0、前言：

• numpy是生成和处理array类型矩阵数据的工具，而pandas中的series（一维矩阵）和dataframe（二维矩阵）数据类型可以来自numpy生成的数据，pandas的重要之处在于他可以导入和处理多种格式类型的数据，其中还有很多方法可以使用。

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1、round函数：

• round函数在series中有，在pandas中也有
• 保留两位小数：df.round(2)
• 对于多列数据采取不同的保留位数：df.round({‘A’: 1, ‘B’: 2}) # A列保留1位，B列保留2位

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2、apply函数：

• Series和DataFrame对象均有此方法
• apply函数不支持对多列数据进行操作
• 指定列保留0位小数的百分比：df[‘A’].apply(lambda x: ‘{:.0%}’.format(x))
• 指定列保留2位小数的百分比：df[‘A’].apply(lambda x: ‘{:.2%}’.format(x))
• 指定列设置千位分隔符：df[‘A’].apply(lambda x: ‘{:,}’.format(x) # 设置千分位之后数据就不再是数值了而是字符串

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3、applymap函数：

• DataFrame对象的方法，不支持单列的操作
• 指定多列保留小数操作：df[[‘A’, ‘B’, ‘C’]].applymap(lambda x: ‘{:.2%}’.format(x))
• 指定多列设置千分位分隔符：df[[‘A’, ‘B’, ‘C’]].applymap(lambda x: ‘{:,}’.format(x)) # 设置千分位之后数据就不再是数值了而是字符串

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4、map方法

• Series对象的方法，不支持多列的操作
• 指定列保留2位小数的百分比：df[‘A’].map(lambda x: ‘{:.2%}’.format(x))
• map主要用于数据映射：比如在数据库中男女用数字1和2表示，如果要进行报表汇报，就要通过map来把1和2映射为男和女：df[‘性别’].map(l{‘男’:1, ‘女’:2})
• 概念1

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5、数据分组聚合

• 原始数据表
  

• 让数据根据一级分类列索引分组，然后统计每个分组中数量列索引的和：df.groupby(‘一级分类’, as_index=False)[‘数量’].sum()
  

• 多列分组，多列聚合：df.groupby([‘一级分类’, ‘二级分类’])[[‘数量’, ‘金额’]].sum().reset_index()
  

• 注意分组之后的数据仍然是DataFrame数据类型

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6、groupby+agg函数

• agg函数是聚合函数，通过agg函数就能对分组之后的数据有针对性的使用其他函数了。

# 例如：我想要获取一级分类之后，数量的均值，数量的求和值~
df.groupby('一级分类').agg(
    数量_均值=('数量', 'mean'),
    数量_求和=('数量', 'sum'),
    金额_求和=('金额', 'sum'),
    金额_均值=('金额', 'mean'))

• 自定义函数分组统计

# 统计频数最高（行计数最多）的二级分类
# 以及总数量和总金额
# df['二级分类'].value_counts()：该函数可以获取二级分类中所有数据出现次数由高到低的排序，基于此通过index[0]就能获取最高频次的二级分类数据

df.agg({
    '数量': 'sum',
    '金额': 'sum',
    '二级分类': lambda x: x.value_counts().index[0]
})

# 以一级分类为分组，统计销售数量最多的二级分类
'''
普通方法：
df[df['一级分类'] == '办公'].groupby('二级分类')['数量'].sum().idxmax()
df[df['一级分类'] == '技术'].groupby('二级分类')['数量'].sum().idxmax()
df[df['一级分类'] == '家具'].groupby('二级分类')['数量'].sum().idxmax()
整合语句：
grouped = df.groupby('一级分类')	# grouped 数据类型是DataFrameGroupBy，没法直接再次用groupby
grouped.apply(lambda x: x.groupby('二级分类')['数量'].sum().idxmax())
'''

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7、groupby+transform函数

• 前言：在 Pandas 中，transform 函数是对 DataFrame 或 Series 的分组数据进行变换的一种方法。它可以返回一个与原始输入数据形状相同的 pandas 数据结构
• transform 函数可以传递一个函数或 lambda 表达式作为参数，在分组操作时对每个小组执行该函数，得到按小组索引对应的输出值（如平均值或标准差等），然后将这些输出值“广播”回原始数据中对应的位置。

# 统计各省的金额以及占所属大区的比例
# 先以大区和省份分组对金额求和
tb = df.groupby(['大区', '省份'])['金额'].sum().reset_index()
# df.groupby(['大区', '省份']).agg({'金额': 'sum'}).reset_index()
# 再以大区分组求和金额，并应用transform得到大区金额
tb['大区金额'] = tb.groupby('大区')['金额'].transform('sum')
tb['金额占比'] = tb['金额'] / tb['大区金额']
tb['金额占比'] = tb['金额占比'].apply(lambda x: '{:.1%}'.format(x))

• 多列合并计算
  

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8、pivot_table透视表

• 前言：这部分知识不太了解，先把一些关键参数记录下来，后面用到了可以参考

# data：DataFrame对象
# values：Excel透视表的值
# index：Excel透视表的行
# columns：Excel透视表的列
# aggfunc：Excel透视表的计算类型
# fill_value：填充空值
# margins：是否显示合计
# dropna：是否删除缺失行(如整行缺失)
# margins_name：合计的别名
# df.pivot_table()
pd.pivot_table(
    data=df,
    index=['大区', '省份'],
    columns='一级分类',
    values=['数量', '金额'],
    aggfunc={'数量': 'sum', '金额': 'mean'},
    margins=True,
    margins_name='总计',
    fill_value=0,
)

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9、crosstab交叉表

• 前言：这部分知识不太了解，先把一些关键参数记录下来，后面用到了可以参考

# index: 行索引，Series对象
# columns: 列索引，Series对象
# values: 聚合字段，Series对象
# rownames: 行索引的别名
# colnames: 列索引的别名
# aggfunc: 聚合函数
# margins: 是否显示合计
# margins_name: 合计的别名
# dropna: 是否删除缺失行(如整行缺失)
# normalize: Excel透视表“值显示方式”
# normalize=True，总计百分比
# normalize='all'，总计百分比
# normalize='index'，行汇总百分比
# normalize='columns'，列汇总百分比
pd.crosstab(
    index=df['大区'],
    columns=df['一级分类'],
    values=df['数量'],
    aggfunc='sum',
    margins_name='总计',
    normalize='columns'
)

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