法, 1. isin(values) 和 ~ isin(values) 和 ~ 是 Pandas 中用于数据筛选和过滤的两个常用操作符,它们通常用于数据框(DataFrame)的列操作,以下是对它们的详细解释: isin(values): isin() 方法用于检查数据框的某一列中的每个元素是否...

【Python 零基础入门】Pandas

【Python 零基础入门】第七课 Pandas 【Python 零基础入门】第七课 PandasPandas 是什么?为什么 选择 PandasPandas 的特征Pandas 的应用场景Pandas 底层 安装 PandasSeries 数组什么是 Series?Series 创建 Series 数组操作数据检索数据修改过滤Series 数组运算总结 DataFrame 数组什么是 DataFrame?...

Python数据攻略-Pandas的数据计算、拼接与可视化

如何将数据转化为有用的信息?在数据分析的世界里,仅仅拥有大量数据是不够的。需要有方法去“翻译”这些数据,让它们告诉我们一些有用的信息。 本篇文章要探讨的内容:如何使用Pandas进行数据计算、拼接和可视化,从而让数据“说话”。 文章目录 Pandas的数据计算 基本数学运算 统计计算 Pandas数据拼接操作方法 使用`concat`进行数据拼接 使用`merge`进行数据合并 Pandas数据可视化 内建...

Python数据攻略-Pandas与地理空间数据分析

地理空间数据分析已经成为数据分析不可或缺的一部分。无论是在城市规划、交通分析,还是在环境科学中,地理空间数据都发挥着关键作用。 本文将为初学者和新手提供一个详细的指南,通过使用Python的Pandas库和Geopandas库,来进行地理空间数据分析。 文章目录 用Pandas处理地理坐标数据 Geopandas结合进行空间分析 地理可视化基础 实践案例:三国志游戏中的势力地理分布分析 总结 用Pandas...

机器学习-Pandas学习笔记

Pandas Python的数据分析库,与Numpy配合使用,可以从常见的格式如CSV、JSON等中读取数据。可以进行数据清洗、数据加工工作。数据结构Series,Pandas.Series(data,index,dtype,name,copy) data类型是Numpy的ndarray类型,index指定下标,如果不给默认从0开始,name给series名字数据类型DataFrame,Pandas.Dat...

Python数据攻略-Pandas高级数据处理

在数据分析的世界里,数据往往是复杂和多样的。有时候简单的数据处理技巧可能并不能满足需求。这就是为什么需要更高级的数据处理方法的原因。 通过这篇文章将学习到一些Pandas库中高级的数据处理技巧,比如数据重塑、排序和分组等。这些技巧能更有效地整合和分析数据。 文章目录 数据重塑与透视表 数据的长格式与宽格式 透视表 数据排序方法 基础排序方法 高级排序选项和技巧 数据分组与GroupBy 分组的基础操作 Gr...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.011387(s)
2024-04-26 07:16:46 1714087006