Python Pandas：高效数据处理与分组技巧解析

Python 数据处理（三十九）—— groupby（过滤）

过滤器可以返回原始对象的子集。
在此对象中，NAN未传递的元素充满了多个列数据名称，候选人必须明确将列定义为条件条件。
我们可以使用直接发送到组对象的方法，实际上，这会生成作业的功能，该功能接收连接时通过的所有参数，并将呼叫呼叫到每个组。
然后可以与上述示例中的AGG结合使用此结果，我们每年聚集，然后在组链类型上的每个组都可以使用缺失值和NSMALLES。
或者，您可能只想结束Groupby如何结合我们可以使用的结果，例如更改返回的维度。
如果未删除这些列，这些列将被隐式删除。
头部和尾巴可用于获取第一排和最后的组装。
从每个组中进行一行。
组中的每一行。
注意：此安排与重复过程中的组装布置相同，而不是第一次监视安排。

Python其Frame数据处理

Python的Pandas库提供了功能强大的数据处理功能，从而可以轻松地对Excel数据执行各种操作。
例如，您可以轻松地计算总体结果，例如总体结果=中文 +数学 +英语，只有DF ['总体结果'] = DF ['Chinese'] + df [''Mathematics'] + df ['English']。
在此示例中，我们使用READ_EXCEL函数读取Excel数据，然后在学生等级表上操作。
2 1 .1 列之间的数量的总计算仅需要一个语句，可用于填充相关的数据列。
2 1 .2 用于替换数据的数据帧提供了一个替换的（）函数，该功能可以替换满足条件甚至所有数据的行或列。
例如，在结果的总列中替换一个特定值，例如DF ['总体结果']。
替换（3 1 0，'x'，in = true）。
2 1 .3 sort_values（）sort_values（）函数允许使用一个或多个列进行排名，以支持粘合剂或降序顺序。
例如，df = df.sort_values（by = ['总体结果']，攀登= false）。
2 1 .4 录制和提取字段使用slice函数（）来点击电线，例如df ['grange'] = df ['student no.']。
圣树林（0.2 ）。
DF [DF。
2 1 .5 修改记录并替换整个列，例如DF ['总体结果'] = DF ['Centerion']+DF ['Mathematics']+DF ['英语']。
单个修改通过替换函数（）应用，例如DF.Repplace（'9 9 '，'1 00'）。
2 1 .6 合并注册使用Concat（）函数，例如df3 = pandas.concat（[[DF2 ，df1 ]），可以结合数据数据，维护或重置索引。
2 1 .7 统计信息使用value_counts（）来计算出现列值的次数，例如df ['Centern']。
value_counts（）或统计比例，例如df ['Centern']。
value_counts（攀登= true，归一化= true）。
2 1 .8 找到isin（）值函数以找到特定值的注册，例如打印（df ['Central']。
isin（[8 4 ,9 1 ]））。
2 1 .9 数据切割函数（）用于根据指定的间隔进行分组数据，例如比例= pd.cut（df。
中文，bins，right = false，labels = lab），然后添加一个新列以表示级别。
这些操作可以完成功能强大的数据处理工具的数据和pyter，从而帮助您有效地处理数据。

重复身份证求和函数怎么

在处理重复的ID卡信息时，通常不合适直接总计的方法，因为彼此彼此的数字是用于识别个体而不是数值的字符串，而不是数学值。
但是，如果结束是在记录中执行某种“聚合”操作（计算数量，平均值等），则数据库查询中数字相同的数字相同。
python，认为您有一个列表或数据框架（数据框），其中字段的数字和可能的数字（例如金额）可以根据数字和汇总分组使用分组。
例如，您可以将总量计算为数字。
即使这个数字翻了一番，您也只有这些双打卡的记忆，这是直接的数字本身。
特定的Python代码示例可以使用'groupby`St方法包括数据帧的一部分，然后出现数字列cum` am（）模式。
此方法可以直接避免梳妆台操作，其中任何一个数字都可以实现合理的统计数据和相关值的分析。

python数据分析(筛选、排序、求和)

对于数据分析师，Python提供了强大的数据分析，尤其是在过滤，布置和合成等基本活动中。
下面详细描述了这些活动，以帮助您更有效地处理数据。
首先，读取数据。
例如，当您的数据存储在Excel文件中时，文件名以.xlsx结束，请使用pandas库的``pd.eexcel（）方法下载数据； 数据筛选是数据分析的重要组成部分。
您可以通过条件提取特定数据。
例如，用产品名称“ Sanjiu Cold Spirit”过滤数据线。
显示了使用的代码：输出结果是：符合许多条件的过滤数据，例如购买时间是2 01 8 年1 月3 1 日，产品名称为“ Cold Sanjiu”。
可以在过滤器之间使用链接以显示关系“和” | 符合商品和列条件的过滤数据也非常受欢迎。
例如，已选择了2 01 8 年3 月2 4 日购买的数据或产品名称是“ Qingreeding and dequestification the口服液体”。
保存过滤器结果。
保存本地过滤数据以供下一个使用。
例如，将结果命名为“新销售数据”。
运行代码后，您可以看到本地数据。
数据安排。
使用``data.sort_values（按=安排了列名，增加= false）``````''' 默认值是增加订单。
统计。
使用`data ['a列名']。
value_counts（）`例如，为了计算列的频率，以计算产品名称。
此外，可以计算在特定日期出售的商品。
例如，计算2 01 8 年3 月5 日出售的商品。
总数据和平均数据。
使用函数``通过放置参数来执行总和（水平或肖像）的综合和指示。
使用``'''函数来计算平均值，例如计算药房的总销量或每天的平均销量。

python中怎样对多维数组的某一维求和，放在新的数组中

在Python中，通常在处理多维布置时添加特定维度（例如两个维安排）。
带有元素的两个维数阵列A由[I] [J]表示，其中J表示热量。
要添加“数组”列，您可以按照以下步骤操作。
假设将J-T添加在一起。
您可以定义变量的总和来累积列的总和。
其中m显示行的数量和n是列的数量。
您可以实现以下代码：Pythonsum = 0foriinrange（M）：sum+= a [i] [j] 为此，您可以创建一个空列表并填写上述组合过程的结果。
某些阶段如下： pythonrow = [] forjinrange（n）：sum = 0foriinrange（m）：sum+= a [i] [j] row.append（sum）这样，您可以有效地添加多维数组的热量并将结果存储在新数组中。
值得注意的是，应根据实际情况分配或动态获得“ M”和“ N”。
另外，``a [i] [j]''j'指示数组的行和列索引，如果它在数组的有效范围内，则必须检查。
该方法不仅适用于两个维度的布置，而且还适用于较高的维度。
例如，如果要添加特定级别的三维数组，则只需要调整新维度的循环结构即可。
简而言之，您可以通过添加多维阵列的特定维度和存储新数组中的结果来轻松处理和分析复杂的数据结构。