dataframe重新设置列名 python使用groupby之后怎么给分组之后的列名?
python使用groupby之后怎么给分组之后的列名?
Pandas提供灵活高效的分组功能,使您能够以自然的方式对数据集进行切片、切片和汇总。基于一个或多个键(可以是函数、数组或数据帧列名)拆分panda对象。计算组摘要统计信息,例如计数、平均值、标准差或用户定义的函数。对数据帧的列应用各种函数。应用组内变换或其他操作,例如归一化、线性回归、排序或子集选择。计算数据透视表或交叉表。分位数分析和其他分组分析。R 1。首先,让我们看一下以下非常简单的表格数据集(以数据帧的形式):
123456789101112
Import panda as PD>>>;DF=pd.数据帧({“key1”:[“a”,“a”,“b”,“b”,“a”]。。。“键2”:[“1”,“2”,“1”,“2”,“1”]。。。“数据1”:np.random.随机(5),... “数据2”:np.random.随机(5) })>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one Grouped=DF[“data1”]。Groupby(DF[“key1”]>>>;grouped
pandas修改字段类型?
在数据帧中,根据一定的条件,我们可以得到满足要求的行元素的位置。
代码如下:
[Python]查看纯拷贝
DF=pd.数据帧({“BoolCol”:[1,2,3,3,4],“attr”:[22,33,22,44,66]},
index=[10,20,30,40,50])打印(df)
a=df[(df.BoolCol==3)&安培(数据框属性==22)]. 索引.tolist()
打印(a)
DF如下所示。上面,通过选择“boolcol”值为3,“attr”值为22的行,我们可以得到该行在DF中的位置
注意:返回的位置是索引列表,根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。
[python]查看纯拷贝
BoolCol attr
10 1 22
20 2 33
30 3 22
40 3 44
50 4 66
[30]
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