pandas count按多列 / 张生荣

python中pandas对多列进行分组统计的实现

使用groupby([ ]).size()统计的结果,值相同的字段值会不显示如上图所示,第一个空着的行是982499 7 3388 1,因为此行与前面一行的这两个字段值是一样的,所以不显示.第二个空 ...

目录 Pandas count()与values_count()用法 count() values_count()在指定的统计的列名上 Pandas:count()与value_counts()对比 ...

还是用图说话 A文件: 比如,我想筛选出"设计井别"."投产井别"."目前井别"三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以 ...

pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_inde ...

如下所示: import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b)) s = pd.Series([10.0247,10.0470 ...

环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1 ...

从windows操作系统本地读取csv文件报错 data = pd.read_csv(path) Traceback (most recent call last): File "C:/Us ...

今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下: 使用标签选取数据: df.loc[行标签,列标签] df.loc['a':'b']#选取ab两行数据 df. ...

两种方式 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd Backend TkAgg is interactive b ...

如下所示: col_n = ['名称','收盘价','日期'] a = pd.DataFrame(df,columns = col_n) 以上这篇pandas 选择某几列的方法就是小编分享给大家的全部 ...

摘要:本文主要是讲解怎么样替换某一列的一个值. 应用场景: 假如我们有以下的数据集: 我们想把里面不是pre的字符串全部换成Nonpre,我们要怎么做呢? 做法很简单. df['col2']=df[' ...

今天小编就为大家分享一篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字. ...

问题描述我有一个用于模型训练的DataFrame如下图所示: 其中的country.province.city.county四列其实是位置信息的不同层级,应该合成一列用于模型训练方法: paren ...

有一些问题可能会遇到同元素多列去重问题,下面介绍一种非常简单效率也很快的做法,用pandas来实现. 首先我们看一下数据类型: G1 G2 a b b a c d d c e f 对这样的两列数据进行 ...

pandas 代码如下: import pandas as pd import numpy as np salaries = pd.DataFrame({ 'name': ['BOSS', 'Lile ...

如何更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeand ...

一.获取DataFrame列标签 import pandas as pd file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_po ...

在python数据分析中,有时需要根据多列数据生成中间结果,pandas给我们带来了很多方便,通常简短的代码可以实现一些高级功能,灵活掌握一些技巧可以事倍功半 pandas的apply方法用于对指定列 ...

目录一.列转行 1.背景描述 2.方法描述 2.1 方法1 2.2 方法2 2.3 方法3 2.4 方法4 3 思考与总结 4 思维延伸 4.1 例子1 4.2 例子2 二.行转列 1.准备数据 2 ...

目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重 ...