转自 : https://blog.csdn.net/Leonis_v/article/details/51832916 pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表…

看到篇博文,https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688 需求是需要统计部门礼品数量,自己简单绘制了个表格,如下: 大意是,每个部门的员工发福利,有礼品档次(见表一),每个档次礼品对应不同礼品(见表二) 假设表一在test.xlsx的sheet1中,表二在test.xlsx的sheet2中,运算结果为同级目录下的result.xlsx,用python pandas改写代码如下: import pandas as pd df1 =…

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur…

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,…

python pandas库——pivot使用心得 2017年12月14日 17:07:06 阅读数:364 最近在做基于python的数据分析工作,引用第三方数据分析库——pandas(version 0.16). 在做数据统计二维表转换的时候走了不少弯路,发现pivot()这个方法可以解决很多问题,让我少走一些弯路,节省了大量的代码.于是我这里对于pandas下dataframe的pivot()方法进行学习总结和应用,以便回顾和巩固知识. 以统计学生成绩信息为例. 在做学生成绩信息统计的时候…

一.groupby 能做什么? python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算! 对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下: df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)举例如下:print(df["评分"].groupby([df["地区"],df["类型&…

Python&pandas与mysql连接 1.python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效: import MySQLdb try: conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='×××××',db='test',charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute('create table user(id int,name varchar(20))' )…

之前在做python pandas大数据分析的时候,在将分析后的数据存入mysql的时候报ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away 原因分析:在对百万数据进行分析的时候,由于分析逻辑有点复杂,导致消耗的时候有点多,触发了mysql connect_timeout机制,当分析结束后想把结果存入mysql的时候,连接早已经断开了. 解决方案:针对一些复杂的数据分析,将数据分片处理,并在每次执行mysql插入的时候判断连接是否断开(connectio…

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)…

python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as pdimport numpy as np def testpandas(): p = pd.Series([1,2,3,4,5],index =('a','b','c','d','e')) print(p) cities = {'bejing':5500,'shanghai':5999,'shezh…