pandas常用函数笔记

版权声明： https://blog.csdn.net/Dorothy_Xue/article/details/83931954

1.   .groupby()

以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。

>>>import pandas as pd
>>>df=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],
    'key2':['one','two','one','two','one'],
    'data1':np.random.randn(5),
    'data2':np.random.randn(5)})
>>>df
            data1    data2    key1    key2
0        -0.410673  0.519378   a      one
1        -2.120793  0.199074   a      two
2        0.642216   -0.143671  b      one
3        0.975133   -0.592994  b      two
4        -1.017495  -0.530459  a      one

#按key1分组,并计算data1列的平均值
>>>grouped=df['data1'].groupby(df['key1'])
>>>grouped.mean()
key1
a    -1.182987
b    0.808674

>>>means=df['data1'].groupby(df['key1'],df['key2']).means()
key1  key2
a     one    -0.714084
      two    -2.120793
b     one     0.642216
      two     0.975133

2. .groupby().apply()

先分组，再对每个分组应用apply函数中的操作

3. .loc() 与 .iloc()

loc——通过行标签索引行数据
iloc——通过行号索引行数据

具体参考下面的博文

https://blog.csdn.net/hecongqing/article/details/61927615

未完待续