python – Pandas中groupby分组统计唯一值的2种方法
问题描述：我需要在每个有数据的domain中计算唯一的ID值
ID, domain
123, 'vk.com'
123, 'vk.com'
123, 'twitter.com'
456, 'vk.com'
456, 'facebook.c...
标签：pandas
python – Pandas对groupby的结果排序取TopK
我想按两列对DataFrame进行分组，然后对各组中的汇总结果进行排序，怎么做？
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4...
python – JSON字段转换为Pandas DataFrame
问题描述
代码实现的是沿着经度和纬度坐标指定的路径从google maps API中提取海拔数据，如下所示：
from urllib2 import Request, urlopen
import json
...
python – 如何将SQL查询结果转换为Pandas数据结构DataFrame？
如何将SQL查询结果转换为PANDAS数据结构DataFrame？
简单来说，我想对我的SQL数据库运行查询并将返回的数据存储为Pandas数据结构。
我正在阅读有关Pandas...
如何将Sklearn数据集转换为Pandas数据集？
如何将数据集从Scikit-learn Bunch对象转换为Pandas DataFrame？
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
data = load_iris()
prin...
python – dataframe的iloc，ix和loc有何不同？
DataFrame的iloc，ix和loc这三种切片方法有何不同吗？
之前看过一些官方文档，但还是无法理解这三者之间的区别。
例如，假设我们要获取DataFrame的前五行...
python – Pandas中map，applymap和apply方法之间的区别
Pandas中有map，还有applymap和apply方法/函数，它们之间有什么区别？
简单示例比较
我们知道map是Series方法，另外2个是的是DataFrame方法。容易...
Pandas轻松学会21个入门操作技巧！
介绍
Pandas是易于使用且功能强大的数据分析库。像NumPy一样，它向量化了大多数基本操作，使其能在CPU上可以并行计算，从而加快了计算速度...
Pandas 相关矩阵的计算与可视化
对一个带有几个条目的pandas DataFrame，想计算某些类型商店的收入之间的相关性。这里有有许多带有收入的商店数据，活动区域分类(剧院，布料店，食品......)...
根据 Pandas 中列的值从DataFrame中选择行
如何根据 Pandas 中某些列的值从DataFrame中选择行？在SQL中，可以使用：
select * from table where colume_name = some_value.
试图看过 Pandas 的文...
重命名 Pandas 中DataFrame的多个列
我在Pandas中使用带列名的DataFrame，我需要编辑以替换或者说重命名原来的列名(标签)。
示例如下：我想更改DataFrame A中的列名，其中原始列名是：
['$a'...
Python Pandas：获取列匹配特定值的行的索引
给定一个带有列"BoolCol"的DataFrame，如何找到满足条件"BoolCol" == True的DataFrame的索引
目前有迭代的方式来做到这一点：
for i in range(100,3000):
...
在pandas中遍历DataFrame行
有如下 Pandas DataFrame：
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print ...
在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】
先看一个非常简单的例子：
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
有什么方法可以将列转换为适当的类...
pandas – 使用swfiter一行代码加速DataFrame
使用Pandas的DataFrame处理较大的数据集可能会很慢，特别是使用apply一行一行处理的时候。值得庆幸的是，有一个非常简单的解决方案可以加速Pandas的DataFra...