Python之pandas數(shù)據(jù)整理及分組統(tǒng)計

對數(shù)據(jù)進行整理以及分組統(tǒng)計

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一、數(shù)據(jù)整理

1、行、列的插入與刪除

2、索引整理

3、重復(fù)值處理

4、排序，排名

5、數(shù)據(jù)框連接

6、數(shù)據(jù)分段

pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)

x:需要切分的數(shù)據(jù)

bins:切分區(qū)域

right : 是否包含右端點默認(rèn)True，包含

labels:對應(yīng)標(biāo)簽，用標(biāo)記來代替返回的bins，若不在該序列中，則返回NaN

retbins:是否返回間距bins

precision:精度

include_lowest:是否包含左端點，默認(rèn)False，不包含

7、多級索引

8、字符串處理

類似于Python

二、分組統(tǒng)計

Python分組

前言分組原理

核心：

1.不論分組鍵是數(shù)組、列表、字典、Series、函數(shù)，只要其與待分組變量的軸長度一致都可以傳入groupby進行分組。

2.默認(rèn)axis=0按行分組，可指定axis=1對列分組。

對數(shù)據(jù)進行分組操作的過程可以概括為：split-apply-combine三步：

1.按照鍵值（key）或者分組變量將數(shù)據(jù)分組。

2.對于每組應(yīng)用我們的函數(shù)，這一步非常靈活，可以是python自帶函數(shù)，可以是我們自己編寫的函數(shù)。

3.將函數(shù)計算后的結(jié)果聚合。

1 分組模式及其對象

1.1 分組的一般模式

三個要素:分組依據(jù)、數(shù)據(jù)來源、操作及其返回結(jié)果

df.groupby(分組依據(jù))[數(shù)據(jù)來源].使用操作

1.2 分組依據(jù)的本質(zhì)

1.3Groupby 對象

通過 ngroups 屬性，可以訪問分為了多少組:

通過 groups 屬性，可以返回從 組名映射到 組索引列表的字典:

當(dāng) size 作為 DataFrame 的屬性時，返回的是表長乘以表寬的大小，但在 groupby 對象上表示統(tǒng)計每個組的 元素個數(shù):

通過 get_group 方法可以直接獲取所在組對應(yīng)的行，此時必須知道組的具體名字:

1.4 分組的三大操作

分組的三大操作:聚合、變換和過濾

2.聚合函數(shù)

2.1內(nèi)置聚合函數(shù)

包括如下函數(shù): max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多個函數(shù)

當(dāng)使用多個聚合函數(shù)時，需要用列表的形式把內(nèi)置聚合函數(shù)的對應(yīng)的字符串傳入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】對特定的列使用特定的聚合函數(shù)

對于方法和列的特殊對應(yīng)，可以通過構(gòu)造字典傳入 agg 中實現(xiàn)，其中字典以列名為鍵，以聚合字符串或字符串列表為值。

【c】使用自定義函數(shù)

在 agg 中可以使用具體的自定義函數(shù)，需要注意傳入函數(shù)的參數(shù)是之前數(shù)據(jù)源中的列，逐列進行計算

【d】聚合結(jié)果重命名 如果想要對結(jié)果進行重命名，只需要將上述函數(shù)的位置改寫成元組，元組的第一個元素為新的名字，第二個位置為原來的函數(shù)，包括聚合字符串和自定義函數(shù)

3 變換和過濾

3.1 變換函數(shù)與 transform 方法

變 換 函 數(shù) 的 返 回 值 為 同 長 度 的 序 列， 最 常 用 的 內(nèi) 置 變 換 函 數(shù) 是 累 計 函 數(shù):cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它們的使用方式和聚合函數(shù)類似，只不過完成的是組內(nèi) 累計操作。

3.2 組索引與過濾

過濾在分組中是對于組的過濾，而索引是對于行的過濾

組過濾作為行過濾的推廣，指的是如果對一個組的全體所在行進行統(tǒng)計的結(jié)果返回 True 則會被保留，F(xiàn)alse 則該組會被過濾，最后把所有未被過濾的組其對應(yīng)的所在行拼接起來作為 DataFrame 返回。

在 groupby 對象中，定義了 filter 方法進行組的篩選，其中自定義函數(shù)的輸入?yún)?shù)為數(shù)據(jù)源構(gòu)成的 DataFrame 本身，在之前例子中定義的 groupby 對象中，傳入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和屬性 都可以在自定義函數(shù)中相應(yīng)地使用，同時只需保證自定義函數(shù)的返回為布爾值即可。

4 跨列分組

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在設(shè)計上，apply 的自定義函數(shù)傳入?yún)?shù)與 filter 完全一致，只不過后者只允許返回布爾值

【a】標(biāo)量情況:結(jié)果得到的是 Series ，索引與 agg 的結(jié)果一致

【b】Series 情況:得到的是 DataFrame ，行索引與標(biāo)量情況一致，列索引為 Series 的索引

【c】DataFrame 情況:得到的是 DataFrame ，行索引最內(nèi)層在每個組原先 agg 的結(jié)果索引上，再加一層返 回的 DataFrame 行索引，同時分組結(jié)果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

關(guān)于python的groupby函數(shù)

你可以把它當(dāng)做一個臨時變量用，比如換成a ，應(yīng)該就能看懂了。不過我不太喜歡用下劃線做臨時變量

python count()函數(shù)的功能和用法

python count()函數(shù)的功能和用法如下：

統(tǒng)計字符串

在python中可以使用“count()”函數(shù)統(tǒng)計字符串里某個字符出現(xiàn)的次數(shù)，該函數(shù)用于統(tǒng)計次數(shù)，其語法是“count(sub， start...

Python count() 方法用于統(tǒng)計字符串里某個字符出現(xiàn)的次數(shù)?？蛇x參數(shù)為在字符串搜索的開始與結(jié)束位置。

count()函數(shù)

描述：統(tǒng)計字符串里某個字符出現(xiàn)的次數(shù)?？梢赃x擇字符串索引的起始位置和結(jié)束位置。? ? ? ? ?

語法：str.count("char", start,end)? 或 str.count("char")? ? - int? ? 返回整數(shù)

str —— 為要統(tǒng)計的字符(可以是單字符，也可以是多字符)。

star —— 為索引字符串的起始位置，默認(rèn)參數(shù)為0。

end —— 為索引字符串的結(jié)束位置，默認(rèn)參數(shù)為字符串長度即len(str)

python groupby忽略每組前幾個

python中g(shù)roupby函數(shù)主要的作用是進行數(shù)據(jù)的分組以及分組后地組內(nèi)運算！

對于數(shù)據(jù)的分組和分組運算主要是指groupby函數(shù)的應(yīng)用，具體函數(shù)的規(guī)則如下：

df[](指輸出數(shù)據(jù)的結(jié)果屬性名稱).groupby([df[屬性],df[屬性])(指分類的屬性，數(shù)據(jù)的限定語，可以有多個).mean()(對于數(shù)據(jù)的計算方式——函數(shù)名稱)

另外，我們也可以過濾掉和忽略掉你不想要的組，而是返回一個類似索引對象。在這個對象中，我們分組時需要設(shè)置一個過濾條件，那么沒有通過的分組的元素被NaN 填充，這樣分組后被NaN 填充的數(shù)據(jù)就可以忽略了。

網(wǎng)頁名稱：python分組統(tǒng)計函數(shù),excel分組統(tǒng)計函數(shù)
分享路徑：http://aaarwkj.com/article48/hsosep.html

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