Si desea obtener la información de los 10 mejores estudiantes en el puntaje total, puede ordenarlos de acuerdo con el puntaje total y luego head(10)hacer algunas operaciones, pero ¿qué pasa si el número de estudiantes en el top 10 es más de 10 cuando encontrar la misma clasificación?
Hoy, echemos un vistazo a los métodos de función convenientes proporcionados por pandas para hacer que nuestro procesamiento de datos sea un paso más rápido ~
contenido:
1. Encuentre los N grupos de datos superiores más grandes o más pequeños
Cuando procesamos datos, a menudo nos encontramos con un escenario, es decir, encontrar los N grupos de datos superiores más grandes o más pequeños en este grupo de datos . En circunstancias normales, podemos usar df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)para obtener, pero a menudo hay algunos datos clasificados en paralelo que se truncarán despiadadamente y no se podrán obtener. Entonces, hoy podemos probar los siguientes métodos, y estará bien.
Tomemos el ejemplo de encontrar los primeros N grupos de datos más grandes como ejemplo:
DataFrame.nlargest( n , columnas , mantener='primero' )
Series.nlargest( n=5 , mantener='primero' )
El valor opcional del parámetro keep: el valor predeterminado es el primero, el último opcional y todos (literalmente)
Primero construimos un caso de datos
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'population': [59000000, 65000000, 434000,
... 434000, 434000, 337000, 11300,
... 11300, 11300],
... 'GDP': [1937894, 2583560 , 12011, 4520, 12128,
... 17036, 182, 38, 311],
... 'alpha-2': ["IT", "FR", "MT", "MV", "BN",
... "IS", "NR", "TV", "AI"]},
... index=["Italy", "France", "Malta",
... "Maldives", "Brunei", "Iceland",
... "Nauru", "Tuvalu", "Anguilla"])
>>> df
population GDP alpha-2
Italy 59000000 1937894 IT
France 65000000 2583560 FR
Malta 434000 12011 MT
Maldives 434000 4520 MV
Brunei 434000 12128 BN
Iceland 337000 17036 IS
Nauru 11300 182 NR
Tuvalu 11300 38 TV
Anguilla 11300 311 AI
复制代码Para los datos del caso anterior, si queremos obtener los 3 principales conjuntos de datos con la mayor cantidad de campos de población, encontramos que el tercer lugar es 434000. Si se adopta head(3), en realidad hay 2 filas de datos que cumplen con los requisitos que no detectamos; en este momento df.nlargest(3, 'population',keep='all'), podemos obtener los resultados que necesitamos.
>>> df.head(3)
population GDP alpha-2
Italy 59000000 1937894 IT
France 65000000 2583560 FR
Malta 434000 12011 MT
>>> df.nlargest(3, 'population')
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Malta 434000 12011 MT
# keep = 'all' 即表示满足排名的全部返回
>>> df.nlargest(3, 'population',keep='all')
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Malta 434000 12011 MT
Maldives 434000 4520 MV
Brunei 434000 12128 BN
复制代码Por supuesto, es posible que enfrentemos requisitos más complejos, como tomar los N grupos de datos principales más grandes de acuerdo con múltiples campos. En este caso, debemos tomar los tres datos principales en el PIB con la mayor cantidad de población.
