pandas 对列的元素进行统计

2024-09-05

pandas数据框，统计某列或者某行数据元素的个数

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_38893241/article/details/80414977在<pandas数据框,统计某列数据与其他文件对应关系的个数>之后,我发觉简单版的元素个数统计问题没有说清楚,就在这里介绍两个统计pandas数据框里面列.行元素个数的方法: 代码如下: import pandas as pdimport numpy as np

[开发技巧]·pandas如何保存numpy元素

[开发技巧]·pandas如何保存numpy元素 1.问题描述在开发的过程中遇到一个问题,就是需要把numpy作为pandas的一个元素进行保存,注意不是作为一列元素.但是实践的过程中却不顺利,会报错,现在我解决了这个问题,并且把心得和理解分享出来,希望能帮到后来人. 2.开发实战 1.新建一些伪数据,用于保存 import pandas as pd import numpy as np l1 = [1,2,3,4] l2 = [.1,.2,.3,.4] lists = np.array(

【跟着stackoverflow学Pandas】 - Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列 https://stackoverflo

编程计算2×3阶矩阵A和3×2阶矩阵B之积C。矩阵相乘的基本方法是：矩阵A的第i行的所有元素同矩阵B第j列的元素对应相乘，并把相乘的结果相加，最终得到的值就是矩阵C的第i行第j列的值。要求： (1)从键盘分别输入矩阵A和B，输出乘积矩阵C (2) **输入提示信息为：输入矩阵A之前提示："Input 2*3 matrix a:\n" 输入矩阵B之前提示

编程计算2×3阶矩阵A和3×2阶矩阵B之积C. 矩阵相乘的基本方法是: 矩阵A的第i行的所有元素同矩阵B第j列的元素对应相乘, 并把相乘的结果相加,最终得到的值就是矩阵C的第i行第j列的值. 要求: (1)从键盘分别输入矩阵A和B, 输出乘积矩阵C (2) **输入提示信息为: 输入矩阵A之前提示:"Input 2*3 matrix a:\n" 输入矩阵B之前提示:"Input 3*2 matrix b:\n" **输入矩阵中每个值的格式为:"%d&quo

numpy广播机制，取特定行、特定列的元素的高级索引取法

numpy广播机制,取特定行.特定列的元素的高级索引取法 enter description here enter description here

C语言：将3*5矩阵中第k列的元素左移到第0列，第k列以后的每列元素依次左移，原来左边的各列依次绕到右边。-在m行m列的二维数组中存放如下规律的数据，

//将3*5矩阵中第k列的元素左移到第0列,第k列以后的每列元素依次左移,原来左边的各列依次绕到右边. #include <stdio.h> #define M 3 #define N 5 void fun(int (*a)[N],int k) { int i,j,p,temp; /**********found**********/ ; p<= k; p++) ; i<M; i++)//总共三行,三次循环 { temp=a[i][];//每一行记录第一个元素 /*********

pandas技巧两则——列内元素统计和列内元素排序

更新:后来忽然发现有个cumcount()函数,支持正排倒排,所以以下说的那些基本都没啥用了. 最近做比赛线上无甚进展,所以先小小地总结遇到的一些困难和解决的方法,以防之后忘记.毕竟总是忙着大步赶路的话,容易扯着蛋.在此感谢群内大佬们的指导,给了我思路和解决方案. 数据处理的话一般pandas是用到最多的啦,这次我遇到了这样的问题,比如我有个DataFrame如下: 首先我想统计一下A.B.C分别出现了几次,并且作为一列写在旁边,但我又不想groupby再count再merge什么的,有没有什么

