想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...⚠️ Pandas官方提示：以下切片形式操作在简单的交互式数据分析时是非常友好的，但是如果应用于生产环境尽量使用优化后的一些方法：.at，.iat，.loc，.iloc，.ix等。...上述两种数据选择虽是基于DataFrame，但Series也支持同样的操作，以1001A 站点的AQI数据为例: s = data.loc[data.type == 'AQI']['1001A'] ?...data.fillna() # fillna 使用给定值和方法进行数据填补 data.interpolate() # interpolate 可以通过线性插值等方法通过插值补齐数据 统计计算 Pandas...sub.xs('1001A', axis=1) 简单绘图 在 Python可视化工具概览 中我们提到过数据处理和可视化一条龙服务的Pandas，Pandas不仅可以进行数据处理工作，而且其还封装了一些绘图方法
在轴上进行基本索引 分层索引的一个重要特点是，你可以通过标识数据中的子组的“部分”标签来选择数据。...pandas 中，元组和列表在索引时并非相同对待。...警告 在.loc指定器中应指定所有轴，即索引和列的索引器。有一些模糊的情况，传递的索引器可能被误解为索引两个轴，而不是例如行的MultiIndex。...在接下来的子章节中，我们将重点介绍一些其他索引类型。 CategoricalIndex CategoricalIndex是一种支持具有重复索引的索引类型。...在轴上进行基本索引 分层索引的一个重要特点是，您可以通过标识数据中的子组的“部分”标签来选择数据。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...在关系型数据库中，它被称为复合主键。 你可以在DataFrame从CSV解析出来后指定要包含在索引中的列，也可以直接作为read_csv的参数。...Python 只允许在方括号内使用冒号，不允许在小括号内使用，所以你不能写df.loc[(:, 'Oregon'), :]。 警告! 这里不是一个有效的Pandas语法!...我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。
使用分层索引进行高级索引 在使用.loc进行高级索引时，将MultiIndex在语法上整合在一起有点具有挑战性，但我们已经尽力做到了。一般来说，MultiIndex 键采用元组的形式。...pandas 中，元组和列表在索引时并非被处理相同。...在直接使用Index对象而不是通过DataFrame时，可以使用Index.set_names()来更改名称。...在 pandas 中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。因此，只有使用标准工具如 .loc 进行基于标签的索引。...在邮件列表和科学 Python 社区的各个成员中已经进行了大量讨论。在 pandas 中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...通过这种方式，可以在熟悉的一维Series和二维DataFrame对象中，紧凑地表示高维数据。...列的MultiIndex 在DataFrame中，行和列是完全对称的，就像行可以有多个索引层次一样，列也可以有多个层次。...： pop['California', 2000] # 33871648 MultiIndex也支持部分索引，或仅索引索引中的一个层次。...在人口字典上调用它将产生一个带有state和year列的DataFrame，包含以前在索引中的信息。
在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库 在使用 Pandas 之前，首先导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....创建多级索引 3.1 在 DataFrame 中创建多级索引 创建多级索引 DataFrame data = { 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60], '...总结 多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具，通过多级索引，你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中，多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。...希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 Pandas 中的多级索引。
什么是多重/分层索引 多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构，它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利，我们首先来创建带有多重索引的...DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引，即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组，代码如下 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint..., 'Day'] ## 或者是 df.loc[('London', ) , ('Day', )] output 通过调用loc()方法来获取第一层级上的数据，要是我们想要获取所有“行”的数据，代码如下...'].loc['2019-07-03'] output 在第一次调用loc['Cambridge', 'Day']的时候返回的是DataFrame数据集，然后再通过调用loc()方法来提取数据，当然这里还有更加快捷的方法...内部也提供了IndexSlice()方法来方便我们更加快捷地提取出多重索引数据集中的数据，代码如下 from pandas import IndexSlice as idx df.loc[ idx
