Python 数据分析:计算,分组统计1,df.groupby()。听故事学知识点怎么这么容易?

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  • [1 示例代码](#1 示例代码)
  • [2 欢迎纠错](#2 欢迎纠错)
  • [3 论文写作/Python 学习智能体](#3 论文写作/Python 学习智能体)

1 示例代码

直接上代码。

python 复制代码
def grpby1():
    xls = "book.xls"
    df = pd.DataFrame(pd.read_excel(xls, engine="xlrd"))
    print(df)
    """
       序号    分类  销量
    0     1    文学     5
    1     2  计算机     7
    2     3    文学    89
    3     4    历史    24
    4     5  计算机    14
    5     6    文学     6
    6     7  计算机    87
    7     8    地理    23
    8     9    政治    17
    9    10  计算机    28
    """
    """
    先分类。
    按什么分类?
    按列名"分类"。
    有点绕,为了更方便看可以把 df 中的"分类"改名叫"类型"。
    可以在原 Excel 中改,也可以直接改 df 。
    当然不改也可以。
    """
    """
    修改列名。
    """
    df.columns = [df.columns[0], "类型", df.columns[2]]
    """
    上边的方法在这个场景下不大适用,列少还行,列多不得累死。
    用下边指定列的方法,不用管其他列。
    """
    df.rename(columns={df.columns[1]: "类型"}, inplace=True)
    print(df)
    """
       序号    类型  销量
    0     1    文学     5
    1     2  计算机     7
    2     3    文学    89
    3     4    历史    24
    4     5  计算机    14
    5     6    文学     6
    6     7  计算机    87
    7     8    地理    23
    8     9    政治    17
    9    10  计算机    28
    """
    """
    按"类型"分类。
    分大堆,生成"可迭代对象"。
    """
    grouped = df.groupby(["类型"])
    print(grouped)
    """
    <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x100ED220>
    存储分组规则(如按哪一列分组),但不直接包含分组数据,而是记录了如何拆分原始数据的元信息。
    像些领导,不直接动手干活,但会分配工作,知道谁适合干什么。这也是好领导。
    还不是临时小组临时领导,分完活儿就解散(迭代器),是可以长期值班的领导(可迭代对象),除非解除他职务(注销变量)。
    是"可迭代对象",但不是迭代器。
    "可迭代对象"可重复遍历,"迭代器"(如 zip 结果)只能遍历一次。
    前者除迭代外,还支持聚合(.sum())、转换(.transform())、过滤(.filter())等操作。
    """
    """
    得到所有分组可迭代对象。如在 Excel 中操作中可能还需提前排序,df.groupby() 不需要提前排序。
    归并了"类型"字段下的重复值(如有),求出不重复"类型"值:计算机、文学、政治、地理、历史,并归并。
    """
    """
    已按"类型"分大堆,得到"大堆"对象。"类型"字段不存在重复值了,比如不会再出现两处或更多处"计算机"。
    当然也可以按其他列名分大堆,看需求。
    取出各"类型"可迭代对象的"销量"的可迭代对象。
    取基于归并"大堆"的其他分类。
    """
    xl = grouped["销量"]
    print(xl)
    """
    <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x11F525E0>
    """
    """
    销量求和。
    """
    xlsum = xl.sum()
    print(xlsum)
    """
    类型
    历史       24
    地理       23
    政治       17
    文学      100
    计算机    136
    Name: 销量, dtype: int64
    """
    print(type(xlsum))
    """
    <class 'pandas.core.series.Series'>
    """
    """
    已经是 Series 对象。
    求"计算机"销量。
    """
    print(xlsum["计算机"])
    """
    136
    """
    """
    也可以把 Series 使用 reset_index() 升级为 DataFrame 再操作
    """
    df1 = xlsum.reset_index()
    print(df1)
    """
         类型  销量
    0    历史    24
    1    地理    23
    2    政治    17
    3    文学   100
    4  计算机   136
    """
    """
    再排个序(其实没必要)
    """
    df2 = df1.sort_values(by=["销量"])
    print(df2)
    """
         类型  销量
    2    政治    17
    1    地理    23
    0    历史    24
    3    文学   100
    4  计算机   136
    """
    """
    这时候如何取到"136"?
    """
    filter = df2["类型"] == "计算机"
    df3 = df2[filter]
    print(df3)
    """
         类型  销量
    4  计算机   136
    """
    print(df3.iat[0, 1])
    """
    136
    """
    """
    也可以求得,但比用 Series 方法显得复杂哈。
    只是展示一种方法,具体用哪种看具体应用场景。
    """
# ~ grpby1()

2 欢迎纠错

欢迎纠错,随时更新。

联系方式:评论、私信,或 企鹅 :179 0042 182 。

3 论文写作/Python 学习智能体

https://chatglm.cn/share/WF2C5ree


  • 以下关于 Markdown 编辑器

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

++ 新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

  1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
  3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法[1](#甘特图的mermaid语法1) 功能;
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
  8. 增加了 检查列表 功能。

++ 功能快捷键

撤销:Ctrl/Command + Z

重做:Ctrl/Command + Y

加粗:Ctrl/Command + B

斜体:Ctrl/Command + I

标题:Ctrl/Command + Shift + H

无序列表:Ctrl/Command + Shift + U

有序列表:Ctrl/Command + Shift + O

检查列表:Ctrl/Command + Shift + C

插入代码:Ctrl/Command + Shift + K

插入链接:Ctrl/Command + Shift + L

插入图片:Ctrl/Command + Shift + G

查找:Ctrl/Command + F

替换:Ctrl/Command + G

++ 合理的创建标题,有助于目录的生成

直接输入1次+,并按下space后,将生成1级标题。

输入2次+,并按下space后,将生成2级标题。

以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

++ 如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

++ 插入链接与图片

链接: link.

图片:

带尺寸的图片:

居中的图片:

居中并且带尺寸的图片:

当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

++ 如何插入一段漂亮的代码片

博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

javascript 复制代码
// An highlighted block
var foo = 'bar';

++ 生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

++ 创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的:

项目 Value
电脑 $1600
手机 $12
导管 $1

+++ 设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中

使用:----------居左

使用----------:居右

第一列 第二列 第三列
第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

+++ SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为"智能"印刷标点HTML实体。例如:

TYPE ASCII
Single backticks 'Isn't this fun?' 'Isn't this fun?'
Quotes "Isn't this fun?" "Isn't this fun?"
Dashes -- is en-dash, --- is em-dash -- is en-dash, --- is em-dash

++ 创建一个自定义列表

Markdown

: Text-to- conversion tool
:
John
:
Luke

++ 如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。[2](#2)

++ 注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 。

++ KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

++ 新的甘特图功能,丰富你的文章
2014-01-07 2014-01-09 2014-01-11 2014-01-13 2014-01-15 2014-01-17 2014-01-19 2014-01-21 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid

  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

++ UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:
张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:
链接 长方形 圆 圆角长方形 菱形

  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

++ FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:
Created with Raphaël 2.3.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no

  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

++ 导出与导入

+++ 导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

+++ 导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,

继续你的创作。


  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

*[HTML]: 超文本标记语言

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