Lnton羚通视频算法算力云平台如何快速了解pandas（下）

数据分组

Splitting : 利用某些条件将数据进行分组

Applying : 函数应用于每个单独的分组

Combining : 合并最终的结果

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df = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],
        "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],
        "C": np.random.randn(8),
        "D": np.random.randn(8),
    }
)
df

     A      B         C         D
0  foo    one -0.738005 -2.019732
1  bar    one  0.887627  0.015670
2  foo    two -0.108933 -0.077614
3  bar  three  0.076641  1.675694
4  foo    two -0.787585  0.466678
5  bar    two  0.193921 -0.345819
6  foo    one  0.846988 -1.513333
7  foo  three  1.110915  0.189766

分组并应用 sum() 对他们进行求和汇总

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                  C         D
A   B                        
bar one    0.887627  0.015670
    three  0.076641  1.675694
    two    0.193921 -0.345819
foo one    0.108983 -3.533064
    three  1.110915  0.189766
    two   -0.896518  0.389064

先对 A 分组，后对 B 分组

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                  C         D
B     A                      
one   bar  0.887627  0.015670
      foo  0.108983 -3.533064
three bar  0.076641  1.675694
      foo  1.110915  0.189766
two   bar  0.193921 -0.345819
      foo -0.896518  0.389064

先对 B 分组，后对 A 分组
注意：对多个列进行操作，用 [["C", "D"]]

对一个列进行操作，可以用["C"], 当然也可以用 [["C"]]

数据表格形状改变

Stack

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tuples = list(
    zip(
        ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
        ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],
    )
)
# tuples
# 多索引值
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["first", "second"])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), columns=["C1", "C2", "C3"], index=index)
df2 = df[:5]
df2

stack 将数据压缩成一个列

上面例子中 df2 的 shape 为 (5,3)

stacked 的 shape 为 (15, )

Pivot

创建一个电子表格风格的数据透视表作为数据框架。

函数原型: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True)

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df = pd.DataFrame(
    {
        "C1": ["one", "one", "two", "three"] * 3,
        "C2": ["A", "B", "C"] * 4,
        "C3": ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar"] * 2,
        "C4": np.random.randn(12),
        "C5": np.random.randn(12),
    }
)
df

取 C1 列的值作为新的 label

取 C2, C3 列的值作为索引

取 C5 列的值作为表里的值, 无值则补 NaN

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C1           one     three       two
C2 C3                               
A  bar  0.225416 -1.335228       NaN
   foo -0.049645       NaN -1.054699
B  bar  0.594608       NaN -1.495795
   foo -2.182207 -0.359334       NaN
C  bar -0.873641  1.551327       NaN
   foo -1.594076       NaN -0.669410

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