dataframe中怎样使y列按x列举行计算,对dataframe进行

作者: 韦德国际1946手机版  发布:2019-05-28

实举例下所示:

需求:

本问首要写依照目录也许值对series和dataframe进行排序的实例批注

如图:busy=0 or 一,求出busy=壹时los的平分,同样对busy=0时也求出los的平均

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"x":['a','b','c','d'],"y":['aa','bb','cc','dd'],"z":['aaa','bbb','ccc','ddd']})
>>> df
 x y z
0 a aa aaa
1 b bb bbb
2 c cc ccc
3 d dd ddd
【1】对列的字符串进行相连
>>> "_".join(df['x'])
'a_b_c_d'
>>> "".join(df['x'])
'abcd'
【2】对行的字符串进行相连,结果存在新的一列
>>> df['a'] = df['x'] df['y'] df['z']
>>> df
 x y z  a
0 a aa aaa aaaaaa
1 b bb bbb bbbbbb
2 c cc ccc cccccc
3 d dd ddd dddddd
>>> 

八个公文,贰个文本为总括报表,里面包罗手提式无线电话机号,另多个文书为手提式有线电话机号段归属地,含有手提式有线话机号码前5位对应的地区。要求对计算报表实行管理,将手提式无线电话机号所在的归属地进入到总结报表中,使用pandas提供的join效能来贯彻,代码如下:

代码:

Python dataframe中怎么着使y列按x列进行总结?dataframe中怎样使y列按x列举行计算,对dataframe进行列相加。 >> python

如上那篇对dataframe举办列相加,行相加的实例正是小编分享给咱们的全部内容了,希望能给大家1个参阅,也希望我们多多扶助脚本之家。

#coding=utf-8
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
#reader1 = pd.read_csv('Dm_Mobile.txt',iterator=True,encoding="gb2312")
#df1 = reader1.get_chunk(10)
#reader2 = pd.read_csv('201604.csv',iterator=True,encoding="gb2312")
#df2 = reader.get_chunk(10)

#读取两个csv文件,生成dataframe
df1 = pd.read_csv('Dm_Mobile.csv',encoding="gb2312")
df2 = pd.read_csv('201604.csv',encoding="gb2312")

#截取手机号前七位,作为新列添加到dataframe
df2['p7s'] = Series([str(x)[:7] for x in Series(df2[u'手机号'])])
df2['p7i'] = df2['p7s'].astype("int64")

#在两个dataframe的手机前七位列上创建索引
index_df1 = df1.set_index('MobileNumber')
index_df2 = df2.set_index(['p7i'])

#以手机号前七位列为join列,对两个dataframe进行join
result = pd.concat([index_df1, index_df2], axis=1, join='inner')

#选取需要显示的列,重新生成result
result = result.reindex(columns=[u'积分商城订单号', u'手机号',u'产品编码',u'商品名称',u'商品价格',u'数量',u'虚拟码',u'消费时间',u'时间',u'兑换渠道商',u'MobileArea'])

#写入到excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx')
result.to_excel(writer, sheet_name=u'设计院',index=False)
writer.save()
#coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
#以下实现排序功能。
series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c'])
frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','two','three'])
print frame
print series
print 'series通过索引进行排序:'
print series.sort_index()
print 'series通过值进行排序:'
print series.sort_values()
print 'dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):'
print frame.sort_index(ascending=False)
print 'dataframe根据列索引进行排序:'
print frame.sort_index(axis=1)
print 'dataframe根据值进行排序:'
print frame.sort_values(by='a')
print '通过多个索引进行排序:'
print frame.sort_values(by=['a','c'])

其1答案描述的挺清楚的:
http://www.goodpm.net/postreply/python/10一千0008981394/Pythondataframe中哪些使y列按x列举办计算.html

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上述那篇使用pandas对五个dataframe举办join的实例正是作者分享给我们的全体内容了,希望能给大家三个参照他事他说加以调查,也愿意大家多多辅助脚本之家。

施行结果:

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  b a d c
one 2 4 1 5
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2

b 3
a 4
d 1
c 6
dtype: int64

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