pandas进阶
替换操作
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替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中
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单值替换
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普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e'
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按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value='value'
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多值替换
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列表替换: to_replace=[] value=[]
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字典替换（推荐） to_replace={to_replace:value,to_replace:value}
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import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,6))) df
0 1 2 3 4 5 0 65 85 66 36 72 2 1 85 51 15 67 57 56 2 1 48 9 39 88 52 3 48 34 89 50 5 63 4 17 75 5 72 44 53View Code
df.replace(to_replace=2,value='Two')
0 1 2 3 4 5
0 65 85 66 36 72 Two
1 85 51 15 67 57 56
2 1 48 9 39 88 52
3 48 34 89 50 5 63
4 17 75 5 72 44 53
View Code
df.replace(to_replace={1:'one'})
0 1 2 3 4 5 0 65 85 66 36 72 2 1 85 51 15 67 57 56 2 one 48 9 39 88 52 3 48 34 89 50 5 63 4 17 75 5 72 44 53View Code
df.replace(to_replace={4:5},value='five')
#将指定列的元素进行替换to_replase={列索引：被替换的值}
0 1 2 3 4 5
0 65 85 66 36 72 2
1 85 51 15 67 57 56
2 1 48 9 39 88 52
3 48 34 89 50 five63
4 17 75 5 72 44 53
View Code
映射操作（map）
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概念：创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定（给一个元素值提供另一个不同的表现形式）
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创建一个df，两列分别是姓名和薪资，然后给其名字起对应的英文名
dic = {
'name':['张三','李四','张三'],
'salary':[15000,20000,15000]
}
df = DataFrame(data=dic)
df
name salary
0 张三 15000
1 李四 20000
2 张三 15000
View Code
#映射关系表（绑定关系）
dic = {
'张三':'tom',
'李四':'jack'
}
df['e_name'] = df['name'].map(dic) # 给name做映射 张三映射成tom
df
name salary e_name 0 张三 15000 tom 1 李四 20000 jack 2 张三 15000 tomView Code
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map是Series的方法，只能被Series调用（做映射或做运算工具）
运算工具（map也可以做运算工具）
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超过3000部分的钱缴纳50%的税，计算每个人的税后薪资
#该函数是我们指定的一个运算法则（可以是lambda函数也可以自定义）
# 运算法则必须在运算工具map中执行
def after_sal(s):#计算s对应的税后薪资
return s - (s-3000)*0.5
df['after_sal'] = df['salary'].map(after_sal)#可以将df['salary']这个Series中每一个元素（薪资）作为参数传递给s
df
name salary e_name after_sal 0 张三 15000 tom 9000.0 1 李四 20000 jack 11500.0 2 张三 15000 tom 9000.0View Code
排序实现的随机抽样
在一组数据中随机抽取数值
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take()
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np.random.permutation()
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(100,3)),columns=['A','B','C']) df
