超強圖解Pandas，建議收藏

來源

https://pandastutor.com/index.html

大家好，我是俊欣。

Pandas是數據挖掘常見的工具，掌握使用過程中的函數是非常重要的。本文將借助可視化的過程，講解Pandas的各種操作。

sort_values

(dogs[dogs['size'] == 'medium']
 .sort_values('type')
 .groupby('type').median()
)

執行步驟：

• size列篩選出部分行

• 然後將行的類型進行轉換

• 按照type列進行分組，計算中位數

selecting a column

dogs['longevity']

groupby + mean

dogs.groupby('size').mean()

執行步驟：

• 將數據按照size進行分組

• 在分組內進行聚合操作

grouping multiple columns

dogs.groupby(['type', 'size'])

groupby + multi aggregation

(dogs
  .sort_values('size')
  .groupby('size')['height']
  .agg(['sum', 'mean', 'std'])
)

執行步驟

• 按照size列對數據進行排序

• 按照size進行分組

• 對分組內的height進行計算

filtering for columns

df.loc[:, df.loc['two'] <= 20]

filtering for rows

dogs.loc[(dogs['size'] == 'medium') & (dogs['longevity'] > 12), 'breed']

dropping columns

dogs.drop(columns=['type'])

joining

ppl.join(dogs)

merging

ppl.merge(dogs, left_on='likes', right_on='breed', how='left')

pivot table

dogs.pivot_table(index='size', columns='kids', values='price')

melting

dogs.melt()

pivoting

dogs.pivot(index='size', columns='kids')

stacking column index

dogs.stack()

unstacking row index

dogs.unstack()

resetting index

dogs.reset_index()

setting index

dogs.set_index('breed')

萬水千山總是情，點個  行不行。

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