python基础篇之pandas常用基本函数汇总
作者:就想做一条闲鱼 发布时间:2021-09-06 20:42:22
前言
这篇主要整理pandas常用的基本函数,主要分为五部分:
汇总函数
特征统计函数
唯一值函数
替换函数
排序函数
1、汇总函数
常用的主要是4个:
tail(): 返回表或序列的后n行
head(): 返回表或序列的前n行
info(): 返回表的信息概况
describe(): 返回表中数值列对应的主要统计量
n默认为5
df.describe()
#运行截图
HeightWeight
count183.000000189.000000
mean163.21803355.015873
std8.60887912.824294
min145.40000034.000000
25%157.15000046.000000
50%161.90000051.000000
75%167.50000065.000000
max193.90000089.000000
2、特征统计函数
在Series和DataFrame上定义了许多统计函数,最常见的是:
sum
mean (均值)
median (中位数)
var (方差)
std (标准差)
max
min
用法示例
df_demo = df[['Height', 'Weight']]
df_demo.mean()
聚合函数
quantile (返回分位数)
count (返回非缺失值个数)
idxmax (最大值对应的索引)
聚合函数,有一个公共参数axis,axis=0代表逐列聚合,axis=1表示逐行聚合
df_demo.mean(axis=1).head()
3、唯一值函数
唯一值函数常用的四个函数:
unique() : 得到唯一值组成的列表->统计出指定列唯一存在的值有哪些
nunique() :唯一值的个数->统计出指定列唯一存在的值总共有多少个
value_counts() : 得到唯一值和其对应出现的频数
drop_duplicates() : 去重
duplicated()
drop_duplicates()基本用法
关键参数keep
first : 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行
last : 删除重复项,除了最后一次出现
False:把所有重复组合所在的行剔除。
需要指定列
代码:
#原本的数据样例
df_demo = df[['Gender','Transfer','Name']]
df_demo
Gender Transfer Name
0 Female N Gaopeng Yang
1 Male N Changqiang You
2 Male N Mei Sun
3 Female N Xiaojuan Sun
4 Male N Gaojuan You
... ... ... ...
195 Female N Xiaojuan Sun
196 Female N Li Zhao
197 Female N Chengqiang Chu
198 Male N Chengmei Shen
199 Male N Chunpeng Lv
200 rows × 3 columns
#现给Gender,Transfer两列去重
df_demo.drop_duplicates(['Gender','Transfer'])
Gender Transfer Name
0 Female N Gaopeng Yang
1 Male N Changqiang You
12 Female NaN Peng You
21 Male NaN Xiaopeng Shen
36 Male Y Xiaojuan Qin
43 Female Y Gaoli Feng
由此可见,使用了first参数,保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行
在未指定参数的情况下,keep默认first;
指定last
案例如下:
df_demo.drop_duplicates(['Gender', 'Transfer'], keep='last')
Gender Transfer Name
147 Male NaN Juan You
150 Male Y Chengpeng You
169 Female Y Chengquan Qin
194 Female NaN Yanmei Qian
197 Female N Chengqiang Chu
199 Male N Chunpeng Lv
last:删除所有的重复行,只保留出现的最后一个
drop_duplicates() & duplicated()的区别
duplicated和drop_duplicates的功能类似,但前者返回了是否为唯一值的布尔列表,其keep参数与后者一致。其返回的序列,把重复元素设为True,否则为False。 drop_duplicates等价于把duplicated为True的对应行剔除。
4、替换函数
替换函数有三类:
映射函数:replace()…
逻辑函数:(1)where (2)mask
数值替换
replace的用法
#原本的数据
df_demo = df[['Gender','Transfer','Name']]
df_demo
Gender Transfer Name
0 Female N Gaopeng Yang
1 Male N Changqiang You
2 Male N Mei Sun
3 Female N Xiaojuan Sun
4 Male N Gaojuan You
... ... ... ...