>>> df.nlargest(3, ['population', 'GDP'])
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Brunei 434000 12128 BN
复制代码Para los primeros N grupos de datos más pequeños, la función es la siguiente (los parámetros tienen el mismo significado):
DataFrame.nsmallest( n, columns,keep='first')
Series.nsmallest( n=5, keep='first')
2. 求当前元素和前一元素之间百分比变化
有时候，我们的数据可能是时间序列下的，为了更方便看到随着时间变化某行或列数据的变化率，这里就可以采用pct_change方法直接获取。
pct_change(periods=1,fill_method='pad', limit=None, freq=None, kwargs)
先看看对于Series类型数据：
>>> s = pd.Series([90, 91, 85])
>>> s.pct_change()
0 NaN
1 0.011111
2 -0.065934
dtype: float64
# 设置间隔periods=2，在这里就是85相比90的变化率
>>> s.pct_change(periods=2)
0 NaN
1 NaN
2 -0.055556
dtype: float64
复制代码对于有缺失值的情况，我们可以填充缺失值后参与计算或者在计算百分比时设置填充参数fill_method：
>>> s = pd.Series([90, 91, None, 85])
>>> s
0 90.0
1 91.0
2 NaN
3 85.0
dtype: float64
>>> s.pct_change(fill_method='bfill')
0 NaN
1 0.011111
2 -0.065934
3 0.000000
dtype: float64
>>> s.pct_change(fill_method='ffill')
0 NaN
1 0.011111
2 0.000000
3 -0.065934
dtype: float64
>>> s.pct_change()
0 NaN
1 0.011111
2 0.000000
3 -0.065934
dtype: float64
复制代码也可以直接对Dataframe类型数据进行处理：
>>> df = pd.DataFrame({
... 'FR': [4.0405, 4.0963, 4.3149],
... 'GR': [1.7246, 1.7482, 1.8519],
... 'IT': [804.74, 810.01, 860.13]},
... index=['1980-01-01', '1980-02-01', '1980-03-01'])
>>> df
FR GR IT
1980-01-01 4.0405 1.7246 804.74
1980-02-01 4.0963 1.7482 810.01
1980-03-01 4.3149 1.8519 860.13
>>> df.pct_change()
FR GR IT
1980-01-01 NaN NaN NaN
1980-02-01 0.013810 0.013684 0.006549
1980-03-01 0.053365 0.059318 0.061876
>>> df = pd.DataFrame({
... '2016': [1769950, 30586265],
... '2015': [1500923, 40912316],
... '2014': [1371819, 41403351]},
... index=['GOOG', 'APPL'])
>>> df
2016 2015 2014
GOOG 1769950 1500923 1371819
APPL 30586265 40912316 41403351
# 对行进行操作axis=1或'columns'
>>> df.pct_change(axis = 1)
2016 2015 2014
GOOG NaN -0.151997 -0.086016
APPL NaN 0.337604 0.012002
>>> df.pct_change(axis = 'columns')
2016 2015 2014
GOOG NaN -0.151997 -0.086016
APPL NaN 0.337604 0.012002
复制代码3. 将列表中每个元素转化为一行
有时候，我们的原始数据中某些元素可能是列表的形式，而我们需要对它进行展开操作，于是explode方法就来了。
Series.explode( ignore_index=False)
DataFrame.explode( column, ignore_index=False)
先看看对Series类型数据的处理：
>>> s = pd.Series([[1, 2, 3], 'foo', [], [3, 4]])
>>> s
0 [1, 2, 3]
1 foo
2 []
3 [3, 4]
dtype: object
# 默认情况下，会复制索引
>>> s.explode()
0 1
0 2
0 3
1 foo
2 NaN
3 3
3 4
dtype: object
# 设置参数ignore_index=True，则会重置索引
>>> s.explode(ignore_index=True)
0 1
1 2
2 3
3 foo
4 NaN
5 3
6 4
dtype: object
复制代码再看看在Dataframe类型数据下的操作：
>>> df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], 'foo', [], [3, 4]], 'B': 1})
>>> df
A B
0 [1, 2, 3] 1
1 foo 1
2 [] 1
3 [3, 4] 1
# 默认情况下，会复制索引
>>> df.explode('A')
A B
0 1 1
0 2 1
0 3 1
1 foo 1
2 NaN 1
3 3 1
3 4 1
# 设置参数ignore_index=True，则会重置索引
>>> df.explode('A',ignore_index=True)
A B
0 1 1
1 2 1
2 3 1
3 foo 1
4 NaN 1
5 3 1
6 4 1
复制代码