A B C 0 6 97 40 1 9 42 1 2 7 40 82 3 82 89 50 4 6 93 93 5 21 30 33 6 1 70 65 7 33 51 73 8 70 40 19 9 27 98 84 10 30 33 45 11 41 19 34 12 32 0 23 13 70 60 22 14 52 99 10 15 60 79 6 16 35 16 1 17 71 63 99 18 86 43 89 19 4 43 78 20 72 64 54 21 4 17 27 22 64 60 84 23 77 73 89 24 59 90 19 25 4 22 71 26 86 89 38 27 56 60 92 28 75 37 15 29 31 0 43 ... ... ... ... 70 23 1 7 71 12 88 5 72 52 52 35 73 26 48 96 74 26 49 63 75 23 34 68 76 82 36 46 77 74 49 70 78 17 53 50 79 18 34 2 80 41 61 18 81 84 92 98 82 10 20 61 83 64 33 42 84 14 87 16 85 67 47 75 86 95 26 77 87 13 94 85 88 12 27 86 89 53 97 76 90 26 98 71 91 49 95 15 92 62 33 77 93 51 63 44 94 80 68 2 95 6 32 67 96 76 8 64 97 83 44 14 98 59 17 61 99 66 46 99 100 rows × 3 columnsView Code
#生成乱序的随机序列 np.random.permutation(10)
array([2, 1, 7, 3, 5, 0, 4, 9, 6, 8])View Code
#将原始数据打乱 df.take([2,0,1],axis=1)# [2,0,1]隐式索引 CAB是显式索引 # 上面的索引需要手写用np.random.permutation(3)自动生成乱序索引 df.take(np.random.permutation(3),axis=1)# 打乱列
C A B 0 40 6 97 1 1 9 42 2 82 7 40 3 50 82 89 4 93 6 93 5 33 21 30 6 65 1 70 7 73 33 51 8 19 70 40 9 84 27 98 10 45 30 33 11 34 41 19 12 23 32 0 13 22 70 60 14 10 52 99 15 6 60 79 16 1 35 16 17 99 71 63 18 89 86 43 19 78 4 43 20 54 72 64 21 27 4 17 22 84 64 60 23 89 77 73 24 19 59 90 25 71 4 22 26 38 86 89 27 92 56 60 28 15 75 37 29 43 31 0 ... ... ... ... 70 7 23 1 71 5 12 88 72 35 52 52 73 96 26 48 74 63 26 49 75 68 23 34 76 46 82 36 77 70 74 49 78 50 17 53 79 2 18 34 80 18 41 61 81 98 84 92 82 61 10 20 83 42 64 33 84 16 14 87 85 75 67 47 86 77 95 26 87 85 13 94 88 86 12 27 89 76 53 97 90 71 26 98 91 15 49 95 92 77 62 33 93 44 51 63 94 2 80 68 95 67 6 32 96 64 76 8 97 14 83 44 98 61 59 17 99 99 66 46 100 rows × 3 columnsView Code
df.take(np.random.permutation(3),axis=1).take(np.random.permutation(100),axis=0)[0:50] # 打乱行
A B C 51 38 90 95 87 13 94 85 76 82 36 46 92 62 33 77 64 51 55 6 2 7 40 82 67 74 59 49 40 77 57 55 18 86 43 89 37 86 84 62 36 30 0 60 65 23 28 99 21 4 17 27 35 58 35 53 25 4 22 71 62 41 28 66 29 31 0 43 58 21 56 99 20 72 64 54 60 11 95 36 52 12 7 49 95 6 32 67 4 6 93 93 66 51 45 97 71 12 88 5 94 80 68 2 80 41 61 18 69 19 85 22 31 58 4 89 23 77 73 89 12 32 0 23 57 63 50 55 0 6 97 40 27 56 60 92 90 26 98 71 48 13 51 43 63 73 71 47 55 78 6 7 22 64 60 84 59 23 58 2 3 82 89 50 72 52 52 35 1 9 42 1 99 66 46 99 7 33 51 73 47 32 10 5 89 53 97 76 45 17 30 44 70 23 1 7 10 30 33 45View Code
数据的分类处理
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数据分类处理的核心：
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groupby()函数
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groups属性查看分组情况
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df = DataFrame({'item':['Apple','Banana','Orange','Banana','Orange','Apple'],
'price':[4,3,3,2.5,4,2],
'color':['red','yellow','yellow','green','green','green'],
'weight':[12,20,50,30,20,44]})
df
item price color weight 0 Apple 4.0 red 12 1 Banana 3.0 yellow 20 2 Orange 3.0 yellow 50 3 Banana 2.5 green 30 4 Orange 4.0 green 20 5 Apple 2.0 green 44View Code
#想要水果的种类进行分析 df.groupby(by='item')
<pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x1152f1908>View Code
