Pandas中的几个不常用的函数功能
小数志
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· 2022-01-02
Pandas 是我们常用的一个Python数据分析库。其中有不少操作是我们平时很少用到的。如下：
数据源：
df
一、 获取最大或最小值所对应对象的名称
获取某列的最小值：
df["数量"].min()
获取最小值所对应的汽车品牌：
df[df["数量"] == df["数量"].min()]["品牌"].values[0]
获取最大值同理。
然而，我们可以使用.idxmax() 或 idxmin() 函数来更优雅得实现以上功能：
df.loc[df["数量"].idxmin()]["品牌"]
可见，所得结果一致，并且语句显得更加简短优雅。
二、 数据切片
用 .cut() 函数将数据区间 [10,80] 均等地分成10份，等差为 （80 - 10） / 10 = 7.
pd.cut(df["数量"],10)
查看当前数据所属的划分区间：
pd.cut(df["数量"],10,labels = False)
三、 用 .nsmallest() 或 .nlargest() 获取前几的最小或最大值。
比如获取数量最小的前3条记录：
df[["国家", "品牌", "数量"]].nsmallest(3, "数量")
再跟常用的方法对比一下，如下：
df.sort_values(by = "数量",ascending = True).head(3)
注意事项：.nsmallest() 或 .nlargest() 参数里的筛选条件一定要包好在所抽取出来的DataFrame里面。
四、 数据透视表
4.1 普通的筛选求和：
df[(df["国家"] == "中国") & (df["品牌"] == "五菱")]["数量"].sum()
4.2 pivot_table
pd.pivot_table(df, values = "数量", index = "品牌", columns = "国家", aggfunc = "sum").fillna(0)
4.2 pivot_table + unstack
pd.pivot_table(df, values = "数量", index = "品牌", columns = "国家", aggfunc = "sum").fillna(0).unstack()
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