此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd

转发本文并私信我"python"，即可获得Python资料以及更多系列文章(持续更新的)

经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas

前言

上一节我们重点介绍了针对文本条件的统计方式，这次来把数值相关的讲解一下，并且用一个 Excel 操作思维带你理解 pandas 的运算逻辑。

继续使用泰坦尼克号沉船事件的乘客名单作为例子：

pclass：船舱等级survived：是否生还fare：票价sex：性别home.dest：住址如果你看过上一节文章，想必应该理解到，在 pandas 中，不管是数值或是文本的条件统计，本质都是构造条件 bool 列，之后的处理是一样的。

废话少说，直接看各种复杂需求！

案例1：简单需求

"30岁以上的人数"

先看看Excel函数公式的做法：

简单使用 countifs 即可注意，第二个参数使用文本(双引号包围)，主要是因为需要使用 大于号。这使得函数公式的语义更好pandas中数值条件也很非常容易表达：

行1：df.age >30 构造出"年龄大于30"的 bool 列与 Excel之间的关系

你会发现，其实 pandas 中的运算操作，与 Excel 函数公式的运算是非常相似(数组公式更相似)，pandas 的操作就像你在第一行写了一个处理逻辑公式，他就自动为你把逻辑公式复制一整列。

不知道我说啥？看看下面的 Excel 操作演示，来实现"30岁以上的人数":

代码df.age>30相当于如下操作：

pandas 代码， df.age >30 ，构造出条件 bool 列，过程如上在数据旁边新增一列，直接执行 C2 单元格是否大于30，结果是一个 bool 值由于 pandas 代码是直接指定 年龄 列是否大于30，因此相当于自动把 E2 单元格的公式复制下去此时，代码df[cond]，相当于如下操作：

df[cond] 相当于 df[df.age > 30]相当于在辅助列上做筛选，把 true 值的行筛选出来！所以你会发现，如果只是执行 df[cond] ，得到的是那些年龄大于30的行如果你熟悉 Excel 的功能，你可能会说："这不就是智能表格？！"

是的，智能表格更能体现，如下：

创建表格

在表格旁边输入公式注意此时公式中的引用不是单元格地址，而是直接以列名显示这个地方与 pandas 非常相似，这是因为他们都是在表达，你在操作一个有结构的表格当你按下回车，公式自动填充：

其他各种需求

当你理解了上面的思路，那么只要你熟悉 pandas 各种构造 bool 列的技巧，各种需求基本难不倒你。

"30岁以上男女的人数"：

一个个写，太麻烦了，直接条件筛选，分组统计：

"男女高于各自性别的平均年龄的人数"

有没有发现男性的人数与之前需求的人数很接近？因为刚好男性的平均年龄在30岁左右当然，还是可以直接分组统计的：

"男女各自年龄最小的人的资料"：

他们都在 S 港口上船，同是三等舱女生获救了，男生遇难了"男女各自年龄最大的人的资料"：

他们都是在 S 港口上船，同是一等舱他们都获救了一等舱可能更靠近甲板，逃生更容易最后来一个复杂一点的需求。

"看看各个年龄段，男女的生还情况"：

简单让 pandas 按数据中的年龄，平均划分成4段大概可以看出，男性的生还率低于女性，特别是20到40岁这个年龄段更多针对泰坦尼克号沉船事件数据的详细分析，可以查看 公众号中：数据大宇宙 > 数据分析 > 探索分析 系列文章关于透视表和数据分段，请查看 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas] 相关文章

总结

本文重点：

pandas 中构造 bool 列的过程，与 Excel 操作智能表格非常相似idxmin、idxmax 可以根据一列值的最小或最大值，获得对应的行索引值

如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。