• 数据分组分析—-groupby


     数据分组分析—-groupby

    代码功能:

    对于综合表格data,基于title进行分组处理,并统计每一组的size,得到的是一个series序列,此序列可以放入索引中使用,index()

    import pandas as pd
    
    
    unames = ['user_id', 'gender', 'age','occupation','zip']
    users = pd.read_table('users.dat', sep='::',header=None, names=unames)
    
    rnames = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']
    ratings = pd.read_table('ratings.dat', sep='::', header=None, names=rnames)
    
    mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
    movies = pd.read_table('movies.dat', sep='::', header=None, names=mnames)
    
    data = pd.merge(pd.merge(ratings,users),movies)
    
    mean_ratings = pd.pivot_table(data,index=['title'],values='rating',columns='gender')
    
    print(mean_ratings[:10])
    
    ratings_by_title = data.groupby('title').size()
    
    print(ratings_by_title[:10])
    
    active_titles = ratings_by_title.index[ratings_by_title >= 250]
    
    print(active_titles)

    对得到的序列使用index()过滤处理后,不知道是个什么内行的量,打印出来结果如下:

  • 相关阅读:
    C#后台解析XML字符串并获取节点值
    table动态添加tr
    时间段检索时间段
    什么是数据结构
    PERSONAL VALUES
    C#接口
    基于ArcEngine与C#的鹰眼地图实现
    ENVI/IDL与ArcGIS集成开发的三种途径
    中国地图投影(实现Lambert投影)
    Git 的下载
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chensimin1990/p/9798392.html
Copyright © 2020-2023  润新知