pandas库的常用操作，参考书籍《Pandas Cookbook》，内容干货，推荐下载！movie get_dtype_counts# output the number of columns with each specific data type: movie. select_dtypes(include['int ]).head(# select only integer columns movie. filter(1ike=' facebook').head()#1ike参数表示包含此

下面小编就为大家分享一篇pandas数据分组和聚合操作方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pycharm 鼠标移动到函数上，CTRL+Q可以快速查看文档，CTR+P可以看基本的参数。 apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数，map()是Series的函数。 apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据，applymap()是DataFrame的每一个元素。map()也是Series中的每一个元素。 apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快。如df.apply(

《Python for Data Analysis》 GroupBy 分组运算：split-apply-combine(拆分-应用-合并) DataFrame可以在其行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组。然后，将一个函数应用到各个分组并产生新值。最后，所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中去。 GroupBy的size方法可以返回一个含有分组大小的Series。 对分组进行迭代 for (k1,k2), group in df.groupby(['key1','key2'