195 Female N Xiaojuan Sun
196 Female N Li Zhao
197 Female N Chengqiang Chu
198 Male N Chengmei Shen
199 Male N Chunpeng Lv
200 rows × 3 columns
#替换Gender,女替换为0,男替换为1
df['Gender'].replace({'Female':0, 'Male':1}).head()
0 0
1 1
2 1
3 0
4 1
Name: Gender, dtype: int64
逻辑替换
逻辑替换包括了where和mask,这两个函数是完全对称的:where函数在传入条件为False的对应行进行替换,而mask在传入条件为True的对应行进行替换,当不指定替换值时,替换为缺失值(NAN)
s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50])
s.where(s<0)
0 -1.0
1 NaN
2 NaN
3 -50.0
dtype: float64
s.where(s<0, 100)
0 -1.0
1 100.0
2 100.0
3 -50.0
dtype: float64
s.mask(s<0)
0 NaN
1 1.2345
2 100.0000
3 NaN
dtype: float64
来源:https://blog.csdn.net/qq_43893755/article/details/115219300
猜你喜欢
- 介绍毫无疑问,任何一个试图使用 CSS 的网页设计师和开发人员都会发现不同的浏览器要求不同的样式声明。这些烦恼归咎于各浏览器及其各版本不同程
- <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" C
- 1、说明(1)写函数时,可以为每个参数指定默认值。当调用函数为参数提供实际参数时,Python将使用指定的实际参数;否则,将使用参数的默认值
- editTable.js 提供编辑表格当前行、添加一行、删除当前行的操作,其中可以设置参数,如:operatePos 用于设置放置操作的列,
- 你是否苦恼于网上无法下载的“小说在线阅读”内容?或是某些文章的内容让你很有收藏的冲动,却找不到一个下载的链接?是不是有种自己写个程序把全部搞
- 直接参考以下实例,采用协程访问三个网站由于IO操作非常耗时,程序经常会处于等待状态比如请求多个网页有时候需要等待,gevent可以自动切换协
- CSS重设就是由于各种浏览器解释CSS样式的初始值有所不同,导致设计师在没有定义某个CSS属性时,不同的浏览器会按照自己的默认值来为没有定义
- 从PHP的5.4.0版本开始,PHP提供了一种全新的代码复用的概念,那就是Trait。Trait其字面意思是”特性”、”特点”,我们可以理解
- Cloudflare 有一项功能挺不错的,就是将页面上所有的邮箱地址都加密起来,防止机器人抓到然后干坏事。这项功能要在后台开启 email
- 下拉框连动JavaScript代码,市区二级联动多级联动下拉选择框,动态获取下一级琥珀无限级联动菜单-JavaScript版 <htm
- Python2默认是不支持中文的,一般我们在程序的开头加上#-*-coding:utf-8-*-来解决这个问题,但是在我用open()方法打
- 关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享:机器情况:p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库:SQ
- 项目有时要用一些Ajax的效果,因为比较简单,也就没有去用什么Ajax.net之类的东西,手写代码也就实现了。、第二天,有人反馈错误;说是只
- 本文实例讲述了Python简单获取自身外网IP的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:#encoding=utf-8#author: wal
- 最近跟着OpenCV2-Python-Tutorials在学习python_opencv中直方图的反向投影时,第一种方法是使用numpy实现
- 我的Windows 8.1 环境1.下载安装Python 2.7.6在Python官方网站中下载Python2.7.6的Windows安装包
- 本文深入分析了Symfony控制层。分享给大家供大家参考,具体如下:Symfony中控制层包含了连接业务逻辑与表现的代码,控制层为不同的使用
- 删除单条记录 代码如下:id = saferequest("id") sql="
- 简介使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密。使用Pivotpivot用来重组DF,使用指定
- np.newaxis 新增一个轴 如何将数组[0,1,2]转换成列向量用ndarray[: , np.newaxis]代码实质就是将原本的(