Python 平铺数据并映射

Python 平铺数据并映射,通常也被称为数据透视表,可以帮助我们更好地理解和分析数据。以下是详细讲解Python 平铺数据并映射的完整攻略。

什么是数据透视表

数据透视表是一种在 Excel 和其他电子表格程序中广泛使用的数据分析工具。 它允许用户将一个大的数据集压缩成可读的摘要表格,从而更容易发现数据背后的趋势和模式。在Python中,可以使用pandas库中的pivot_table方法生成类似的数据透视表。

如何使用Python 平铺数据并映射

假设我们有一份数据集,包含了一些用户的姓名、年龄和性别信息。我们想知道每个性别的人数以及每个性别的平均年龄。

首先,我们需要导入 pandas 库,并且读取数据集:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('user_info.csv')

我们来看一下数据集的前5行:

data.head()

输出:

    Name  Age     Sex
0   John   32    Male
1   Sara   25  Female
2  Peter   39    Male
3  Alice   28  Female
4   Lucy   50  Female

接着,我们可以使用 pivot_table() 方法来生成数据透视表:

pivot_table = pd.pivot_table(data, 
                             index=['Sex'], 
                             values=['Age'], 
                             aggfunc=['count', 'mean'])

在这里,我们指定了 index,也就是按照性别分组, values 是我们想要统计的数据列,这里是年龄。aggfunc 参数指定了我们要进行的汇总操作。count 是计数,mean 是求平均值。

最后,我们可以输出生成的数据透视表:

print(pivot_table)

输出:

        count       mean
          Age        Age
Sex                     
Female      3  34.333333
Male        2  35.500000

我们可以发现,我们的数据透视表表示,有3个女性和2个男性,女性的平均年龄为 34.33,男性的平均年龄为 35.5。

示例2

接下来,假设我们有一份数据集,包含了一些产品的销售信息。我们想知道每个月份的总销售额和每个产品的月平均销售额。

首先,我们需要导入 pandas 库,并且读取数据集:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales_info.csv')

我们来看一下数据集的前5行:

data.head()

输出:

     Date Product  Sales
0  1/1/19       A    100
1  1/1/19       B    150
2  1/2/19       A     75
3  1/2/19       B    200
4  1/3/19       A    200

接着,我们可以使用 pivot_table() 方法来生成数据透视表:

pivot_table = pd.pivot_table(data, 
                             index=['Product'], 
                             columns=['Date'], 
                             values=['Sales'], 
                             aggfunc=['sum','mean'])

在这里,我们指定了 index,也就是按照产品分组, columns 是我们想要横向展示的数据列,这里是日期. values 是我们想要统计的数据列,这里是销售额。aggfunc 参数指定了我们要进行的汇总操作。sum 是总和,mean 是求平均值。

最后,我们可以输出生成的数据透视:

print(pivot_table)

输出:

           sum                         ...     mean                       
         Sales                         ...    Sales                       
Date    1/1/19 1/2/19 1/3/19 1/4/19  ... 2/26/19 2/27/19 2/28/19 3/1/19
Product                             ...                                  
A          100     75    200    NaN  ...     NaN   100.0   100.0  200.0
B          150    200    150    NaN  ...   200.0   150.0     NaN  150.0

我们可以发现,我们的数据透视表表示,每个产品在每个月份的总销售额和平均销售额。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python 平铺数据并映射 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月25日
下一篇 2023年3月25日

相关文章

  • Python decimal模块的使用示例详解

    Python decimal模块的使用示例详解 什么是decimal模块? decimal模块是Python标准库中提供的用于高精度计算的模块。它支持任意位数的小数和大整数计算,并具有更好的精度控制和舍入规则。 如何安装decimal模块? 由于decimal模块是Python标准库的一部分,因此通常情况下无需安装其它额外的包或模块。如果你使用的是较老的Py…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python实现将通信达.day文件读取为DataFrame

    以下是Python实现将通信达.day文件读取为DataFrame的完整攻略: 1. 了解通信达.day文件格式 通信达.day文件是通信达设备抓包后生成的网络数据文件,其格式为二进制格式。在读取通信达.day文件前,需要了解该文件中主要包含哪些数据: 通信达设备抓包后的原始数据(数据包) 每个数据包的时间戳 数据包长度 数据包的协议类型 2. 安装必要的P…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python实现多张图片合成文字的效果

    Python实现多张图片合成文字的效果 在Python中,可以使用Pillow库实现多张图片合成文字的效果。 步骤一:安装Pillow库 使用pip命令进行安装,命令如下: pip install Pillow 步骤二:编写代码实现多张图片合成文字 可以使用以下代码实现多张图片合成文字的效果: from PIL import Image, ImageDraw…

    python 2023年5月19日
    00
  • Python 如何保存json文件并格式化

    Python如何保存json文件并格式化 在Python中,我们可以使用json模块来处理JSON数据。json模块提供了一些方法来将Python对象转换为JSON格式的字符串,并将JSON格式的字符串转换为Python对象。本文将详细讲解如何使用Python保存JSON文件并格式化,包括两个示例。 将Python对象保存为JSON文件 我们可以使用json…

    python 2023年5月15日
    00
  • 如何在Python中使用sqlite3库连接SQLite数据库?

    在 Python 中,我们可以使用 sqlite3 库来连接 SQLite 数据库。下面是如何在 Python 中使用 sqlite3 库连接 SQLite 数据库的完整使用攻略。 连接 SQLite 数据库 在使用 sqlite3 库连接 SQLite 数据库时,需要指定数据库文件的路径。下面是一个连接 SQLite 数据库的示例: import sqli…

    python 2023年5月12日
    00
  • 通过Python扫描代码关键字并进行预警的实现方法

    通过Python扫描代码关键字并进行预警的实现方法 在软件开发过程中,代码中可能会存在一些敏感关键字,例如密码、密钥等。为了保护代码的安全性,我们可以使用Python来扫描代码中关键字,并进行预警。本文将介绍通过Python扫描代码关键字并进行预警的实现方法,包括使用正则表达式扫描代码、使用AST模块扫描代码、以及两个示例说明。 1. 使用正则表达式扫描代码…

    python 2023年5月13日
    00
  • python保留小数位的三种实现方法

    当我们使用Python编程时,经常需要对数字进行精确的精度处理,包括保留小数位数,下面给出三种Python保留小数位的实现方法。 方法一:使用round函数 round函数是Python内置的用于数值四舍五入操作的函数,可以实现保留小数位的功能。对于任意一个数值a,使用round(a,n)函数可以保留a的小数点后n位。例如,对于数字1.23456789使用r…

    python 2023年6月5日
    00
  • 使用Django的JsonResponse返回数据的实现

    使用Django的JsonResponse返回数据可以很方便地将数据以JSON格式返回给前端,从而实现AJAX局部刷新等功能。下面是实现步骤及示例说明: 导入JsonResponse 在Django中,我们首先需要导入JsonResponse,才能使用它来返回JSON格式的数据。可以在视图文件的开头添加以下代码: from django.http impor…

    python 2023年6月3日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部