Pandas graphiques super forts, Collection recommandée

Source:

https://pandastutor.com/index.html

Bonjour tout le monde,C'est Jun - hin..

PandasEst un outil commun pour l'exploration de données,Il est très important de maîtriser les fonctions en cours d'utilisation.Cet article utilisera le processus de visualisation,ExplicationPandasToutes sortes d'opérations.

sort_values

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

Étapes d'exécution：

• sizeColonne sélectionnée Département et succursale

• Puis le type de ligne est converti

• SelontypeColonnes groupées,Calculer la médiane

selecting a column

dogs['longevity']

groupby + mean

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

Étapes d'exécution：

• Mettre les données soussizeGroupe

• Opération d'agrégation au sein du Groupe

grouping multiple columns

dogs.groupby(['type', 'size'])

groupby + multi aggregation

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

Étapes d'exécution

• Selonsize Les colonnes trient les données

• SelonsizeGroupe

• Au sein du Groupe heightEffectuer des calculs

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')

Des milliers d'eau et des milliers de montagnes sont toujours amoureux,Commande.  Je peux pas..

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