3.7w+
社区成员
- 全部
- 互动交流
- 文章分享
...全文
请发表友善的回复…
发表回复
Bryce__LY 01-07
先筛选出来各班在前150名的 ,比如统计1班语文的人数
df1=df[(df["班级"]==1)&(df["语文名次"]<=150)]
count = len(df1)
spiritgs 01-07
# 创建列表，为提取前3后2人数用
f3_and_e2 = df.columns[3::2]
# 前3计数并创建列
for i in f3_and_e2:
if i != '总分名次':
df_all_f3 = df[df[i] <= 148]
df_average['%s前3' % i] = df_all_f3.groupby('班级')[i].count()
思路：
1、创建需要提取的列标签名
2、for循环，依次筛选列数据（名次）≤148名的数据
3、用groupby对班级进行分组，并用count计数
以此达到分班级统计范围内的学生人数。
案例中是对各科成绩在前148名的学生进行班级人数统计。
f3_and_e2 = df.columns[3::2]
# 前3计数并创建列
for i in f3_and_e2:
if i != '总分名次':
df_all_f3 = df[df[i] <= 148]
df_average['%s前3' % i] = df_all_f3.groupby('班级')[i].count()
思路：
1、创建需要提取的列标签名
2、for循环，依次筛选列数据（名次）≤148名的数据
3、用groupby对班级进行分组，并用count计数
以此达到分班级统计范围内的学生人数。
案例中是对各科成绩在前148名的学生进行班级人数统计。
使用pandas 进行快速数据区间计数统计 如果自己做区间计数统计，即麻烦有不够灵活，有没有根据好的解决方案了？ 解决方案 使用pandas可以灵活快速解决上面的问题，下面是demo代码 results = [1, 2, 3, 4, 45, 55, 6, 345, 123, ] sections = [0, 60, 120...
Pandas统计指定列不重复的值的数目 方法 方法: DataFrame.duplicated（subset = ... subset：用来指定特定的列，默认所有列 keep：{‘first’，‘last’，False}，默认’first’ first：标记重复，True除了第一次出现。 last：标记重复，Tr...
pandas qcut_对数据进行分类和分段，以得到排序的范围pandas cut和qcut pandas qcutBinning the data can be a very useful strategy while dealing with numeric data to understand certain trends. Sometimes, we may need an age range, not the exact age, a profit margin not prof...
pandas 取excel 中的某一列_干货Python Pandas 做数据分析之玩转 Excel 报表分析 各位朋友大家好，非常荣幸和大家聊一聊用 Python Pandas 处理 Excel 数据的话题。因为工作中一直在用 Pandas，所以积累了一些小技巧，在此借 GitChat 平台和大家分享一下心得。在开始之前我推荐大家下载使用 ...
python删除第一列数据_如何从'pandas.core.frame.DataFrame'中消除第一列 - python 我应该如何删除第一列并可以将第二行的元素存储在列表中？输出类型为'pandas.core.frame.DataFrame'格式speed lat lng1 19.130506 12.616756 7.4606642 63.595894 52.616838 7.4606913 40.740044 72.616913 7.46071....
python-数据分析-（12）pandas数据清洗、缺失值、重复值、异常值处理常见方法 import pandas as pd from scipy.interpolate import interp1d 二.读取excel文件 data=pd.read_excel(r'E:\pythonwork\数据分析\11.数据清洗\人事终表 (1).xlsx').tail(10) print(data) ''' Unnamed: 0 部门 ...
pandas的自带数据集_Pandas到底是个怎样的包? sh说明：本pandas非卧龙的pandas,而是Python众多科学计算包中的pandas。本次Pandas的简洁介绍，针对的是此包的新手，但已假设你已懂得Python语言的基本语法，以及安装了Pandas包。如需了解更多Pandas包的高级用法，...
python数据分析活用pandas库 pdf_Python数据分析：活用Pandas库 献词 iii序 iv前言 v致谢 xi关于作者 xiv第 一部分 简介 1第 1章 Pandas DataFrame基础知识 21．1 简介 21．2 加载数据集 31．3 查看列、行、单元格 51．3．1 取列子集 61．3．2 取行子集 71．3．3 混合 111．4 分组...
