数据整理操作及众所周知【数据分析】

news2024/11/24 2:37:50
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Python 初阶
Python–语言基础与由来介绍
Python–注意事项
Python–语句与众所周知
数据清洗前 基本技能
数据分析—技术栈和开发环境搭建
数据分析—Numpy和Pandas库基本用法及实例
数据整理前 必看
数据分析—三前奏:获取/ 读取/ 评估数据
数据分析—数据清洗操作及众所周知

这是目录

  • <font color= f28e16 size=5>合并拼接数据
  • <font color= f28e16 size=5>分组数据
  • <font color= f28e16 size=5>众所周知

合并拼接数据

多个DataFrame的数据进行合并或者拼接

  • concat不同的DataFrame进行拼接
    • ignore_index=True 参数忽视原本DataFrame的索引
    • axis 参数可以指定纵向和横向合并

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  • merge 根据不同的DataFrame相同列进行合并
    • on参数锁定条件列进行合并

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  • left-on 左边指定列
  • right-on 右边指定列

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  • suffixes参数修改列名后缀

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  • how 该参数 决定以什么样的方式合并

  • join 根据索引合并

    • lsuffix 修改左边后缀
    • rsuffix 修改右边后缀

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  • how参数决定什么样方式合并
    • inner(默认方式) 保留左右表都有匹配的值

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  • outer 保留左右表的所有值,若有匹配不上的,则用NaN填充

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  • left 保留 左边的值,用右边的值去匹配,若匹配不上则填充NaN

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  • right 保留 右边的值,用左边的值去匹配,若匹配不上则填充NaN

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分组数据

DataFrame数据进行分组

  • groupby 根据选择条件进行分组,且应该提取相应的变量,做相应聚合操作

生成一个实例,但看不到究竟长什么样
因为实例中一个单元格里多个数据情况,并不是有效表格,数据要提取到具体的,再用聚合函数
多个数据 聚合成单个数据,从而符合一个单元格中一个数据规则

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众所周知

聚合函数是可将多个Series变成单个数据的函数

常见的有
count 得到元素的数量
first 得到第一个元素
last 得到最后一个元素
mean默认的聚合方式) 得到所有元素平均值
median 得到所有元素中位数
min 得到所有元素的最小值
max 得到所有元素的最大值
std 得到所有元素的标准差
var 得到所有元素的方差
prod 得到所有元素的积
sum 得到所有元素的和

  • cut 根据范围进行精细分组
    • [ ] 分箱标准
      • 想要分组范围进行划分
    • labels参数切片空间进行命名

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  • query 条件筛选

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  • pivot_table 透视表,基于原始数据对表进行重塑
    • index参数可以指定索引
    • columns参数可以指定列名
    • values参数可以指定值
    • aggfunc参数 指定聚合方式

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  • .loc.loc 层次化索引,可以针对处理多个索引的pivot_table透视表
  • reset_index 重置索引

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好的,到此为止啦,祝您变得更强

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想说的话

实不相瞒,写的每篇博客都要写五六个小时(加上自己学习和纸质笔记,共八九小时吧),很累希望大佬支持

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道阻且长 行则将至
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