pandas分析-----pandas聚合分析居然还可以这么用

  pandas的聚合与分组操作是日常进行数据分析要用到的常用操作,相信很多人都很熟悉了。但是聚合分析能做到的远不止只是简单地计算组内的平均值,中位数等统计学数值。可以对组内执行其他变换,比如计算分位数的排名,标准化,线性回归,排位和子集选择,计算分位数分析和区间分析等等,只要你能想到的,返回pandas对象或者标量的操作都可以。

  

  pandas执行操作以后就会按照键进行分组,从上面那个图可以看到,执行按照字段进行分组后,相同的就会分到一组,这个时候组内进行某个聚合函数的操作后再将得到的结果纵向拼接到一起,得到最后的结果。因此,明白了的过程之后,我们大概也就明白,自定义的函数只要是能够对一个dataframe进行操作,并且返回一个pandas对象或者一个标量的,都是可以用这样一个函数的。

  

  很多人不知道的是,pandas聚合后的对象其实是一个键值对的对象。

  , 和分别是各个分组的分组名,对应的值是各个分组的。

  

  我们新建一个函数用作后面对group对象进行的计算。

  按照进行分组。

  

  如果里面的函数本身就有聚合操作返回一个标量的话,那么聚合应用该函数后返回的就是具体的值,而不是扩展到所有行,比如上面的是在轴方向进行加和,也就是组内进行操作,而不是单个操作,因此apply后返回的是数值。

  如果我们要做的计算是对分组内每个单元格进行的,那么返回的就是跟原本的dataframe一样大小的。

  

  很多时候我们总是习惯在后对某一列进行操作,但很多时候我们忘了,其实我们可以直接对group后的对象进行一个复杂函数操作,这个时候建议先把函数写好,后面再调用,且记得里面可以传入该函数的参数

  

  在这里我们尝试按照这一列进行分组,并且排序找出分组后的前5位最高的记录,为了更加熟悉该函数可以传入自定义函数的参数的这个功能,我们自定义函数可以设定返回第几位,降序或者逆序。

  

  当然,根据自定义函数,我们还可以修改不同的参数,这样构建好一个函数,我们可以重复调用,这样既提高了效率,也增加了代码的可读性。

  

  以上我们就按照组内的列进行降序排列,并筛选出前3行。

  我们有很多时候需要根据分组后不同的组别进行填充相应的值,在这里我们可以用自定义函数和字典的方式进行自定义。

  我们把之前的的2, 4行改成缺失值,我们尝试用分组内的平均值来对应填充,使用方法

  

  

  以上我们填充的是组内的平均数,也就是调用了方法,但是如果我们要填充任意自定义的值的话,需要指定分组名和填充值的字典,然后用group对象的属性去字典取出对应的值。

  [站外图片上传中...(image-959b14-)]

  相当于是分组后的索引的分组名,然后我们在字典中根据分组名去填充对应的值。

  使用和后,得到的是一个对象,这个对象就像是一个列表或者,可以传入给对象后面进行分组的依据。

  

  如果我们尝试对total_bill进行分箱,然后分组

  

  

  我们还可以传入一个字典,字典的名对应列名或者索引名,值代表新的分类,按照新的分类进行聚合。

  

  当然我们也可以传入列表作为聚合的依据,类似于前面的操作,需要注意的是,列表的长度需要和长度或者宽度一致。比如我们这里有5行,我们按照行方向进行聚合的话,创建一个5个元素的列表,按照这个列表里面的值进行聚合。

  

  

  如果有这种情况,我们希望能够分组,并且分组后计算其他列与某列的相关性,比如在下面,我们想计算其他变量,与的相关性大小,我们可以考虑下怎么做。

  

  通常来说,对的单个相关性可以用的内置方法来计算,如下:

  

  对的单个相关性可以用的内置方法来计算。

  

  现在加上分组

  

  正如之前所说,只要是能够返回pandas对象的函数都是可以用到函数中的,的线性回归模块也不例外,返回的结果的参数就是一个。

  

  我们还可以在列方向进行聚合,如果是多层索引,指定索引名,按照对应索引名进行聚合。

  