用pandas进行数据分析实战 安装pandas模块包，载入练习数据。 在pandas中，常用的载入函数是read_csv。除此之外还有read_excel和read_table，table可以读取txt。若是服务器相关的部署，则还会用到read_sql，直接访问数据库，但它必须配合...
Python数据分析——pandas数据探索常用方法实战 目录 ...本篇通过分析电信运营商的客户离网率来熟悉Pandas数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型 Pandas的主要方法 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd ...
python pandas dataframe筛选某列符合条件的值 假如有个dataframe如下 现在，我想获得a列中，值为1.0和2.0的行 a[a['a'].isin(1.0,2.0)] 结果如下
pandas 分层取5个数据_5个Pandas的高级功能 Pandas是数据分析的黄金标准库。 拥有加载，过滤，操作和浏览数据的功能，因此毫无疑问它是数据科学家的最爱。我们大多数人自然会坚持Pandas的基本知识。 从CSV文件加载数据，过滤几列，然后直接跳入数据可视化。 ...
用numpy和pandas进行数据分析 a1=np.array([1,2,10,4]) #利用列表构建一维数组, array里得是同一数据类型,可以是列表，元组，数组或其他序列 a2=np.array([[1,2,3,4],[4,15,6,17]])#利用列表构建二维数组，可以理解为矩阵 a3=np.zeros(10) / ...
pandas数据分组groupby()和统计函数agg() # index参数是我们自定义的索引值，注意：参数值的个数一定要相同。 # 在创建Series时数据并不一定要是列表，也可以将一个字典传进去。 from pandas import Series, DataFrame # 使用字典创建 index_list = ['001',...
pandas_数据处理分析基本 pandas是python里面分析结构化数据的工具集，基础是numpy，图像库是matplotlib 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 2.数据结构 2.1Series 是由一组数据（各种NumPy数据类型），以及一组数据标签...
pandas从文件中读取数据 pandas可操作的数据类型：csv，excel，json… pandas从文件中读取数据 1). csv文件的写入：to_csv df = pd.DataFrame( {'province': ['陕西', '陕西', '四川', '四川', '陕西'], 'city': ['咸阳', '宝鸡', '...
pandas的iloc、loc、ix的使用（列切片及行切片）对数据选择操作 loc：通过选取行（列）标签索引数据 iloc：通过选取行（列）位置编号索引数据 ix：既可以通过行（列）标签索引数据，也可以通过行（列）位置编号索引数据 df是一个dataframe，列名为A B C D 具体值如下： A B C D a1...
pandas 计算单格数值的区间，代码如何更高效 原始数据：有一列名称为【时长】，描述了1-100s的时间长度，类型为float 需求内容：再增加一列【时长区间】，用于描述【时长】列每个单元格值的区间，结果样式如下 时长 时长区间 0 3.498 [3,4) 1 0.535 (0,1)...
pandas之数据清洗实例大全 # 在许多情况下，如果你用 Pandas 来读取大量数据，往往会发现原始数据中会存在不完整的地方。 # 在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。 # 我们可以选择用 .dropna...
pandas数据分析实战 (超详细) 根据以下链接的文章，https://mp.weixin.qq.com/s/RcrQmqty1FHEDbQfxv2XTQ 一步步做了练习，第一次使用Python，遇到问题颇多。花了差不多一周的时间从完成第一步到最后一步。 写下此文章记录下自己遇到的问题。 -...
pandas进行数据处理 涉及到时间的差值问题的时候，可以首先转化为datatime类型数据支持日期运算 代码中附带正则表达式替换。其中delta.dt.days可以查看差值大小。 import pandas as pd data = pd.read_csv('./data_trans_Test.csv', ...
数据分析工具--pandas Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。 1.2 优势 ∙ 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； ∙ 大小可变：插入或删除 ...
使用Python Seaborn和Pandas进行数据可视化 Hey, folks! Today we will be unveiling a very interesting module of Python — Seaborn Module and will be understanding its contribution to Data Visualizations. 嘿伙计！ 今天，我们将推出一个非常有趣的...
