如何优雅地学习Pandas
Pandas
是数据挖掘常见的工具,掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程,讲解Pandas
的各种操作。
sort_values
1 | (dogs[dogs['size'] == 'medium'] |
执行步骤:
- size列筛选出部分行
- 然后将行的类型进行转换
- 按照type列进行分组,计算中位数
selecting a column
1 | dogs['longevity'] |
groupby + mean
1 | dogs.groupby('size').mean() |
执行步骤:
- 将数据按照size进行分组
- 在分组内进行聚合操作
grouping multiple columns
1 | dogs.groupby(['type', 'size']) |
groupby + multi aggregation
1 | (dogs |
执行步骤
- 按照size列对数据进行排序
- 按照size进行分组
- 对分组内的height进行计算
filtering for columns
1 | df.loc[:, df.loc['two'] <= 20] |
filtering for rows
1 | dogs.loc[(dogs['size'] == 'medium') & (dogs['longevity'] > 12), 'breed'] |
dropping columns
1 | dogs.drop(columns=['type']) |
joining
1 | ppl.join(dogs) |
merging
1 | ppl.merge(dogs, left_on='likes', right_on='breed', how='left') |
pivot table
1 | dogs.pivot_table(index='size', columns='kids', values='price') |
melting
1 | dogs.melt() |
pivoting
1 | dogs.pivot(index='size', columns='kids') |
stacking column index
1 | dogs.stack() |
unstacking row index
1 | dogs.unstack() |
resetting index
1 | dogs. ) |
setting index
1 | dogs.'breed') |