pandas入门——数据分组
2017-08-02 18:19
211 查看
数据分组
数据的导入f = pd.read_csv("D://NBA.csv", encoding="gbk") print(type(f)) print(f.shape) # 按条件进行分组 g1 = f.groupby(by=list(["collage"])) print(type(g1)) print(g1)
获取分组数据的第一行
print(g1.first())
获取每组的个数
print(g1.size())
获取每一组的描述信息
print(g1.describe())
查看每一组在样本数据中所有的索引位置
print(g1.groups)
选择具体的分组
print(g1.get_group("University of Wisconsin"))
对分组数据进行迭代
for name, group in g1: print(name) print("-".center(50, "-")) print(group.shape)
将函数应用到分组数据上
print(g1.aggregate(numpy.sum)) print(g1.aggregate(numpy.mean))
在不同的分组列上应用不同的分组函数
print((g1.aggregate({"height": numpy.sum, "weight": numpy.mean})).rename(columns={"height": "求和", "weight": "平均数"}))
相关文章推荐
- Python 数据科学入门教程:Pandas
- 用Excel演示python中pandas中数据的查询显示方法-python数据分析入门
- Python——数据分析Pandas入门
- 数据分析框架Pandas入门
- pandas入门——数据的创建与基本操作
- 利用Python进行数据分析(五)之pandas入门
- python数据分析入门(一)----安装pandas
- pandas 数据分组和聚合
- pandas 数据分组运算
- 数据挖掘 pandas基础入门之操作
- pandas数据的分组和聚合
- Python数据分析入门-Pandas环境搭建
- pandas学习:简单入门数据的建立划分
- 数据可视化(二)Matplotlib pandas简易入门
- pandas小记:pandas数据规整化-分组合并及重塑
- pandas数据框(DataFrame)方法快速入门,简要整理
- Pandas:时间序列数据基本操作和分组
- Python数据分析入门-Pandas环境搭建
- pandas入门——数据合并concat函数
- pandas数据分组和聚合操作