  

  

  虽然以上似乎介绍了很多pandas聚合操作的用法,但我细细想起来,其实是再简单不过的操作罢了,关于想要玩好pandas的聚合操作,有这么以下几点记住即可。

  pandas分组后的是有属性的分组对象,聚合函数是对各个分组的dataframe进行操作的,只要是能够返回一个pandas对象或者标量的函数都是可以应用到groupby以后的聚合里面的。

  pandas传入里面的参数可以是, , 和。前面都比较好理解,是pandas的另外一种类型,目前主要应用在分桶上。

  pandas既可以按照组内的值进行聚合,也可以按照多层索引的层级进行聚合,传入的参数是;既可以在行方向进行聚合(默认),也可以在列方向进行聚合(传入)的操作。

  对于一个复杂一些的函数,可以先把函数和相关的参数写好,建议把常用的函数直接保存到剪贴板增强工具里面,后面再进行重复的调用,这样效率很高,而且代码很整洁。

  只要理解上面这么几点,基本上都可以把用得比较遛了。个人到现在觉得,之所以要把各种数据分析和数据挖掘的函数用法钻研得深透,并不是为了geek而geek,相反,是为了更好更快地探索数据,需要用的时候几行代码就实现,丝毫察觉不到这个过程实现的曲折,不需要使用的时候再疯狂去谷歌,这样效率和体验都很差。

  

  九日照林

  字数 1933

  pandas的聚合与分组操作是日常进行数据分析要用到的常用操作,相信很多人都很熟悉了。但是聚合分析能做到的远不止只是简单地计算组内的平均值,中位数等统计学数值。可以对组内执行其他变换,比如计算分位数的排名,标准化,线性回归,排位和子集选择,计算分位数分析和区间分析等等,只要你能想到的,返回pandas对象或者标量的操作都可以。

  

  pandas执行操作以后就会按照键进行分组,从上面那个图可以看到,执行按照字段进行分组后,相同的就会分到一组,这个时候组内进行某个聚合函数的操作后再将得到的结果纵向拼接到一起,得到最后的结果。因此,明白了的过程之后,我们大概也就明白,自定义的函数只要是能够对一个dataframe进行操作,并且返回一个pandas对象或者一个标量的,都是可以用这样一个函数的。

  

  很多人不知道的是,pandas聚合后的对象其实是一个键值对的对象。

  , 和分别是各个分组的分组名,对应的值是各个分组的。

  

  我们新建一个函数用作后面对group对象进行的计算。

  按照进行分组。

  

  如果里面的函数本身就有聚合操作返回一个标量的话,那么聚合应用该函数后返回的就是具体的值,而不是扩展到所有行,比如上面的是在轴方向进行加和,也就是组内进行操作,而不是单个操作,因此apply后返回的是数值。

  如果我们要做的计算是对分组内每个单元格进行的,那么返回的就是跟原本的dataframe一样大小的。

  

  很多时候我们总是习惯在后对某一列进行操作,但很多时候我们忘了,其实我们可以直接对group后的对象进行一个复杂函数操作,这个时候建议先把函数写好,后面再调用,且记得里面可以传入该函数的参数

  

  在这里我们尝试按照这一列进行分组,并且排序找出分组后的前5位最高的记录,为了更加熟悉该函数可以传入自定义函数的参数的这个功能,我们自定义函数可以设定返回第几位,降序或者逆序。

  

  当然,根据自定义函数,我们还可以修改不同的参数,这样构建好一个函数,我们可以重复调用,这样既提高了效率,也增加了代码的可读性。

  

  以上我们就按照组内的列进行降序排列,并筛选出前3行。

  我们有很多时候需要根据分组后不同的组别进行填充相应的值,在这里我们可以用自定义函数和字典的方式进行自定义。

  我们把之前的的2, 4行改成缺失值,我们尝试用分组内的平均值来对应填充,使用方法

  

  

  以上我们填充的是组内的平均数,也就是调用了方法,但是如果我们要填充任意自定义的值的话,需要指定分组名和填充值的字典,然后用group对象的属性去字典取出对应的值。

