python聚合函数详解 python 聚合函数
Python聚合函数使用
#encoding=utf-8
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def getRows():
names = ["A", "B"]
rows = [
[1, 'm'],
[2, 'm'],
[3, 'q'],
[3, 'q'],
[2, 'q'],
[1, 's'],
[4, 's'],
[2, 's'],
[1, 's'],
[3, 'm']
]
rs = []
for row in rows:
rs.append(dict(zip(names, row)))
return rs
def count():
rs = getRows()
# 取所有B=m的行
rs = [r for r in rs if r["B"] == 'm']
rs = sorted(rs, key=lambda r: r["B"])
# 计算数量
result = {}
for r in rs:
if r["A"] in result:
result[r["A"]] += 1
else:
result[r["A"]] = 1
return result
print count()
python--pandas分组聚合
groupby 方法是pandas中的分组方法,对数据框采用 groupby 方法后,返回的是 DataFrameGroupBy 对象,一般分组操作后会进行聚合操作。
对数据框按 A 列进行分组,产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象,可以进行循环遍历,可以看出在循环中,每个元素的类型是元组,
元组的第一个元素是分组值,第二个元素是对应的分组数据框。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ,对分组数据框的每一列计算统计函数值。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组,需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组。
根据 A , B 列进行分组,然后求和。
可以根据索引对数据框进行分组,需要设置 level 参数。
数据框只有一层索引,设置参数 level=0 。
当数据框索引有多层时,也可以根据需求设置 level 参数,完成分组聚合。
设置 level 参数,如需要根据第一层索引,即 id1 进行分组,可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。
分组后一般会进行聚合操作,用 agg 方法进行聚合。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合,单个聚合函数会对每列进行计算,然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。
聚合函数可以是多个函数。聚合时,多个聚合函数会对每列进行计算,然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。
聚合返回后的数据列名有两层索引,第一层是聚合的列名,第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名,
需要在传参时,传入元组,第一个元素为聚合函数名,第二个元素为聚合函数。
同样,也可以传入匿名函数。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算,则需要传入字典的形式。
可以重命名聚合后的列名,注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。
数据蛙-Python进阶
这是漫长的一周,本周完成了Python的进阶模块,主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例:商品销售情况分析,之前一直觉得课程难度不够,但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立,看懂不难但是自己写一直出错,在不断出错不断尝试中知识得到了积累,另外可视化部分没有什么练习题,希望后面可以加上一些这方面的练习,接下来分模块来总结一下学习的内容。
重新设置索引:df.set_index()
Series格式转换为DataFrame:df.to_frame()
文件读取:pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2])
使用位置做索引:df.loc[0] 使用列表做索引:df.loc[[0,1,2]]
使用切片做索引:df.loc[0:4] 使用bool类型索引:df[df['年龄']30]
loc 是基于索引值的,切片是左闭右闭的
iloc 是基于位置的,切片是左闭右开的
修改列索引:df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)
替换一个值:df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)
对数据进行排序:df.sort_values('age')
累加求和:df.cumsum(0)
删除列:del df['player'] 删除行:df.drop(labels=0) labels 是行列的名字
数据拼接:pd.concat([left,right],axis=1)
# 指定列进行关联,默认是 inner join result = pd.merge(left,right,on='key')
#多个关联条件:result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
#左连接:result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# 列名不一样的关联:pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])
#单个分组:groups = df.groupby('district')
# 作用多个聚合函数:groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})
分组后该列值求和显示:groups['vip_buy_times'].transform('sum')
通常用于求占比:transform(lambda x: x /sum(x))
# 填充指定值:np.full([3,4],1)
# 起始为10,5为步长,30为结尾取不到:np.arange(10, 30, 5)
#随机矩阵:np.random.random((2,3))
# 平均划分:np.linspace( 0, 2*pi, 100 )
# 类型及转换:vector.astype('float')
# 多维变一维:matrix.ravel()
# 矩阵的扩展:a = np.arange(0, 40, 10) b = np.tile(a, (3, 5)) # 行变成3倍,列变成5倍
# 水平拼接:np.hstack((a,b)) 竖直拼接:np.vstack((a,b))
# 竖直分割:np.hsplit(a,3) #水平分割:np.vsplit(a,3)
8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].
A:df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]
行采用位置,列采用普通索引,这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引,再利用loc函数
19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False
A1:df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换
A2:df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换
最大最小值的索引:df.idxmax、df.idxmin
找出最大最小的前N个数:nlargest()和nsmallest()
将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))
resample函数 日期重采样:s.resample('M').mean()
TimeGrouper 重组:s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()
split 分割函数:temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame
两个DataFrame拼接用join:df = df.join(temp)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
%matplotlib inline 直接显示
折线图:plt.plot(x,y,color = 'r')
柱状图:plt.bar(x,y) plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同
散点图:plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)
直方图:plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位
plt.legend() 显示图例
for a,b in zip(X+W[i],data[i]):
plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签
plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本
plt.xlabel("Group") x轴标题
plt.ylabel("Num") y轴标题
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray') 绘制多个图形
axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
动态展示图表
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
** pyecharts 绘图的五个步骤:**
创建图形对象:bar = Bar()
添加绘图数据:bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
配置系列参数:对标签、线型等的一些设置
配置全局参数:bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
渲染图片:生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html") bar.render()
notebook 渲染:bar.render_notebook()
bar = (Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render_notebook()
柱状图:Bar()
条形图:bar.reversal_axis() #翻转XY轴,将柱状图转换为条形图
折线图:from pyecharts.charts import Line line=Line()
饼图:from pyecharts.charts import Page, Pie Pie()
转换日期类型:df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")
将日期转换为月为单位:df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天
去除日期单元值:order_diff/ np.timedelta64(1,'D')
过滤部分极值:grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount
数据透视表:rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})
map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列
applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作
purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)
apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series
apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum()) 累计占比
apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0) 每一列中每行数据占比
下周开始进入数据分析思维的课程,很期待后面的课程以及项目,加油!
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