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pandas中有哪些不常用的函數功能

發布時間:2021-11-30 10:46:16 來源:億速云 閱讀:206 作者:小新 欄目:大數據

小編給大家分享一下pandas中有哪些不常用的函數功能,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

        pandas 是我們常用的一個Python數據分析庫。其中有不少操作是我們平時很少用到的。如下:

數據源:

df

pandas中有哪些不常用的函數功能

一、 獲取最大或最小值所對應對象的名稱

獲取某列的最小值:

df["數量"].min()

pandas中有哪些不常用的函數功能

獲取最小值所對應的汽車品牌:

df[df["數量"] == df["數量"].min()]["品牌"].values[0]

pandas中有哪些不常用的函數功能

獲取最大值同理。

        然而,我們可以使用.idxmax() 或 idxmin() 函數來更優雅得實現以上功能:

df.loc[df["數量"].idxmin()]["品牌"]

pandas中有哪些不常用的函數功能

可見,所得結果一致,并且語句顯得更加簡短優雅。

二、 數據切片

        用 .cut() 函數將數據區間 [10,80] 均等地分成10份,等差為 (80 - 10) / 10 = 7.

pd.cut(df["數量"],10)

pandas中有哪些不常用的函數功能

查看當前數據所屬的劃分區間:

pd.cut(df["數量"],10,labels = False)

pandas中有哪些不常用的函數功能

三、 用 .nsmallest() 或 .nlargest() 獲取前幾的最小或最大值。

比如獲取數量最小的前3條記錄:

df[["國家", "品牌", "數量"]].nsmallest(3, "數量")

pandas中有哪些不常用的函數功能

再跟常用的方法對比一下,如下:

df.sort_values(by = "數量",ascending = True).head(3)

pandas中有哪些不常用的函數功能

注意事項:.nsmallest() 或 .nlargest() 參數里的篩選條件一定要包好在所抽取出來的DataFrame里面。

四、 數據透視表

4.1 普通的篩選求和:

df[(df["國家"] == "中國") & (df["品牌"] == "五菱")]["數量"].sum()

pandas中有哪些不常用的函數功能

4.2 pivot_table

pd.pivot_table(df, values = "數量", index = "品牌", columns = "國家", aggfunc = "sum").fillna(0)

pandas中有哪些不常用的函數功能

4.2 pivot_table + unstack

pd.pivot_table(df, values = "數量", index = "品牌", columns = "國家", aggfunc = "sum").fillna(0).unstack()

pandas中有哪些不常用的函數功能

以上是“pandas中有哪些不常用的函數功能”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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