#查看详细的分组情况 df.groupby(by='item').groups
{'Apple': Int64Index([0, 5], dtype='int64'),
'Banana': Int64Index([1, 3], dtype='int64'),
'Orange': Int64Index([2, 4], dtype='int64')}
View Code
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分组聚合
#计算出每一种水果的平均价格 df.groupby(by='item')['price'].mean()
item Apple 3.00 Banana 2.75 Orange 3.50 Name: price, dtype: float64View Code
#计算每一种颜色对应水果的平均重量 df.groupby(by='color')['weight'].mean()
color green 31.333333 red 12.000000 yellow 35.000000 Name: weight, dtype: float64View Code
dic = df.groupby(by='color')['weight'].mean().to_dict() # 转成字典 map需要 #将计算出的平均重量汇总到源数据 df['mean_w'] = df['color'].map(dic) df
item price color weight mean_w 0 Apple 4.0 red 12 12.000000 1 Banana 3.0 yellow 20 35.000000 2 Orange 3.0 yellow 50 35.000000 3 Banana 2.5 green 30 31.333333 4 Orange 4.0 green 20 31.333333 5 Apple 2.0 green 44 31.333333View Code
高级数据聚合
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使用groupby分组后，也可以使用transform和apply提供自定义聚合函数实现更多的运算
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df.groupby('item')['price'].sum() <==> df.groupby('item')['price'].apply(sum)
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transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可
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transform和apply也可以传入一个lambda表达式
# 自定义聚合操作
# 平均价格
def my_mean(s):
m_sum = 0
for i in s:
m_sum += i
return m_sum / len(s)
df.groupby(by='item')['price'].transform(my_mean)
0 3.00 1 2.75 2 3.50 3 2.75 4 3.50 5 3.00 Name: price, dtype: float64View Code
df.groupby(by='item')['price'].apply(my_mean)
item Apple 3.00 Banana 2.75 Orange 3.50 Name: price, dtype: float64View Code
数据加载
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读取type-.txt文件数据
df = pd.read_csv('./data/type-.txt')
df
# 得到的数据格式不对
你好-我好-他也好
0 也许-大概-有可能
1 然而-未必-不见得
View Code
df.shape # 查看此数据是两行1列 应该是两行三列
(2, 1)View Code
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将文件中每一个词作为元素存放在DataFrame中
pd.read_csv('./data/type-.txt',header=None,sep='-')# header=None不在用数据当作索引，sep='-'拆分
0 1 2 0 你好 我好 他也好 1 也许 大概 有可能 2 然而 未必 不见得View Code
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读取数据库中的数据
#连接数据库，获取连接对象
import sqlite3 as sqlite3
conn = sqlite3.connect('./data/weather_2012.sqlite') # 创建连接对象
#读取库表中的数据值
sql_df=pd.read_sql('select * from weather_2012',conn)# 参数1是sql语句，参数2是连接对象
sql_df
index Date/Time Temp (C) Dew Point Temp (C) Rel Hum (%) Wind Spd (km/h) Visibility (km) Stn Press (kPa) Weather 0 0.0 2012-01-01 00:00:00 -1.8 -3.9 86.0 4.0 8.0 101.24 Fog 1 1.0 2012-01-01 01:00:00 -1.8 -3.7 87.0 4.0 8.0 101.24 Fog 2 2.0 2012-01-01 02:00:00 -1.8 -3.4 89.0 7.0 4.0 101.26 Freezing Drizzle,Fog 3 3.0 2012-01-01 03:00:00 -1.5 -3.2 88.0 6.0 4.0 101.27 Freezing Drizzle,Fog 4 4.0 2012-01-01 04:00:00 -1.5 -3.3 88.0 7.0 4.8 101.23 Fog 5 5.0 2012-01-01 05:00:00 -1.4 -3.3 87.0 9.0 6.4 101.27 Fog 6 6.0 2012-01-01 06:00:00 -1.5 -3.1 89.0 7.0 6.4 101.29 Fog 7 7.0 2012-01-01 07:00:00 -1.4 -3.6 85.0 7.0 8.0 101.26 Fog 8 8.0 2012-01-01 08:00:00 -1.4 -3.6 85.0 9.0 8.0 101.23 Fog 9 9.0 2012-01-01 09:00:00 -1.3 -3.1 88.0 15.0 4.0 101.20 Fog 10 10.0 2012-01-01 10:00:00 -1.0 -2.3 91.0 9.0 1.2 101.15 Fog 11 11.0 2012-01-01 11:00:00 -0.5 -2.1 89.0 7.0 4.0 100.98 Fog 12 12.0 2012-01-01 12:00:00 -0.2 -2.0 88.0 9.0 4.8 100.79 Fog 13 13.0 2012-01-01 13:00:00 0.2 -1.7 87.0 13.0 4.8 100.58 Fog 14 14.0 2012-01-01 14:00:00 0.8 -1.1 87.0 20.0 4.8 100.31 Fog 15 15.0 2012-01-01 15:00:00 1.8 -0.4 85.0 22.0 6.4 100.07 Fog 16 16.0 2012-01-01 16:00:00 2.6 -0.2 82.0 13.0 12.9 99.93 Mostly Cloudy 17 17.0 2012-01-01 17:00:00 3.0 0.0 81.0 13.0 16.1 99.81 Cloudy 18 18.0 2012-01-01 18:00:00 3.8 1.0 82.0 15.0 12.9 99.74 Rain 19 19.0 2012-01-01 19:00:00 3.1 1.3 88.0 15.0 12.9 99.68 Rain 20 20.0 2012-01-01 20:00:00 3.2 1.3 87.0 19.0 25.0 99.50 Cloudy 21 21.0 2012-01-01 21:00:00 4.0 1.7 85.0 20.0 25.0 99.39 Cloudy 22 22.0 2012-01-01 22:00:00 4.4 1.9 84.0 24.0 19.3 99.32 Rain Showers 23 23.0 2012-01-01 23:00:00 5.3 2.0 79.0 30.0 25.0 99.31 Cloudy 24 24.0 2012-01-02 00:00:00 5.2 1.5 77.0 35.0 25.0 99.26 Rain Showers 25 25.0 2012-01-02 01:00:00 4.6 0.0 72.0 39.0 25.0 99.26 Cloudy 26 26.0 2012-01-02 02:00:00 3.9 -0.9 71.0 32.0 25.0 99.26 Mostly Cloudy 27 27.0 2012-01-02 03:00:00 3.7 -1.5 69.0 33.0 25.0 99.30 Mostly Cloudy 28 28.0 2012-01-02 04:00:00 2.9 -2.3 69.0 32.0 25.0 99.26 Mostly Cloudy 29 29.0 2012-01-02 05:00:00 2.6 -2.3 70.0 32.0 25.0 99.21 Mostly Cloudy ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 8756 8756.0 2012-12-30 20:00:00 -13.8 -16.5 80.0 24.0 25.0 101.52 Clear 8757 8757.0 2012-12-30 21:00:00 -13.8 -16.5 80.0 20.0 25.0 101.50 Mainly Clear 8758 8758.0 2012-12-30 22:00:00 -13.7 -16.3 81.0 19.0 25.0 101.54 Mainly Clear 8759 8759.0 2012-12-30 23:00:00 -12.1 -15.1 78.0 28.0 25.0 101.52 Mostly Cloudy 8760 8760.0 2012-12-31 00:00:00 -11.1 -14.4 77.0 26.0 25.0 101.51 Cloudy 8761 8761.0 2012-12-31 01:00:00 -10.7 -14.0 77.0 15.0 25.0 101.50 Cloudy 8762 8762.0 2012-12-31 02:00:00 -10.1 -13.4 77.0 9.0 25.0 101.45 Cloudy 8763 8763.0 2012-12-31 03:00:00 -11.8 -14.4 81.0 6.0 25.0 101.42 Mostly Cloudy 8764 8764.0 2012-12-31 04:00:00 -10.5 -12.8 83.0 11.0 25.0 101.34 Cloudy 8765 8765.0 2012-12-31 05:00:00 -10.2 -12.4 84.0 6.0 25.0 101.28 Cloudy 8766 8766.0 2012-12-31 06:00:00 -9.7 -11.7 85.0 4.0 25.0 101.23 Cloudy 8767 8767.0 2012-12-31 07:00:00 -9.3 -11.3 85.0 0.0 19.3 101.19 Snow Showers 8768 8768.0 2012-12-31 08:00:00 -8.6 -10.3 87.0 4.0 3.2 101.14 Snow Showers 8769 8769.0 2012-12-31 09:00:00 -8.1 -9.6 89.0 4.0 2.4 101.09 Snow 8770 8770.0 2012-12-31 10:00:00 -7.4 -8.9 89.0 4.0 6.4 101.05 Snow,Fog 8771 8771.0 2012-12-31 11:00:00 -6.7 -7.9 91.0 9.0 9.7 100.93 Snow 8772 8772.0 2012-12-31 12:00:00 -5.8 -7.5 88.0 4.0 12.9 100.78 Snow 8773 8773.0 2012-12-31 13:00:00 -4.6 -6.6 86.0 4.0 12.9 100.63 Snow 8774 8774.0 2012-12-31 14:00:00 -3.4 -5.7 84.0 6.0 11.3 100.57 Snow 8775 8775.0 