神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
学习《Python3爬虫、数据清洗与可视化实战》时自己的一些实践。
DataFrame分组操作
注意分组后得到的就是Series对象了,而不再是DataFrame对象。
import pandas as pd # 还是读取这份文件 df = pd.read_csv("E:/Data/practice/taobao_data.csv", delimiter=',', encoding='utf-8', header=0) # 计算'成交量'按'位置'分组的平均值 grouped1 = df['成交量'].groupby(df['位置']).mean() # print(grouped1)
# 计算'成交量'先按'位置'再按'卖家'分组后的平均值 grouped2 = df['成交量'].groupby([df['位置'], df['卖家']]).mean() # print(grouped2)
# 计算先按'位置'再按'卖家'分组后的所有指标(如果可以计算平均值)的平均值 grouped3 = df.groupby([df['位置'], df['卖家']]).mean() # print(grouped3)
DataFrame数据分割和合并
这里其实可以操作得很复杂,这里是一些比较基本的用法。
import pandas as pd # 还是读取这份文件 df = pd.read_csv("E:/Data/practice/taobao_data.csv", delimiter=',', encoding='utf-8', header=0) # 计算销售额 df['销售额'] = df['价格'] * df['成交量'] # (1)前面学了ix,loc,iloc,这里是直接用[]运算做分割 df1 = df[30:40][['位置', '卖家']] # print(df1) # 从30号行到39号行 df2 = df[80:90][['卖家', '销售额']]
# (2)内联接操作(相当于JOIN,INNER JOIN) df3 = pd.merge(df1, df2) # 不指定列名,默认选择列名相同的'卖家'列 # print(df3) df4 = pd.merge(df1, df2, on='卖家') # 指定按照'卖家'相同做联接 # print(df4)
# (3)全外联接操作(相当于FULL JOIN),没有值的补NaN df5 = pd.merge(df1, df2, how='outer') # print(df5)
# (4)左外联接操作(相当于LEFT JOIN),即左边的都要,'销售额'没有就NaN df6 = pd.merge(df1, df2, how='left') # print(df6)
# (5)右外联接操作(相当于RIGHT JOIN),即右边的都要,'位置'没有就NaN df7 = pd.merge(df1, df2, how='right') # print(df7)
# (6)按索引相同做联接 df_a = df[:10][['位置', '卖家']] df_b = df[3:13][['价格', '成交量']] df_c_1 = pd.merge(df_a, df_b, left_index=True, right_index=True) # 内联接 # print(df_c_1) # 只有从3到9的
df_c_2 = df_a.join(df_b) # 左外联接 # print(df_c_2) # 从0到10
df_c_3 = df_b.join(df_a) # "右"外联接(其实还是左外联接,就是b在左边a在右边) # print(df_c_3) # 从3到12
# (7)轴向堆叠操作(上下堆叠时就相当于UNION ALL,默认不去重) df8 = df[2:5][['价格']] # 注意这里只取一个列也要用[[]] df9 = df[3:8][['销售额', '宝贝']] df10 = df[6:11][['卖家', '位置']] # (7.1)默认axis=0即上下堆叠,上下堆叠时,堆叠顺序和传进concat的顺序一致,最终列=所有列数去重,缺失的补NaN # 关于axis=0需要设置sort属性的问题,还没查到有讲这个的,这个问题先留着... df11 = pd.concat([df10, df9, df8], sort=False) # print(df11)
# (7.2)设置axis=1即左右堆叠,左右堆叠不允许索引重复,相同索引的将被合并到一行 # 左右堆叠中,堆叠顺序仅仅影响列的出现顺序 # 这很好理解,毕竟不是从上到下"摞"在一起的,而是从左到右"卡"在一起的 df12 = pd.concat([df10, df9, df8], axis=1) df13 = pd.concat([df8, df9, df10], axis=1) # print(df12) # print(df13)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
神剑山庄资源网
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
暂无Pandas中DataFrame的分组/分割/合并的实现的评论...
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年12月24日
2024年12月24日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]