
大家好,我是Peter~
在很多情况下,我们都需要处理PDF格式的文件。尤其当我们遇到PDF表格数据需要进行提取,真的是一个令人头疼的问题。
因为PDF文件不能像Word那样直接复制,即使复制了再黏贴也可能会出现格式排版错乱甚至乱码问题。如何从一个PDF文件提取出表格数据?本文提供两个解决方案:
首先提供的一种方法是从文字 PDF 中提取表格信息的工具:Camelot,它能够直接将大部分表格转换为 Pandas 的 Dataframe。
更多的详细信息,请参考项目地址: >
前言分组原理
核心:
1不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数,只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。
2默认axis=0按行分组,可指定axis=1对列分组。
对数据进行分组 *** 作的过程可以概括为:split-apply-combine三步:
1按照键值(key)或者分组变量将数据分组。
2对于每组应用我们的函数,这一步非常灵活,可以是python自带函数,可以是我们自己编写的函数。
3将函数计算后的结果聚合。
1 分组模式及其对象
11 分组的一般模式
三个要素:分组依据、数据来源、 *** 作及其返回结果
dfgroupby(分组依据)[数据来源]使用 *** 作
12 分组依据的本质
13Groupby 对象
通过 ngroups 属性,可以访问分为了多少组:
通过 groups 属性,可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:
当 size 作为 DataFrame 的属性时,返回的是表长乘以表宽的大小,但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行,此时必须知道组的具体名字:
14 分组的三大 *** 作
分组的三大 *** 作:聚合、变换和过滤
2聚合函数
21内置聚合函数
包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
22agg 方法
a使用多个函数
当使用多个聚合函数时,需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入,先前提到的所有字符串都是合法的。
b对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应,可以通过构造字典传入 agg 中实现,其中字典以列名为键,以聚合字符串或字符串列表为值。
c使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数,需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列,逐列进行计算
d聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名,只需要将上述函数的位置改写成元组,元组的第一个元素为新的名字,第二个位置为原来的函数,包括聚合字符串和自定义函数
3 变换和过滤
31 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列, 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ,它们的使用方式和聚合函数类似,只不过完成的是组内 累计 *** 作。
32 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤,而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广,指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留,False 则该组会被过滤,最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中,定义了 filter 方法进行组的筛选,其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身,在之前例子中定义的 groupby 对象中,传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ,因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用,同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
4 跨列分组
41 apply 的引入
42 apply 的使用
在设计上,apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致,只不过后者只允许返回布尔值
a标量情况:结果得到的是 Series ,索引与 agg 的结果一致
bSeries 情况:得到的是 DataFrame ,行索引与标量情况一致,列索引为 Series 的索引
cDataFrame 情况:得到的是 DataFrame ,行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上,再加一层返 回的 DataFrame 行索引,同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
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