python – Pandas中groupby分組統計唯一值的2種方法
問題描述：我需要在每個有數據的domain中計算唯一的ID值
ID, domain
123, 'vk.com'
123, 'vk.com'
123, 'twitter.com'
456, 'vk.com'
456, 'facebook.c...
標簽：pandas
python – Pandas對groupby的結果排序取TopK
我想按兩列對DataFrame進行分組，然後對各組中的匯總結果進行排序，怎麽做？
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4...
python – JSON字段轉換為Pandas DataFrame
問題描述
代碼實現的是沿著經度和緯度坐標指定的路徑從google maps API中提取海拔數據，如下所示：
from urllib2 import Request, urlopen
import json
...
python – 如何將SQL查詢結果轉換為Pandas數據結構DataFrame？
如何將SQL查詢結果轉換為PANDAS數據結構DataFrame？
簡單來說，我想對我的SQL數據庫運行查詢並將返回的數據存儲為Pandas數據結構。
我正在閱讀有關Pandas...
如何將Sklearn數據集轉換為Pandas數據集？
如何將數據集從Scikit-learn Bunch對象轉換為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這三種切片方法有何不同嗎？
之前看過一些官方文檔，但還是無法理解這三者之間的區別。
例如，假設我們要獲取DataFrame的前五行...
python – Pandas中map，applymap和apply方法之間的區別
Pandas中有map，還有applymap和apply方法/函數，它們之間有什麽區別？
簡單示例比較
我們知道map是Series方法，另外2個是的是DataFrame方法。容易...
Pandas輕鬆學會21個入門操作技巧！
介紹
Pandas是易於使用且功能強大的數據分析庫。像NumPy一樣，它向量化了大多數基本操作，使其能在CPU上可以並行計算，從而加快了計算速度...
Pandas 相關矩陣的計算與可視化
對一個帶有幾個條目的pandas DataFrame，想計算某些類型商店的收入之間的相關性。這裏有有許多帶有收入的商店數據，活動區域分類(劇院，布料店，食品......)...
根據 Pandas 中列的值從DataFrame中選擇行
如何根據 Pandas 中某些列的值從DataFrame中選擇行？在SQL中，可以使用：
select * from table where colume_name = some_value.
試圖看過 Pandas 的文...
重命名 Pandas 中DataFrame的多個列
我在Pandas中使用帶列名的DataFrame，我需要編輯以替換或者說重命名原來的列名(標簽)。
示例如下：我想更改DataFrame A中的列名，其中原始列名是：
['$a'...
Python Pandas：獲取列匹配特定值的行的索引
給定一個帶有列"BoolCol"的DataFrame，如何找到滿足條件"BoolCol" == True的DataFrame的索引
目前有迭代的方式來做到這一點：
for i in range(100,3000):
...
在pandas中遍曆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中更改列的數據類型【方法總結】
先看一個非常簡單的例子：
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
有什麽方法可以將列轉換為適當的類...
pandas – 使用swfiter一行代碼加速DataFrame
使用Pandas的DataFrame處理較大的數據集可能會很慢，特別是使用apply一行一行處理的時候。值得慶幸的是，有一個非常簡單的解決方案可以加速Pandas的DataFra...