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『』数据科学家和软件工程师都在用的pandas函数有哪些?( 三 )


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『』数据科学家和软件工程师都在用的pandas函数有哪些?
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『』数据科学家和软件工程师都在用的pandas函数有哪些?
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合并数据框
想将两个数据框合并在一列时 ， 合并数据框就如同SQL（结构化查询语言）的左联接用法 。
rating.merge(anime,left_on=’anime_id’, right_on=’anime_id’, suffixes=(‘_left’, ‘_right’))
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8.筛选
检索匹配索引值的行
anime_modified中的索引值是动漫的名称 。 请注意 ， 如何使用这些名称来获取特定列 。
anime_modified.loc[['Haikyuu!!Second Season','Gintama']]
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通过编号索引值来检索行
与上面的函数不同 ， 使用 iloc ， 第一行的索引值为0 ， 第二行的索引值为1 ， 以此类推……即便在修改数据框后 ， 在索引列中使用字符串值 。
使用此函数 ， 当你想获得数据框中的前3行 。
anime_modified.iloc[0:3]
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获取行
在给定列表的列值中检索行 。 匹配单个值时 ， anime[anime[‘type’] == 'TV']也适用 。
anime[anime['type'].isin(['TV','Movie'])]
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拆分数据框
这就像拆分表格一样 。 拆分数据框 ， 来获取在特定索引前/中/后的所有行 。
anime[1:3]
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通过值筛选
筛选符合条件的行的数据框 。 但注意 ， 这将维持现有的索引值 。
anime[anime['rating'] > 8]
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9.排序
排序函数sort_values

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图源：unsplash
按列中的值对数据框进行排序 。
anime.sort_values('rating',ascending=False)
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10.汇总
分组和计数
计算列中每个不同值的记录数 。
anime.groupby('type').count()
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以不同方式对列进行分组和汇总
注意 ， 笔者添加了 reset_index() 函数 ， 否则 ， 下文的“type”列将成为索引列——笔者建议在多数情况下这样做 。
anime.groupby([''type'']).agg({ ''rating'': ''sum'', ''episodes'':''count'', ''name'': ''last'' }).reset_index()
创建数据透视表
数据透视表是最适合从数据框中提取数据子集的工具 。
需注意 ， 笔者已对数据框进行了大量筛选 ， 因此可以更快地构建数据透视表 。
tmp_df = rating.copy() tmp_df.sort_values('user_id', ascending=True, inplace=True) tmp_df = tmp_df[tmp_df.user_id < 10] tmp_df = tmp_df[tmp_df.anime_id < 30] tmp_df = tmp_df[tmp_df.rating != -1]pd.pivot_table(tmp_df, values='rating',index=['user_id'], columns=['anime_id'], aggfunc=np.sum, fill_value=http://news.hoteastday.com/a/0)


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