超强图解 Pandas,建议收藏

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Pandas是数据挖掘常见的工具,掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程,讲解Pandas的各种操作。

sort_values

(dogs[dogs['size'] == 'medium']
 .sort_values('type')
 .groupby('type').median()
)

执行步骤:

  • size列筛选出部分行
  • 然后将行的类型进行转换
  • 按照type列进行分组,计算中位数


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selecting a column

dogs['longevity']
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groupby + mean

dogs.groupby('size').mean()

执行步骤:

  • 将数据按照size进行分组
  • 在分组内进行聚合操作
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grouping multiple columns

dogs.groupby(['type''size'])
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groupby + multi aggregation

(dogs
  .sort_values('size')
  .groupby('size')['height']
  .agg(['sum''mean''std'])
)

执行步骤

  • 按照size列对数据进行排序
  • 按照size进行分组
  • 对分组内的height进行计算
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filtering for columns

df.loc[:, df.loc['two'] <= 20]
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filtering for rows

dogs.loc[(dogs['size'] == 'medium') & (dogs['longevity'] > 12), 'breed']
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dropping columns

dogs.drop(columns=['type'])
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joining

ppl.join(dogs)
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merging

ppl.merge(dogs, left_on='likes', right_on='breed', how='left')
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pivot table

dogs.pivot_table(index='size', columns='kids', values='price')
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melting

dogs.melt()
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pivoting

dogs.pivot(index='size', columns='kids')
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stacking column index

dogs.stack()
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unstacking row index

dogs.unstack()
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resetting index

dogs.reset_index()
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setting index

dogs.set_index('breed')
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