2012-12-31 15:00:00 -2.3 -4.6 84.0 9.0 9.7 100.47 Snow 8776 8776.0 2012-12-31 16:00:00 -1.4 -4.0 82.0 13.0 12.9 100.40 Snow 8777 8777.0 2012-12-31 17:00:00 -1.1 -3.3 85.0 19.0 9.7 100.30 Snow 8778 8778.0 2012-12-31 18:00:00 -1.3 -3.1 88.0 17.0 9.7 100.19 Snow 8779 8779.0 2012-12-31 19:00:00 0.1 -2.7 81.0 30.0 9.7 100.13 Snow 8780 8780.0 2012-12-31 20:00:00 0.2 -2.4 83.0 24.0 9.7 100.03 Snow 8781 8781.0 2012-12-31 21:00:00 -0.5 -1.5 93.0 28.0 4.8 99.95 Snow 8782 8782.0 2012-12-31 22:00:00 -0.2 -1.8 89.0 28.0 9.7 99.91 Snow 8783 8783.0 2012-12-31 23:00:00 0.0 -2.1 86.0 30.0 11.3 99.89 Snow 8784 NaN None NaN NaN NaN NaN NaN NaN Fog 8785 NaN None NaN NaN NaN NaN NaN NaN Fog 8786 rows × 9 columnsView Code
#将一个df中的数据值写入存储到db
df.to_sql('sql_data456',conn)# sql_data456表名 将已有的数据df（上面数据加载的）写入到表中
透视表（分类汇总）
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透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。
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透视表的优点：
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灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求
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脉络清晰易于理解数据
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操作性强，报表神器
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('./data/透视表-篮球赛.csv',encoding='utf8')
df
对手 胜负 主客场 命中 投篮数 投篮命中率 3分命中率 篮板 助攻 得分 0 勇士 胜 客 10 23 0.435 0.444 6 11 27 1 国王 胜 客 8 21 0.381 0.286 3 9 27 2 小牛 胜 主 10 19 0.526 0.462 3 7 29 3 灰熊 负 主 8 20 0.400 0.250 5 8 22 4 76人 胜 客 10 20 0.500 0.250 3 13 27 5 黄蜂 胜 客 8 18 0.444 0.400 10 11 27 6 灰熊 负 客 6 19 0.316 0.222 4 8 20 7 76人 负 主 8 21 0.381 0.429 4 7 29 8 尼克斯 胜 客 9 23 0.391 0.353 5 9 31 9 老鹰 胜 客 8 15 0.533 0.545 3 11 29 10 爵士 胜 主 19 25 0.760 0.875 2 13 56 11 骑士 胜 主 8 21 0.381 0.429 11 13 35 12 灰熊 胜 主 11 25 0.440 0.429 4 8 38 13 步行者 胜 客 9 21 0.429 0.250 5 15 26 14 猛龙 负 主 8 25 0.320 0.273 6 11 38 15 太阳 胜 客 12 22 0.545 0.545 2 7 48 16 灰熊 胜 客 9 20 0.450 0.500 5 7 29 17 掘金 胜 主 6 16 0.375 0.143 8 9 21 18 尼克斯 胜 主 12 27 0.444 0.385 2 10 37 19 篮网 胜 主 13 20 0.650 0.615 10 8 37 20 步行者 胜 主 8 22 0.364 0.333 8 10 29 21 湖人 胜 客 13 22 0.591 0.444 4 9 36 22 爵士 胜 客 8 19 0.421 0.333 5 3 29 23 开拓者 胜 客 16 29 0.552 0.571 8 3 48 24 鹈鹕 胜 主 8 16 0.500 0.400 1 17 26View Code
pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc
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index参数：分类汇总的分类条件
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每个pivot_table必须拥有一个index。如果想查看哈登对阵每个队伍的得分则需要对每一个队进行分类并计算其各类得分的平均值：
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想看看哈登对阵同一对手在不同主客场下的数据，分类条件为对手和主客场
df.pivot_table(index=['对手','主客场'])
3分命中率 助攻 命中 得分 投篮命中率 投篮数 篮板
对手 主客场
76人 主 0.4290 7.0 8.0 29.0 0.381 21.0 4.0
客 0.2500 13.0 10.0 27.0 0.500 20.0 3.0
勇士 客 0.4440 11.0 10.0 27.0 0.435 23.0 6.0
国王 客 0.2860 9.0 8.0 27.0 0.381 21.0 3.0
太阳 客 0.5450 7.0 12.0 48.0 0.545 22.0 2.0
小牛 主 0.4620 7.0 10.0 29.0 0.526 19.0 3.0
尼克斯 主 0.3850 10.0 12.0 37.0 0.444 27.0 2.0
