dataframe創(chuàng)建分組對(duì)象是什么函數(shù)？對(duì)數(shù)據(jù)接受分組統(tǒng)計(jì)主要建議使用Dataframe函數(shù)，其功能:：參照變量的條件將數(shù)據(jù)拆分成組。每個(gè)組都可另應(yīng)用函數(shù)（如sum、mean、std等）。將結(jié)果不合

dataframe創(chuàng)建分組對(duì)象是什么函數(shù)？

對(duì)數(shù)據(jù)接受分組統(tǒng)計(jì)主要建議使用Dataframe函數(shù)，其功能:：

參照變量的條件將數(shù)據(jù)拆分成組。

每個(gè)組都可另應(yīng)用函數(shù)（如sum、mean、std等）。

將結(jié)果不合并到一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果中。

語法:：

(byNone,axis0,levelNone,like_indexTrue,sortTrue,group_keysTrue,squeezeFalse,observedFalse)#34#34#34by:字典，映射，series對(duì)象，數(shù)組，標(biāo)簽，列表。假如he是一個(gè)函數(shù)，則對(duì)象索引的每個(gè)值動(dòng)態(tài)創(chuàng)建它；如果沒有傳達(dá)消息了一個(gè)字典也可以series對(duì)象，則可以使用該字典的或series對(duì)象來判斷組。假如傳達(dá)消息了數(shù)組ndarray，則按照原樣式來判斷這些組。axis:axis1來表示行；axis0來表示列，默認(rèn)值為0level:表示索引層級(jí)，設(shè)置成為無such_index:布爾類型，默認(rèn)為True,直接返回組標(biāo)簽為索引的對(duì)象sort:對(duì)組并且排序，布爾類型，設(shè)置成為Truegroup_keys:布爾類型，系統(tǒng)默認(rèn)為True,內(nèi)部函數(shù)apply函數(shù)時(shí)，將分組鍵再添加到索引以標(biāo)識(shí)片段squeeze:布爾類型，設(shè)置為為False,要是很可能，增加回類型的維度，否則直接返回一致類型返回值：DataFrameGroupBy,回包涵關(guān)聯(lián)組的信息的groupby對(duì)象

Python的Numpy、Scipy、Pandas模塊有什么區(qū)別？

當(dāng)我們?cè)谟肞ython并且數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常會(huì)可能必須參照DataFrame其他列中的值向pandas DataFrame先添加一列。

即便這比較順耳很簡(jiǎn)單的，但是如果我們?cè)噲D可以使用if-arguments條件語句來做，可能會(huì)會(huì)變的些古怪。不過幸好，有一種建議使用numpy可以做到對(duì)此的簡(jiǎn)單啊，好方法!

要學(xué)習(xí)使用方法它，我們來看一個(gè)特定的事件的數(shù)據(jù)分析問題。我們強(qiáng)大4,000多個(gè)AAA教育推文的數(shù)據(jù)集。附有圖像的推文會(huì)完成任務(wù)更多的贊和轉(zhuǎn)發(fā)嗎?讓我們做一些分析判斷答案!

我們將從導(dǎo)入pandas和numpy結(jié)束，并程序加載數(shù)據(jù)集以欄里點(diǎn)其外觀。

發(fā)現(xiàn)我們的數(shù)據(jù)集包涵或者每個(gè)推文的一些信息，以及：

1)date—推文查找的日期

2)time—發(fā)推文的時(shí)間

3)tweet-該推文的求實(shí)際文本

4)mentions-推文中提到的任何其他Twitter用戶

5)photos—推文中真包含的任何圖像的URL

6)replies_count-在推文上的回復(fù)數(shù)量

7)retweets_count-推文的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)

8)likes_count—在推文上的比較喜歡次數(shù)

我們還也可以看見photos數(shù)據(jù)的格式些很奇怪。

不使用np.where()直接添加本身正確/錯(cuò)誤條件的pandas列

相對(duì)于我們的分析，我們只想查看帶圖像的推文是否需要我得到更多的交互，因此我們雖然不是需要圖像URL。讓我們一段時(shí)間創(chuàng)建角色一個(gè)名為的新列hasimage，該列將真包含布爾值-True假如該tweet包涵圖像，F(xiàn)alse則不含運(yùn)費(fèi)圖像。

