会员
商店
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
PowerBI一图胜千言
博客园
首页
新随笔
联系
管理
订阅
随笔- 34 文章- 1 评论- 0 阅读-
27172
2019年12月11日
利用Python进行数据分析-Pandas(第六部分-数据聚合与分组运算)
摘要: 对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系型数据库和SQL能够如此
阅读全文
posted @ 2019-12-11 08:59 小卫哥
阅读(1414)
评论(0)
推荐(0)
编辑
<
2025年3月
>
日
一
二
三
四
五
六
23
24
25
26
27
28
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
2
3
4
5
公告
昵称:
小卫哥
园龄:
5年9个月
粉丝:
4
关注:
21
+加关注
搜索
常用链接
我的随笔
我的评论
我的参与
最新评论
我的标签
更多链接
最新随笔
1.利用Python进行数据分析-Pandas(第七部分-时间序列)
2.利用Python进行数据分析-Pandas(第六部分-数据聚合与分组运算)
3.利用Python进行数据分析-Pandas(第五部分-数据规整:聚合、合并和重塑)
4.利用Python进行数据分析-Pandas(第四部分-数据清洗和准备)
5.使用VBA从工作表中读图片,以及给工作表中写文件
6.利用Python进行数据分析-Pandas(第三部分)
7.利用Python进行数据分析-Pandas(第二部分)
8.Shape.Type属性名称及对应值列表
9.学习书籍清单
10.利用Python进行数据分析-Pandas(第一部分)
我的标签
Pandas
(7)
VBA Shape对象
(2)
Python NumPy
(1)
书籍
(1)
爬虫框架
(1)
积分与排名
积分 - 26624
排名 - 60756
随笔分类
(32)
[LeetCode]-[DataBase](10)
Python教程(2)
VBA教程(3)
概率论与数理统计(1)
数据分析第三方库(11)
网络爬虫与信息提取(4)
正则表达式(1)
随笔档案
(34)
2019年12月(6)
2019年11月(11)
2019年10月(1)
2019年7月(5)
2019年6月(11)
文章档案
(1)
2019年11月(1)
阅读排行榜
1. (三)初识NumPy(数据CSV文件存取和多维数据的存取)(3828)
2. Shape.Type属性名称及对应值列表(2772)
3. [概率论与数理统计]全概率公式与贝叶斯公式(1823)
4. [SQL]详解sql中的contact和coalesce函数(1699)
5. [SQL]数据分析SQL笔试题(1603)
6. 利用Python进行数据分析-Pandas(第六部分-数据聚合与分组运算)(1414)
7. 使用VBA从工作表中读图片,以及给工作表中写文件(1166)
8. Python中yield函数浅析(1166)
9. (四)初识NumPy(函数和图像的数组表示)(1105)
10. 正则表达式中的.*?和python中re.S参数的详解(1061)
点击右上角即可分享