Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（3）目录

时间:2022-06-16
本文章向大家介绍Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（3）目录，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

目录

第二章（pandas）

Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1）
Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2）
Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（3）

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  • pull（）函数 pull（）函数适用于如果只想要python在管道函数的最后返回pandas数据中的一列。
(diamonds
 >> filter_by(X.cut == 'Ideal', X.color == 'E', X.table < 55, X.price < 500)
 >> pull('carat'))

 26683    0.33
 32297    0.34
 40928    0.30
 50623    0.30
 50625    0.30
 Name: carat, dtype: float64
  • mutate（）函数 可以使用mutate（）函数创建新变量（命名为匹配dplyr的方式）。
diamonds >> mutate(x_plus_y=X.x + X.y) >> select(columns_from('x')) >> head(3)

      x     y     z  x_plus_y
0  3.95  3.98  2.43      7.93
1  3.89  3.84  2.31      7.73
2  4.05  4.07  2.31      8.12
  • 可以在一次调用中创建多个变量(保留原变量)。
diamonds >> mutate(x_plus_y=X.x + X.y, y_div_z=(X.y / X.z)) >> select(columns_from('x')) >> head(3)

      x     y     z  x_plus_y   y_div_z
0  3.95  3.98  2.43      7.93  1.637860
1  3.89  3.84  2.31      7.73  1.662338
2  4.05  4.07  2.31      8.12  1.761905
  • transmute（）函数 transmute（）函数是mutate和所选变量的组合(覆盖原变量)。
diamonds >> transmute(x_plus_y=X.x + X.y, y_div_z=(X.y / X.z)) >> head(3)

   x_plus_y   y_div_z
0      7.93  1.637860
1      7.73  1.662338
2      8.12  1.761905
  • arrange（）函数 排序由arrange（）函数完成，该函数包装了pandas包的.sort_values（）函数。
diamonds >> arrange(X.table, ascending=False) >> head(5)

       carat   cut color clarity  depth  table  price     x     y     z
24932   2.01  Fair     F     SI1   58.6   95.0  13387  8.32  8.31  4.87
50773   0.81  Fair     F     SI2   68.8   79.0   2301  5.26  5.20  3.58
51342   0.79  Fair     G     SI1   65.3   76.0   2362  5.52  5.13  3.35
52860   0.50  Fair     E     VS2   79.0   73.0   2579  5.21  5.18  4.09
49375   0.70  Fair     H     VS1   62.0   73.0   2100  5.65  5.54  3.47

(diamonds >> group_by(X.cut) >> arrange(X.price) >>
 head(3) >> ungroup() >> mask(X.carat < 0.23))

    carat      cut color clarity  depth  table  price     x     y     z
8    0.22     Fair     E     VS2   65.1   61.0    337  3.87  3.78  2.49
1    0.21  Premium     E     SI1   59.8   61.0    326  3.89  3.84  2.31
12   0.22  Premium     F     SI1   60.4   61.0    342  3.88  3.84  2.33
  • rename（）函数 rename（）函数会将新列名覆盖原列名。
diamonds >> rename(CUT=X.cut, COLOR='color') >> head(2)

   carat      CUT COLOR clarity  depth  table  price     x     y     z
0   0.23    Ideal     E     SI2   61.5   55.0    326  3.95  3.98  2.43
1   0.21  Premium     E     SI1   59.8   61.0    326  3.89  3.84  2.31
  • gather（）函数 数据框在“宽”和“长”格式之间转换是数据变换中的常见模式。 gather（）函数将DataFrame中的指定列融合为两个键 ：variable和value。
diamonds >> gather('variable', 'value', ['price', 'depth','x','y','z']) >> head(5)

   carat      cut color clarity  table variable  value
0   0.23    Ideal     E     SI2   55.0    price  326.0
1   0.21  Premium     E     SI1   61.0    price  326.0
2   0.23     Good     E     VS1   65.0    price  327.0
3   0.29  Premium     I     VS2   58.0    price  334.0
4   0.31     Good     J     SI2   58.0    price  335.0

如果未指定任何列，则整个DataFrame将转换为两个键： variable和value。

diamonds >> gather('variable', 'value') >> head(5)

  variable value
0    carat  0.23
1    carat  0.21
2    carat  0.23
3    carat  0.29
4    carat  0.31

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