pandas提供基于行和列的聚合操作,groupby可理解为是基于行的,agg则是基于列的 从实现上看,groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构,这个结构必须调用聚合函数(如sum)之后,才会得到结构为Series的数据结果. 而agg是DataFrame的直接方法,返回的也是一个DataFrame.当然,很多功能用sum.mean等等也可以实现.但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串,也可以自定义,参数是column对应的子DataFrame 一.pandas…

一.行多层索引 1.隐式创建 在构造函数中给index.colunms等多个数组实现(datafarme与series都可以) df的多级索引创建方法类似: 2.显式创建pd.MultiIndex 其中.from_arrays为类似上面的参数,推荐使用简单的from_product函数(会自动进行交叉): 二.列多层索引 列多层索引同理:  三.多层索引操作与切片 1.Series多层索引 使用中括号和loc效果完全一样: 切片,只切第一级索引,与之前一致,需要指定某些指定行时,可以通过iloc…

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(…

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 创建数据 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, 35, 18, np.na…

Aggregation简单来说,就是提供数据统计.分析.分类的方法,这与mapreduce有异曲同工之处,只不过mongodb做了更多的封装与优化,让数据操作更加便捷和易用.Aggregation操作,接收指定collection的数据集,通过计算后返回result数据:一个aggregation操作,从input源数据到output结果数据,中间会依次经过多个stages,整体而言就是一个pipeline:目前有10种stages,我们稍后介绍:它还提供了丰富的Expression(表达式)来…

pandas数据处理 1. 删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True keep参数:指定保留哪一重复的行数据 创建具有重复元素行的DataFrame import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame # 创建一个df df = DataFrame(data=np.random.randint(0,…

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分…

数据分析05 /pandas的高级操作 目录 数据分析05 /pandas的高级操作 1. 替换操作 2. 映射操作 3. 运算工具 4. 映射索引 / 更改之前索引 5. 排序实现的随机抽样/打乱表格数据 6. 数据的分类处理 / 分组 7. 高级数据聚合 8. 数据加载 9. 透视表 10. 交叉表 1. 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 创建df表格数据: import numpy as np import pandas as pd from pandas…

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 5-9  关联实体过滤和排序 问题 你有一实体的实例,你想加载应用了过滤和排序的相关实体. 解决方案 假设你有如图5-24所示的概念模型 图5-24 一个酒店预定系统的模型 假设我们有一个酒店(Hotel)实体,使用代码清单5-22,获取酒店的商务套房(executive suite),查看是否被预定,并按房价排序. 代码清单5-22.通过方法Entry()和Query()显式加载实体集合,…

在MongoDB中,有两种方式计算聚合:Pipeline 和 MapReduce.Pipeline查询速度快于MapReduce,但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑.MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么MongoDB直接停止操作,并向客户端输出错误消息. 一,使用 Pipeline 方式计算聚合 Pipeline 方式使用db.collection.aggregate()函…