采用pandas读取文件，进行自动化统计小程序

自己完成的第二个自动化统计小程序,完成之后感觉:命名不够规范,造成可读性比较没那么好,幸好给自己很多地方都加了注释#coding:utf-8import os,sysimport reimport xlwtimport xlrdimport xlutilsimport xlutils.copyfrom xlutils.copy import copyimport pandas as pdimport numpy as npimport os.pathfiledir = "E:/内部项目文档/2G

pandas对列求和

了解更多,请关注公众号"轻松学编程" 一行代码实现对列求和使用pandas把列表中的字典元素转成二维数组,然后使用pandas函数实现对每一列求和. 代码: import pandas as pd datas = [ {'学生': '小红', '语文': None, '数学': 89.5, '英语': 99, '物理':70, 'active': False}, {'学生': '小明', '语文': 88, '数学': 89.5, '英语': 99, '物理':70, 'active

pandas（5）：数学统计——描述性统计

Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计,方便快速了解数据的集中趋势和分布差异.源Excel文件descriptive_statistics.xlsx: 一.描述性统计汇总df.describe() df.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) 参数说明: percentiles,百分位数,默认为[.25, .5, .75],即上下四分位数和中位数,其中,中位数一定输出: include

pandas 按照列A分组，将同一组的列B求和,生成新的Dataframe

对于pandas中的Dataframe,如果需要按照列A进行分组,将同一组的列B求和,可以通过下述操作完成: df = df.groupby(by=['column_A'])['column_B'].sum() 生成的数据类型是Series,如果进一步需要将其转换为dataframe,可以调用Series中的to_frame()方法. df = df.to_frame() #index column_A #column_B ->column_B values 可以取出上述dataframe中的i

pandas 选择列或者添加列生成新的DataFrame

选择某些列 import pandas as pd # 从Excel中读取数据,生成DataFrame数据 # 导入Excel路径和sheet name df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName) # 读取某些列,生成新的DataFrame newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3]) 选择某些列和行 # 读取某些列,并根据某个列的值筛选行 newDf = p

pandas 移动列的方法

import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d']) k = df.pop("b") df.insert(df.shape[1],"label",k) #将b列移到了最后一列去 df 将第一列移动到最后一列,并且重命名列 df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=range(4)) k = df.p

锋利的jQuery读书笔记---jQuery中Ajax--序列化元素、Ajax全局事件

serialize()方法: 作用于一个jQuery对象,它能够将DOM元素内容序列化为字符串,用于Ajax请求. <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <script type="text/javascript" src="../../js/jquery-2.1.3.js">&l

更改pandas dataframe 列的顺序

摘自 stackoverflow 这是我的df: Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several times a week 2% 2.45% 1.10% 4 78 Once a week 1% 1.63% -0.40% 6 65 怎样将mid这一列移动到第一列? Mid Upper Lower Net

Pandas截取列部分字符，并据此修改另一列的数据

#截取'股票代码'第一个字符 df['首字符'] = df['股票代码'].str[0:1] ' # 根据'首字符'列的值,修改'市场'的值. 1表示上海截取字符串的部分字符: date=today[4:8] #截取日期字符串的后4位.(日期格式:20190406)

pandas 多列排序

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'AAA' : [1,2,1,3], 'BBB' : [1,1,2,2], 'CCC' : [2,1,3,1]}) source_cols = df.columns new_cols = [str(x) + "_cat" for x in source_cols] categories = {1 : 'Alpha', 2 : 'Beta', 3 : 'Charlie' } df[new_cols] = df[

pandas修改列的顺序

http://www.cnblogs.com/zhoudayang/p/5414020.html cols = list(ret)cols.insert(0,cols.pop(cols.index('STKCODE')))ret = ret.ix[:,cols]

Pandas截取列的一部分

以股票代码为例: 型式为:6位数字+"."+交易所代码,如600028.SH 如只需保留前6位: pattern = '(\w+)(?:.SZ|.SH)$' df['股票代码'] = df['股票代码'].str.extract(pattern) 另外一种方式: df['股票代码'] = df['股票代码'].str[0:6]

pandas使用lambda判断元素是否为空或者None

df2a_tp2 = df2a[df2a['combineIdentifyCode'].map(lambda x: len(str(x).strip())>0)].copy() #识别出合单的订单 [pd.isnull(i[0]['trp_vehicleNumber']) for i in dfMatch_5_c[0:20]]

python list 中元素的统计与排序

1. 用count和dict. dict的存储是散乱的, 不方面打印. 2. 用sorted. 注意, 得到的是一个元组list, 而不再是dict. dict_x = {} for item in list_all: dict_x[item] = list_all.count(item) sorted_x = sorted(dict_x.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) for k, v in sorted_x: pri

pandas 对列的元素进行统计

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