客 0.3530 9.0 9.0 31.0 0.391 23.0 5.0
开拓者 客 0.5710 3.0 16.0 48.0 0.552 29.0 8.0
掘金 主 0.1430 9.0 6.0 21.0 0.375 16.0 8.0
步行者 主 0.3330 10.0 8.0 29.0 0.364 22.0 8.0
客 0.2500 15.0 9.0 26.0 0.429 21.0 5.0
湖人 客 0.4440 9.0 13.0 36.0 0.591 22.0 4.0
灰熊 主 0.3395 8.0 9.5 30.0 0.420 22.5 4.5
客 0.3610 7.5 7.5 24.5 0.383 19.5 4.5
爵士 主 0.8750 13.0 19.0 56.0 0.760 25.0 2.0
客 0.3330 3.0 8.0 29.0 0.421 19.0 5.0
猛龙 主 0.2730 11.0 8.0 38.0 0.320 25.0 6.0
篮网 主 0.6150 8.0 13.0 37.0 0.650 20.0 10.0
老鹰 客 0.5450 11.0 8.0 29.0 0.533 15.0 3.0
骑士 主 0.4290 13.0 8.0 35.0 0.381 21.0 11.0
鹈鹕 主 0.4000 17.0 8.0 26.0 0.500 16.0 1.0
黄蜂 客 0.4000 11.0 8.0 27.0 0.444 18.0 10.0
View Code
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values参数：需要对计算的数据进行筛选
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如果我们只需要哈登在主客场和不同胜负情况下的得分、篮板与助攻三项数据：
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df.pivot_table(index=['主客场','胜负'],values=['得分','篮板','助攻'])
助攻 得分 篮板 主客场 胜负 主 胜 10.555556 34.222222 5.444444 负 8.666667 29.666667 5.000000 客 胜 9.000000 32.000000 4.916667 负 8.000000 20.000000 4.000000View Code
-
Aggfunc参数：设置我们对数据聚合时进行的函数操作
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当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值。
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还想获得james harden在主客场和不同胜负情况下的总得分、总篮板、总助攻时：
df.pivot_table(index=['主客场','胜负'],values=['得分','篮板','助攻'],aggfunc='sum')
助攻 得分 篮板 主客场 胜负 主 胜 95 308 49 负 26 89 15 客 胜 108 384 59 负 8 20 4View Code
-
Columns:可以设置列层次字段
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对values字段进行分类
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#获取所有队主客场的总得分 df.pivot_table(index='主客场',values='得分',aggfunc='sum')
得分
主客场
主 397
客 404
View Code
#获取每个队主客场的总得分（在总得分的 基础上又进行了 对手的分类 columns='对手'） df.pivot_table(index='主客场',values='得分',columns='对手',aggfunc='sum',fill_value=0)# 将Nan变成0 fill_value=0
对手 76人 勇士 国王 太阳 小牛 尼克斯 开拓者 掘金 步行者 湖人 灰熊 爵士 猛龙 篮网 老鹰 骑士 鹈鹕 黄蜂 主客场 主 29 0 0 0 29 37 0 21 29 0 60 56 38 37 0 35 26 0 客 27 27 27 48 0 31 48 0 26 36 49 29 0 0 29 0 0 27View Code
交叉表
-
是一种用于计算分组的特殊透视图,对数据进行汇总
-
pd.crosstab(index,colums)
-
index:分组数据，交叉表的行索引
-
columns:交叉表的列索引
-
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({'sex':['man','man','women','women','man','women','man','women','women'],
'age':[15,23,25,17,35,57,24,31,22],
'smoke':[True,False,False,True,True,False,False,True,False],
'height':[168,179,181,166,173,178,188,190,160]})
df
sex age smoke height 0 man 15 True 168 1 man 23 False 179 2 women 25 False 181 3 women 17 True 166 4 man 35 True 173 5 women 57 False 178 6 man 24 False 188 7 women 31 True 190 8 women 22 False 160View Code
-
求出各个性别抽烟的人数
pd.crosstab(df.smoke,df.sex)
sex man women smoke False 2 3 True 2 2View Code
-
求出各个年龄段抽烟人情况
pd.crosstab(df.age,df.smoke)
smoke False True age 15 0 1 17 0 1 22 1 0 23 1 0 24 1 0 25 1 0 31 0 1 35 0 1 57 1 0View Code
标签：00,01,进阶,df,31,12,pandas,2012 From： https://www.cnblogs.com/erhuoyuan/p/16936414.html