  [站外图片上传中...(image-959b14-)]

  相当于是分组后的索引的分组名,然后我们在字典中根据分组名去填充对应的值。

  使用和后,得到的是一个对象,这个对象就像是一个列表或者,可以传入给对象后面进行分组的依据。

  

  如果我们尝试对total_bill进行分箱,然后分组

  

  

  我们还可以传入一个字典,字典的名对应列名或者索引名,值代表新的分类,按照新的分类进行聚合。

  

  当然我们也可以传入列表作为聚合的依据,类似于前面的操作,需要注意的是,列表的长度需要和长度或者宽度一致。比如我们这里有5行,我们按照行方向进行聚合的话,创建一个5个元素的列表,按照这个列表里面的值进行聚合。

  

  

  如果有这种情况,我们希望能够分组,并且分组后计算其他列与某列的相关性,比如在下面,我们想计算其他变量,与的相关性大小,我们可以考虑下怎么做。

  

  通常来说,对的单个相关性可以用的内置方法来计算,如下:

  

  对的单个相关性可以用的内置方法来计算。

  

  现在加上分组

  

  正如之前所说,只要是能够返回pandas对象的函数都是可以用到函数中的,的线性回归模块也不例外,返回的结果的参数就是一个。

  

  我们还可以在列方向进行聚合,如果是多层索引,指定索引名,按照对应索引名进行聚合。

  

  

  

  虽然以上似乎介绍了很多pandas聚合操作的用法,但我细细想起来,其实是再简单不过的操作罢了,关于想要玩好pandas的聚合操作,有这么以下几点记住即可。

  pandas分组后的是有属性的分组对象,聚合函数是对各个分组的dataframe进行操作的,只要是能够返回一个pandas对象或者标量的函数都是可以应用到groupby以后的聚合里面的。

  pandas传入里面的参数可以是, , 和。前面都比较好理解,是pandas的另外一种类型,目前主要应用在分桶上。

  pandas既可以按照组内的值进行聚合,也可以按照多层索引的层级进行聚合,传入的参数是;既可以在行方向进行聚合(默认),也可以在列方向进行聚合(传入)的操作。

  对于一个复杂一些的函数,可以先把函数和相关的参数写好,建议把常用的函数直接保存到剪贴板增强工具里面,后面再进行重复的调用,这样效率很高,而且代码很整洁。

  只要理解上面这么几点,基本上都可以把用得比较遛了。个人到现在觉得,之所以要把各种数据分析和数据挖掘的函数用法钻研得深透,并不是为了geek而geek,相反,是为了更好更快地探索数据,需要用的时候几行代码就实现,丝毫察觉不到这个过程实现的曲折,不需要使用的时候再疯狂去谷歌,这样效率和体验都很差。

  pandas的聚合与分组操作是日常进行数据分析要用到的常用操作,相信很多人都很熟悉了。但是聚合分析能做到的远不止只是简单地计算组内的平均值,中位数等统计学数值。可以对组内执行其他变换,比如计算分位数的排名,标准化,线性回归,排位和子集选择,计算分位数分析和区间分析等等,只要你能想到的,返回pandas对象或者标量的操作都可以。

  

  pandas执行操作以后就会按照键进行分组,从上面那个图可以看到,执行按照字段进行分组后,相同的就会分到一组,这个时候组内进行某个聚合函数的操作后再将得到的结果纵向拼接到一起,得到最后的结果。因此,明白了的过程之后,我们大概也就明白,自定义的函数只要是能够对一个dataframe进行操作,并且返回一个pandas对象或者一个标量的,都是可以用这样一个函数的。

  

  很多人不知道的是,pandas聚合后的对象其实是一个键值对的对象。

  , 和分别是各个分组的分组名,对应的值是各个分组的。

  

  我们新建一个函数用作后面对group对象进行的计算。

  按照进行分组。

  

  如果里面的函数本身就有聚合操作返回一个标量的话,那么聚合应用该函数后返回的就是具体的值,而不是扩展到所有行,比如上面的是在轴方向进行加和,也就是组内进行操作,而不是单个操作,因此apply后返回的是数值。

