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  • 个dataframe里面对于两个做分组,最后算个value对应于这两个的分组来算值的矩阵,这个矩阵的行为其中其中。 新建个df import pandas as pd import numpy as np v = [1, 2, 3, 3, 3] a...

    前言

    主要想做的事情用大白话来讲就是:
    一个dataframe里面对于两个列做分组,最后算一个value对应于这两个列的分组来算值的矩阵,这个矩阵的行为其中一个列,列也为其中一个列。

    新建一个df

    import pandas as pd
    import numpy as np
    v = [1, 2, 3, 3, 3]
    a = pd.DataFrame({'v': v})
    d = [2 , 4, 4, 5, 4]
    a['d'] = d
    c = ['c' , 'h', 'd', 'e',  'c']
    a['c'] = c
    

    在这里插入图片描述

    df用两列进行分组grouby

    a.groupby(['v', 'd'])['c'].count()
    

    在这里插入图片描述
    我的要干的事情 就是把这个v当作列index,d当作行columns,之后把对应的分组的’c‘.count()放到对应的索引loc处,不存在的值用0填补。

    最后得到一个以v为index, d为column的df,也可以搞成对应的矩阵matrix

    第一种方法:pd.crosstab

    cpd = pd.crosstab(a['v'], a['d'], a['c'], aggfunc='count')
    cpd
    

    在这里插入图片描述

    查看index和columns

    在这里插入图片描述

    我们再来一步就可以得到我们想要的了,把nan填充一下。

    cpd = cpd.fillna(0)
    cpd
    

    在这里插入图片描述

    转换为array和list的方法

    cpd_arr1 = np.array(cpd)
    cpd_arr2 = np.array(cpd.values.tolist())
    cpd_arr3 = cpd.as_matrix()
    cpd_list = cpd.values.tolist()
    

    在这里插入图片描述

    整体流程

    cpd = pd.crosstab(a['v'], a['d'], a['c'], aggfunc='count')
    cpd = cpd.fillna(0)
    cpd_arr = np.array(cpd)
    cpd_arr
    

    在这里插入图片描述

    总结一句话

    np.array(pd.crosstab(a['v'], a['d'], a['c'], aggfunc='count').fillna(0))
    

    在这里插入图片描述

    第二种方法:pivot()

    groupby的as_index=False

    a.groupby(['v', 'd'], as_index=False)['c'].count()
    

    在这里插入图片描述
    把操作的三列的值恢复到df上,每一个列还是对应的列。

    pivot

    a.groupby(['v', 'd'], as_index=False)['c'].count().pivot('v', 'd', 'c')
    

    在这里插入图片描述
    对应关系如下:
    在这里插入图片描述

    整体流程

    ppd = a.groupby(['v', 'd'], as_index=False)['c'].count().pivot('v', 'd', 'c')
    ppd = ppd.fillna(0)
    ppd_arr = np.array(ppd)
    ppd_arr
    

    在这里插入图片描述

    总结一句话

    np.array(a.groupby(['v', 'd'], as_index=False)['c'].count().pivot('v', 'd', 'c').fillna(0))
    

    在这里插入图片描述

    第三种方法:pivot_table

    pivoted_df=pd.pivot_table(a[['v','d','c']], 
                              values='c', index=['v'],
                              columns=['d'], aggfunc='count')
    pivoted_df
    

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    当字段类型为文本时Varchar,超出1000数据时,求出的最大值为999,针对这个问题,解决方法是将文本转换成数值型在进行求值,求出的结果则为正确

    SQL语句:  select max( TO_NUMBER(t.id))   from MDFIELD t


    应该注意的是:

    使用TO_NUMBER()函数的时候,一定要确保所转换字段是可转换为数字的,比如字符串“20170720”是可以转换为数字20170720的,但是字符串“2017-07-20”不可以。如果字段中包含了字符串“2017-07-20”,并且还使用了TO_NUMBER()函数进行操作的话就会报“invalid number”的错。

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    对于这种,读进来日期不是日期格式,并且有时候一天有很多条数据,一天没有数据的情况,根据年份合并求star_rating这一栏的平均值。
    在这里插入图片描述

    读入数据并删除无关列

    pcfr = pd.read_excel('microwave.xlsx')
    df = pcfr[['review_date','star_rating']]
    df.head(3)
    

    会警告,无视之。

    df['review_date'] = pd.to_datetime(df['review_date'])
    

    日期格式的转化

    # df.set_index('review_date')
    # df.reset_index()
    t = df.set_index('review_date')
    t.head(3)
    

    这一步结束后可以看到日期已经转换成功。
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    利用groupby分组求年平均值

    m = t.groupby(pd.Grouper(freq='Y')).mean()
    print(m)
    

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    matlab中矩阵元素求和、求期望和均方差

    wine(1:59,:)%提取前59行的所有列向量的子矩阵。

          在matlab中求一个矩阵中元素的和可以自己编写for循环来完成,这样比较方便,想求那些数据的和都可以做到,然而效率比较低,如果数据量大程序会跑好长时间。所以我们可以转而用matlab提供的sum函数。

         设M为一个矩阵,那么:

         1、求和

         sum(M):以矩阵M的每一列为对象,对每一列的数据分别求和。

         sum(M,2):以矩阵的每一行为对象,对每一行的数据分别求和。

         sum(M(:)):将矩阵中的所有元素相加求和。

         2、求期望

          matlab中矩阵元素求期望的函数mean与sum用法雷同。

          mean(M):以矩阵M的每一列为对象,对每一列的数据分别求期望。

          mean(M,2):以矩阵的每一行为对象,对每一行的数据分别求期望。

          mean(M(:)):以矩阵所有数据为对象求期望。

         3、求均方差

          若要求整个矩阵所有元素的均方差,则要使用std2函数:std2(M)

          注:Matlab中有求数组方差的 函数:var;要注意的是var函数所采用公式中,分母不是length(X) ,而是length(X)-1 。这是因为var函数实际上求的并不是方差,而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值”。var没有求矩阵的方差功能,可使用std先求均方差,再平方得到方差。std,均方差,std(X,0,1)求列向量方差,std(X,0,2)求行向量方差。

    eg:

    >>X=[1,2,3,4]

    >>var(X)=1.6667

    >> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/length(X)=1.2500

    >> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/(length(X)-1)=1.6667

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  • numpy或每行中的最值、

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空空如也

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