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pandas作为数据处理的得力工具，简便了数据开发过程，之前串联了pandas的使用方法，现在用几个小案例巩固一下常用的pandas方法。

前一章节的pandas使用链接：pandas模块的使用
假设有一个数据文件，是某个网站的点击、下单记录（说明：数据只是模拟案例提供使用，没有任何实际意义）

page click add pay cost		
1516609143869 2 8 92 9

假设一行数据如上所示，分别为页面、点击、添加、支付、花费等字段，那么需要实现的功能如下。

1. 添加随机日期

数据缺少日期，为了模拟数据，需要对每行数据增加一个随机日期，要求：日期范围在2023-01-01 至 2023-01-15之间

# TODO 1 : 读入数据到DataFrame
data = pd.DataFrame(pd.read_table(path, sep= ' ', header=None, names=['page','click','add','pay','cost']))

为每行数据增加一个随机日期

# TODO 2 : 增加随机日期，范围在01-01，01-15之间
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-15', periods=len(data))
date_rng_formatted = [date.strftime("%Y-%m-%d") for date in dates]data['dt'] = np.random.choice(date_rng_formatted, len(data))

2. 聚合求和

要求：按照page字段聚合，求click、add、pay的和

# TODO 3 : 每个页面的总共点击、添加、支付、花费总
df_sum = data.groupby('page').agg({'click':'sum','add':'sum','pay':'sum', 'cost':'sum'})

3.聚合求和排序

要求：每个页面的总共点击、添加、支付、花费总量按照点击、添加、支付、花费排序

# TODO 4 : 每个页面的总共点击、添加、支付、花费总量按照点击、添加、支付、花费排序
df_sort = data.groupby('page').agg({'click':'sum','add':'sum','pay':'sum', 'cost':'sum'}).sort_values(['click','add','cost'],ascending=False)

4. 聚合求和排序取前十

这里分为两个类别：

1. 聚合求和排序后取全部的前十

# 方法一
# TODO 5 : 每个页面的总共点击、添加、支付、花费总量按照点击、添加、支付、花费排序,取前十
df_sort_get = data.groupby('page').agg({'click':'sum','add':'sum','pay':'sum', 'cost':'sum'}).sort_values(['click','add','cost'],ascending=False).head(10)#方法二
df_sort_get = data.groupby('page').agg({'click':'sum','add':'sum','pay':'sum', 'cost':'sum'}).sort_values(['click','add','cost'],ascending=False).iloc[:10]

2. 聚合求和排序后取每个分组的前十

# TODO 6 : 每个页面总共点击、添加、支付的总和排序并取组内前十
df_group_sort_get = data.sort_values(['click','add','cost'], ascending=False).groupby('page').head(5).iloc[:,[0,1,2,3]]

5. 聚合取极值

要求：按照日期，取每个日期里点击量最多的记录

# TODO 7 : 求每日点击总和最多的页面并按照dt字段升序输出
df_dt_page = data.groupby(['page','dt']).agg({'click':'sum'}).sort_values(['click'], ascending=False).groupby('dt').head(1).sort_values('dt')

6. 重新赋值

要求：将每个页面总点击数量不超过100的重新赋值为0

# TODO 8 : 将每个页面总点击数量不超过100的重新赋值为0
data_sum = data.groupby(['page']).agg({'click':'sum'})
data_sum.loc[data_sum['click']<100,'click'] = 0

7. 按条件赋值

要求：将每个页面总点击数量不超过100的重新赋值为0,否则为1,并赋予新列

# TODO 9 : 将每个页面总点击数量不超过100的重新赋值为0,否则为1,并赋予新列
data_sum_tmp = data.groupby(['page']).agg({'click':'sum'})
def func(x):if x['click'] < 100:return 0else:return 1
data_sum_tmp['new_cloumn'] = data_sum_tmp.apply(func, axis=1)

以上列举了几个常用到的pandas处理方法，但是不够全面，在真实使用下肯定用到的方法和技巧会更多，需要多多练习和总结。