  如果我们要做的计算是对分组内每个单元格进行的,那么返回的就是跟原本的dataframe一样大小的。

  

  很多时候我们总是习惯在后对某一列进行操作,但很多时候我们忘了,其实我们可以直接对group后的对象进行一个复杂函数操作,这个时候建议先把函数写好,后面再调用,且记得里面可以传入该函数的参数

  

  在这里我们尝试按照这一列进行分组,并且排序找出分组后的前5位最高的记录,为了更加熟悉该函数可以传入自定义函数的参数的这个功能,我们自定义函数可以设定返回第几位,降序或者逆序。

  

  当然,根据自定义函数,我们还可以修改不同的参数,这样构建好一个函数,我们可以重复调用,这样既提高了效率,也增加了代码的可读性。

  

  以上我们就按照组内的列进行降序排列,并筛选出前3行。

  我们有很多时候需要根据分组后不同的组别进行填充相应的值,在这里我们可以用自定义函数和字典的方式进行自定义。

  我们把之前的的2, 4行改成缺失值,我们尝试用分组内的平均值来对应填充,使用方法

  

  

  以上我们填充的是组内的平均数,也就是调用了方法,但是如果我们要填充任意自定义的值的话,需要指定分组名和填充值的字典,然后用group对象的属性去字典取出对应的值。

  [站外图片上传中...(image-959b14-)]

  相当于是分组后的索引的分组名,然后我们在字典中根据分组名去填充对应的值。

  使用和后,得到的是一个对象,这个对象就像是一个列表或者,可以传入给对象后面进行分组的依据。

  

  如果我们尝试对total_bill进行分箱,然后分组

  

  

  我们还可以传入一个字典,字典的名对应列名或者索引名,值代表新的分类,按照新的分类进行聚合。

  

  当然我们也可以传入列表作为聚合的依据,类似于前面的操作,需要注意的是,列表的长度需要和长度或者宽度一致。比如我们这里有5行,我们按照行方向进行聚合的话,创建一个5个元素的列表,按照这个列表里面的值进行聚合。

  

  

  如果有这种情况,我们希望能够分组,并且分组后计算其他列与某列的相关性,比如在下面,我们想计算其他变量,与的相关性大小,我们可以考虑下怎么做。

  

  通常来说,对的单个相关性可以用的内置方法来计算,如下:

  

  对的单个相关性可以用的内置方法来计算。

  

  现在加上分组

  

  正如之前所说,只要是能够返回pandas对象的函数都是可以用到函数中的,的线性回归模块也不例外,返回的结果的参数就是一个。

  

  我们还可以在列方向进行聚合,如果是多层索引,指定索引名,按照对应索引名进行聚合。

  

  

  

  虽然以上似乎介绍了很多pandas聚合操作的用法,但我细细想起来,其实是再简单不过的操作罢了,关于想要玩好pandas的聚合操作,有这么以下几点记住即可。

  pandas分组后的是有属性的分组对象,聚合函数是对各个分组的dataframe进行操作的,只要是能够返回一个pandas对象或者标量的函数都是可以应用到groupby以后的聚合里面的。

  pandas传入里面的参数可以是, , 和。前面都比较好理解,是pandas的另外一种类型,目前主要应用在分桶上。

  pandas既可以按照组内的值进行聚合,也可以按照多层索引的层级进行聚合,传入的参数是;既可以在行方向进行聚合(默认),也可以在列方向进行聚合(传入)的操作。

  对于一个复杂一些的函数,可以先把函数和相关的参数写好,建议把常用的函数直接保存到剪贴板增强工具里面,后面再进行重复的调用,这样效率很高,而且代码很整洁。

  只要理解上面这么几点,基本上都可以把用得比较遛了。个人到现在觉得,之所以要把各种数据分析和数据挖掘的函数用法钻研得深透,并不是为了geek而geek,相反,是为了更好更快地探索数据,需要用的时候几行代码就实现,丝毫察觉不到这个过程实现的曲折,不需要使用的时候再疯狂去谷歌,这样效率和体验都很差。