import numpy as np
import pandas as pd

一.transform 聚合函数

在pandas 或者numpy 中没有现成的函数可以使用,可以通过transform

data=pd.read_excel(r'地址')

# 写法一:
data2=data['counts'].transform(lambda x:x*2)
# 写法二:
def transforml(value):
	values=value*2
	return values
data2=data['counts'].transform(transforml)

groupby(by='columns')

三.透视表

'''
# pd.pivot_table(数据表,index索引,一系列参数)
参数:
index: 行分组键,分完组以后,分组键的取值在行索引的位置
aggfunc: 聚合函数==>和agg方法一致
values:指定想要进行分组的列
columns:指定想要进行分组的行
fill_value:将数据为nan的值填充为对应的值
margins:表示汇总开关,默认是false,当margins为True时,添加汇总的行与列
margins_name:'All'  汇总的列或者行columns,index的索引

data3=pd.pivot_table(data,index=['order_id','amounts'],aggfunc=[np.mean,np.sum],values=['counts','add_inprice']).head()
data4=pd.pivot_table(data,columns=['order_id'],aggfunc=[np.mean],values=['counts','add_inprice']).head()
# print(data3)

# 透视表查找数据
pd.pivot_table(data,
               columns='order_id',
               index='dishes_name',
               values='counts',
               aggfunc=np.sum,
               fill_value='ss'
)
'''

四.交叉表

data5=pd.crosstab(
    index=data['order_id'],
    columns=data['dishes_name'],
    values=data['counts'],
    aggfunc=np.sum
)
# print(data5)

五.表格合并方法

(1)concat数据合并

# pd.concat((表一,表二,表三),axis=0)  -----纵向拼接,

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                     'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                         'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                      'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                         'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                         'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
# print(left)
# print(right)
data6=pd.concat((left,right),
                axis=0,
                join='outer'    # outer外连接-求并集, inner内连接-求交集
                # verify_integrity= False   # 检查索引是否有重复项,没有不报错,有重复项会报错

                )
# print(data6)

(2)表合并,解决行索引没有意义的情况下,数据不匹配问题(解决concat中横向拼接问题)

# merge 主键合并方法,
# on=主键--必须是两张表共有的参数才能作为主键, 主键可以传两个参数
# how=inner取交集,outer取并集,没有用Nan补齐
# 左连接-左表作为主表,最终表包含左表的所有数据,只取右表中含左表的部分
# pd.merge(left,right,on=['name','telephone'],how='right')
'''当两个表中的主键不一样时,left_on=,right_on=,一一对应     '''

# 补充:   更改表格名称的方法
left2=left.rename(columns={'key1':'key222','key2':'dsjjdj'},
            inplace=False     # 是否对原表进行修改,默认False
            )

# print(left2)

六.重叠合并

df1作为主表,用df2填充df1,当df2与df1不一致时默认主表数据

dict1 = {'ID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         'System':['W10','w10',np.nan,'w10',np.nan,np.nan,'w7','w7','w8']}

dict2 = {'ID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         'System':[np.nan,np.nan,'w7','w7','w7','w7','w8',np.nan,np.nan]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df2 = pd.DataFrame(dict2)

df3=df1.combine_first(df2)

print(df1,df2,df3)