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...DataFrame有两种可供选择的索引模式：loc用于通过标签进行索引，iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。...警告 为了摆脱这种情况下的警告，让它成为一个真正的副本： df1 = df.loc['a':'b'].copy(); df1['A']=10 Pandas还支持一种方便的NumPy语法，用于布尔索引...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称...因此，按照速度递增的顺序： 通过g.apply()实现多列范围的自定义函数 通过g.agg()实现单列范围的自定义函数（支持用Cython或Numba加速）。
DataFrame多层索引 多层索引简介 众所周知Pandas的Series和DataFrame存放的是一维和二维数组，那么想存放多维数组就得通过多层索引来实现。...loc检索切片多层索引对象 import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012]] index = pd.MultiIndex.from_product...'name']]) #仅检索分数信息 print(data.loc['期中',2010]['score']) print(data.loc['期中',2010].loc['score']) #结果 name...2 xs在访问索引时需要指定要查询的具体key值，否则会报错。 3 xs在访问索引时需要指定对应的level，否则会报错。...T对多层索引转置 #通过DataFrame的T方法对原有的多层索引进行转置，即原有的列为索引，索引合并为列。
qr-code.png Pandas是Python数据科学生态中重要的基础成员，功能强大，用法灵活，简单记录之。 数据结构 两种核心数据类型，Series和DataFrame。...It is generally the most commonly used pandas object. 可以通过多种方式构建一个DataFrame。...: A multi-level, or hierarchical, Index DatetimeIndex MultiIndex相对复杂，在GroupBy操作中比较常用。...参考资料 pandas.Index MultiIndex / Advanced Indexing Indexing Indexing 最基本的索引操作。...= pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second']) >>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2,
参考链接： Pandas的布尔索引 一、索引器 表的列索引 列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。...通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列： df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas...[5:3] df_loc_slice_demo.loc[3:5] # 没有返回，说明不是整数位置切片 【d】 * 为布尔列表 在实际的数据处理中，根据条件来筛选行是极其常见的，此处传入 loc 的布尔列表与...You', 'Gaoqiang Qian')] 最后需要指出的是，对于 Series 也可以使用 loc 索引，其遵循的原则与 DataFrame 中用于行筛选的 loc[*] 完全一致，此处不再赘述...pandas 中，支持把字符串形式的查询表达式传入 query 方法来查询数据，其表达式的执行结果必须返回布尔列表。
## 索引的不同选择 为了支持更明确的基于位置的索引，对象选择已经增加了一些用户请求的添加。pandas 现在支持三种类型的多轴索引。 .loc 主要基于标签，但也可以与布尔数组一起使用。...警告 pandas 在从.loc设置Series和DataFrame时会对齐所有轴。 这不会修改df，因为在赋值之前列对齐。...注意 对于.iloc索引，不支持从可调用返回元组，因为在应用可调用之前会发生行和列索引的元组解构。...如果值是一个数组，则 isin 返回一个布尔值的 DataFrame，其形状与原始 DataFrame 相同，其中 True 表示元素在值序列中。...以前，可以使用专用的 DataFrame.lookup 方法来实现这一点，该方法在版本 1.2.0 中已弃用，并在版本 2.0.0 中删除。
在使用 pandas 之前，需要引进它，语法如下： import pandas 这样你就可以用 pandas 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如创建一维的 Series...pandas.Series() pandas.DataFrame() 但是每次写 pandas 字数有点多，通常我们给 pandas 起个别名 pd，用以下语法，这样所有出现 pandas 的地方都可以用...Pandas 里最基本的数据结构 DataFrame: 二维数据，类似于 R 中的 data.frame 或 Matlab 中的 Tables。...(Hint: 看看两组里冒号 : 在不同位置，再想想 DataFrame 每一行和每一列中数据的特点) 布尔索引 在〖数组计算之 NumPy (上)〗提过，布尔索引就是用一个由布尔类型值组成的数组来选择元素的方法...用 MultiIndex 可以创建多层索引的对象，获取 DataFrame df 的信息可用 df.loc[1st].loc[2nd] df.loc[1st].iloc[2nd] df.iloc[1st
