pandas的增删改查和分区分桶

#读取文件
temp = pd.read_excel(r'E:\ETL_soft\python\bool.xlsx')
#返回几行数据记录
temp[:6]

#新生成一列
temp['tip_pct']=temp['tip']/temp['total_bill']
temp[:6]

#根据分组选出最高的5个tip_pct值
def top(temp,n=5,column='tip_pct'):
    return temp.sort_index(by=column)[-n:]
top(temp,n=6)

#根据分组选出最高的5个tip_pct值
def top(temp,n=5,column='tip_pct'):
    return temp.sort_values(by=column)[:n]
top(temp,n=6)
#分组应用top函数
temp.groupby('smoker').apply(top)

#排序，按照某个字段
attr = temp.sort_values(by=['tip','total_bill'],ascending=False)
print(attr)

#创建字段，用eval函数
df.eval('new = 气温 + 湿度',inplace = True)
df
#查询对应的数据集
df.query('气温 > 30')
df

#多组分区
df.eval('''
            new4 = 1 + 湿度
            new5 = 气温 + 湿度
            new6 = 气温/湿度''',inplace = True)
df


#删除对应的列名
df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True)

#变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，
#只是含有一些有关分组键df['values1']的中间数据而已，
#然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：
grouped = demos['values1'].groupby(demos['key1'])
grouped
grouped.mean()

#values1值和平均值按照key1，key2进行分组计算
means = demos['values1'].groupby([demos['key1'], demos['key2']]).mean()
means

#通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：
means.unstack()

#分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外
demos.groupby(['key1', 'key2']).size()

#遍历成字段
for name, group in demos.groupby('key1'):
    print(name)
    print(group)

#制造随机数
frame=pd.DataFrame({'data1':np.random.randn(1000),
                   'data2': np.random.randn(1000)})
#frame[:5]
frame.head()

#分区分桶
#长度相等的桶：区间大小相等 cut
#大小相等的桶：数据点数量相等qcut
#将数据frame数据表中字段为data1切分成4等分，传给了factor
factor=pd.cut(frame.data1,4)
#返回的是对应的数据在哪个区间
factor[:10]

#分成对应的区间后，对应的值返回
#get_stats函数里面是形参
def get_stats(group1):
    return {'min':group1.min(),'max':group1.max(),'count':group1.count(),'mean':group1.mean()}
grouped=frame.data2.groupby(factor)
#调用函数的才是grouped为实参
grouped.apply(get_stats).unstack()

factor=pd.qcut(frame.data1,4)
factor[:10]

grouping=pd.qcut(frame.data1,10,labels=False)#label=false即可只获取分位数的编号
grouped=frame.data2.groupby(grouping)
grouped.apply(get_stats).unstack()

pandas的增删改查和分区分桶

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