而，我們將不使用numpy的內(nèi)置where()函數(shù)。此函數(shù)按順序接受三個(gè)參數(shù)：我們要測(cè)量的條件，條件為true時(shí)怎么分配給新列的值和條件為false時(shí)怎么分配給新列的值?？雌饋硐襁@樣：

在我們的數(shù)據(jù)中，找到了沒有圖像的推文一直[]在該photos列中本身值。我們可以不在用信息并np.where()修改新列hasimage，追加所示：

在上方，找到了我們的新列已添加到我們的數(shù)據(jù)集，并且已錯(cuò)誤的標(biāo)簽了tweet，3個(gè)坦克師圖像為True，其他圖像為False。

現(xiàn)在我們有了hasimage專欄，讓我們快速怎么制作幾個(gè)新的DataFrame，一個(gè)主要用于所有圖像推文，一個(gè)主要用于所有無圖像推文。我們將可以使用布爾過濾器進(jìn)行此操作：

現(xiàn)在，我們巳經(jīng)創(chuàng)建了那些，我們是可以可以使用內(nèi)置的數(shù)學(xué)函數(shù).mean()來急速比較好每個(gè)DataFrame中的推文。

我們將不使用print()語句使結(jié)果更易被閱讀。我們還要記得一點(diǎn)使用str()來將.suppose()換算結(jié)果轉(zhuǎn)換為字符串，希望能夠可以不在我們的可以打印語句中建議使用它：

依據(jù)這些結(jié)果，很顯然以及圖像很可能會(huì)促進(jìn)AAA教育的一些社群媒體的交互。有圖片的推文的換算下來贊和轉(zhuǎn)發(fā)消息次數(shù)是沒有圖片的推文的三倍。

先添加條件更古怪的pandas專欄

這種方法效果非常好，但要是我們想去添加一個(gè)條件更奇怪的新列(超出True和False的條件)該怎么辦?

或者，目的是更進(jìn)入到地想研究這個(gè)問題，我們很可能要?jiǎng)?chuàng)建家族一些交互性“層”，并評(píng)估可到達(dá)每個(gè)層的推文所占的百分比。就是為了簡(jiǎn)單點(diǎn)起見，讓我們可以使用Likes來衡量交互性，并將tweet兩類四個(gè)層次：

1)tier_4-2個(gè)或更少的不喜歡

2)tier_3—3-9個(gè)贊

3)tier_2—10-15個(gè)贊

4)tier_1—16個(gè)贊

為此，我們可以可以使用稱作的函數(shù)()。我們給它兩個(gè)參數(shù)：一個(gè)條件列表，以及一個(gè)我們想要怎么分配給新列中每一行的值的對(duì)應(yīng)列表。

這意味著順序很有用：如果沒有conditions滿足列表中的第一個(gè)條件，則列表中的第一個(gè)值values將未分配給重慶農(nóng)商行的新列。大數(shù)據(jù)分析可以使用numpy在pandasdataframe上去添加列如果沒有行最簡(jiǎn)形矩陣第二個(gè)條件，則將分配第二個(gè)值，等等。

讓我們看一下它在Python代碼中的外觀：

太棒了!我們創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)了那個(gè)新列，該列參照我們的(確實(shí)都有點(diǎn)輕率)層你的排名系統(tǒng)對(duì)每個(gè)tweet通過了分類。

現(xiàn)在，我們可以不可以使用它來解釋或者我們的數(shù)據(jù)集的更多問題。比如：1級(jí)和4級(jí)推文中有多少百分比具高圖像?

在這里，發(fā)現(xiàn)但他圖像很顯然所幫助，但它們倒是并不是成功了所必須的。

但他這是一個(gè)更加膚淺的總結(jié)，但我們巳經(jīng)在這里實(shí)現(xiàn)了我們的能夠目標(biāo)：依據(jù)或者保證列中值的條件語句向pandasDataFrames再添加列。

當(dāng)然，這是是可以以多種能夠完成的任務(wù)。np.where()而()只不過是許多潛在目標(biāo)的兩種方法。