需要注意的是 loc 函数的第一个参数不能直接传入整数，可以考虑送个列表进去 DataFrame.iloc[]访问 使用方法与 loc 相似，主要区别是该函数在使用时对列的索引可以用列索引号。...也可以通过建立一个 Series 通过赋值运算把两个中索引一致的位置进行修改 添加或者删除行/列 添加行或者列可以通过直接赋值的方法进行修改 xy123.loc[xy123['x']<=3,'x'...支持处理在格式上间隔不相等的时间序列数据，但是有的时候我们希望生成或者转化成一些间隔相同时间序列数据。...数据横向、纵向堆叠：pandas.concat([],axis=,join=)（可以通过 keys 来在合并轴上创建层次索引） s1=pd.DataFrame( { 'height...().T 除此以外可以对其参数进行调整,来对df中其他类型的变量进行统计描述，具体调整细节help即可，这里不再赘述。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...一旦在索引中包含了列，就不能再使用方便的df.column_name符号了，而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。...现在你知道它们的存在，可以选择通过删除、用常量值填充或插值来摆脱它们，如下所示： fillna(), dropna(), interpolate() 另一方面，可以继续使用它们。
pandas 的 ExtensionArray 接口 实现的；因此，在 pandas API 中集成了此接口的地方存在支持的功能。...pandas 的ExtensionArray 接口实现的；因此，在 pandas API 中集成了此接口的地方存在支持的功能。...在 MultiIndex / 高级索引中查看 MultiIndex 和更高级的索引文档。 在食谱中查看一些高级策略。...不同的索引选择 为了支持更明确的基于位置的索引，对象选择已经增加了一些用户请求的内容。pandas 现在支持三种类型的多轴索引。 .loc 主要基于标签，但也可以与布尔数组一起使用。...警告 当使用.loc设置Series和DataFrame时，pandas 会对齐所有轴。 这不会修改df，因为列对齐是在赋值之前进行的。
Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写： Panel,Dataframe,Series。...其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。 但实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。...2，使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引 可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。 ?...二，多层级索引的取值 多层级索引Series或多层级DataFrame支持方括号直接取值，loc取值，和pd.IndexSlice切片取值等方法。 1，多层级Series的取值 ? ? ?...2，多层级DataFrame的取值 ? ? ? ? ? ? ?
(df[2:4]) loc是针对DataFrame索引名称的切片方法。...loc方法使用方法如下： 只支持索引名称，不支持索引位置 import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b'...的行 df = df.drop(0) print(df) 修改DataFrame中的数据 （访问） 更改DataFrame中的数据，原理是将这部分数据提取出来，重新赋值为新的数据。...，赋值修改的话 # 只能采用通过列，找行的方式，因为底层有赋值的过程 # 如果通过行找列，因为底层没有赋值的过程，所以没有效果，不会修改成功 ⭐️复合索引 DataFrame的行级索引与列级索引都可以设置为复合索引...df.Age['20+'] df['Age'] df['Age', '20+'] 数据加载 读HTML中的内容，要求：在HTML中必须要有table标签 ⭐️处理普通文本 读取文本：read_csv
使 Matplotlib 看起来像 R 设置 x 轴主要和次要标签 在 IPython Jupyter 笔记本中绘制多个图表 创建多行图 绘制热力图 注释时间序列图 注释时间序列图 #2 使用 Pandas...解析多列中的日期组件 使用格式在多列中��析日期组件更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df = pd.DataFrame...文档 [从类文件句柄中读取](https://stackoverflow.com/questions/15588713/sheets-of-excel-workbook-from-a-url-into-a-pandas-dataframe.../20428786#20428786) [在创建唯一索引的同时追加到存储中](https://stackoverflow.com/questions/16997048/how-does-one-append-large-amounts-of-data-to-a-pandas-hdfstore-and-get-a-natural...我们建议使用 HDF5 或 parquet，这两者都受到 pandas 的 IO 设施支持。
我们建议现在就启用它以从所有改进中受益。 写时复制首次引入于版本 1.5.0。从版本 2.0 开始，大部分通过 CoW 可能实现和支持的优化已经实现。...从 pandas 2.1 开始，所有可能的优化都得到支持。 写时复制将在版本 3.0 中默认启用。 CoW 将导致更可预测的行为，因为不可能用一个语句更新多个对象，例如索引操作或方法不会产生副作用。...与具有MultiIndex的DataFrame在一个级别上连接。...连接 输入参数的MultiIndex必须完全在连接中使用，并且是左参数中索引的子集。...连接 输入参数的MultiIndex必须完全在连接中使用，并且是左侧参数中索引的子集。
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