首先创建一个csv文件，创建方式为新建一个文本文档，然后将这个文本文档重命名为test.csv 再用Excel打开，添加内容 内容如下： ?...先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....，所以是encoding=‘gbk’ 由于我将文件放在了python的工程文件夹内，所以filename=’....再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '....，希望对大家的学习有所帮助。
库中函数，用于删除DataFrame中的重复行。...last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'（默认）：保留第一个出现的重复项，删除后续重复项。...# 'last'：保留最后一个出现的重复项，删除之前重复项。...','Milliseconds']],on='GenreId',how='outer') concat： Pandas函数 可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象 只用索引对齐 默认是外连接（也可以设为内连接...外连接、右连接）
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...# 检查重复行 df.duplicated() # 删除重复行 df.drop_duplicates() # 计算z分数 z_scores = (df - df.mean()) / df.std...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge...# 以csv格式导出, 不带行索引导出 df.to_csv('filename.csv', index=False) # 以Excel格式导出, 不带行索引导出 data.to_excel('filename.xlsx
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...inplace：表示是否放弃副本数据，返回新的数据，默认为False。 ignore_index：表示是否对删除重复值后的对象的行索引重新排序，默认为Flase。...how参数的取值‘inner’代表基于left与right的共有的键合并，类似于数据库的内连接操作；'left’代表基于left的键合并，类似于数据库的左外连接操作；'right’代表基于right的键合并...，类似于数据库的右外连接操作；'outer’代表基于所有left与right的键合并，类似于数据库的全外连接操作。...’inner’或’outer’（默认值），其中’inner’表示内连接，即合并结果为多个对象重叠部分的索引及数据，没有数据的位置填充为NaN；'outer’表示外连接，即合并结果为多个对象各自的索引及数据
keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...axis：表示连接的轴向，可以为0或1，默认为0 join：表示连接的方式，inner表示内连接， outer表示外连接默认使用外连接。...2.2.1.1 how参数可以取下列值 left：使用左侧的 DataFrame的键，类似SQL的左外连接 right：使用右侧的 DataFrame的键，类似SQL的右外连接 outer：使用两个...3.2.1 pivot()方法 index：用于创建新 DataFrame对象的行索引。...4.1.1 rename()方法 index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。 inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。
具体而言，在本章中，我们将介绍： 重命名列 使用[]和.insert()添加新列 通过扩展添加列 使用连接添加列 重新排序列 替换列的内容 删除列 添加新行 连接行 通过扩展添加和替换行 使用.drop...然后，pandas 将新的Series与副本DataFrame对齐，并将其添加为名为RoundedPrice的新列。 新列将添加到列索引的末尾。 .insert()方法可用于在特定位置添加新列。...连接可能会导致重复的列名。 为了演示这种情况，让我们重新创建rounded_price，但将其命名为Price列。.../-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00201.jpeg)] 现在，连接将导致重复的列。...附加过程将返回一个新的DataFrame，并首先添加来自原始DataFrame的数据，然后再添加第二行的数据。 追加不会执行对齐，并且可能导致索引标签重复。
图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。...，在创建新列时经常需要指定 axis=1。...重要的参数包括 on（连接字段），how（例如内连接或左连接，或外连接），以及 suffixes（相同字段合并后的后缀）。concat：沿行或列拼接DataFrame对象。
然后，行具有NaN值，其中源对象中不存在列。 指定连接类型 默认连接实际上沿着与连接相反的轴（行索引）上的索引标签执行外连接操作。 这使得标签的结果集类似于执行那些标签的并集。.../apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00535.jpeg)] 与在axis=1上进行连接连接一样，在不考虑创建重复项的情况下复制行中的索引标签...忽略索引标签 如果要确保结果索引没有重复项并保留所有行，则可以使用ignore_index=True参数。...然后，它为每组匹配的标签在结果中创建一行。 然后，它将来自每个源对象的那些匹配行中的数据复制到结果的相应行和列中。 它将新的Int64Index分配给结果。 合并中的连接可以使用多个列中的值。...此外，采用这种格式更容易添加新的变量和度量，因为可以简单地将数据添加为新行，而不需要通过添加新列来更改DataFrame的结构。 堆叠数据的性能优势 最后，我们将研究为什么要堆叠数据。
highlight=update#pandas.DataFrame.update concat方法 concat方法可以在两个维度上拼接，默认纵向凭借（axis=0），拼接方式默认外连接 所谓外连接，就是取拼接方向的并集...highlight=concat#pandas.concat merge与join 1. merge函数 merge函数的作用是将两个pandas对象横向合并，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认inner...默认使用inner连接，因为merge只能横向拼接，所以取行向上keys的交集，下面看如果使用how=outer参数。...highlight=merge#pandas.DataFrame.merge 2. join函数 join函数作用是将多个pandas对象横向拼接，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认左连接，可选inner...(b) 将所有不符合(a)中条件的行筛选出来，合并为一张新表，列名与原表一致。
NaN值的标签为1，是 的 的十分之一，因此插值将为0 + (100 - 0) / 10或10。 处理重复数据 样本中的数据通常可以包含重复的行。...请注意，删除重复项时会保留索引。 重复记录可能具有不同的索引标签（在计算重复项时不考虑标签）。 因此，保留的行会影响结果DataFrame对象中的标签集。 默认操作是保留重复项的第一行。...如果要 保留重复项的最后一行，请使用keep='last'参数。...-2e/img/00510.jpeg)] 常见的做法是获取应用操作的结果并将其添加为DataFrame的新列。...因此，在 Pandas 中，最好只添加新的行或列（或全新的对象），并且如果以后内存或性能成为问题，请根据需要进行优化。
常用的合并数据的函数包括： 2.1 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...，类似于数据库的右外连接操作；'outer’代表基于所有left与right的键合并，类似于数据库的全外连接操作。...result = pd.merge(df_left, df_right, on='key') result 输出为： 左外连接的方式合并数据 # 以key为主键，采用左外连接的方式合并数据...若设为True，则会在清除结果对象的现有索引后生成一组新的索引。...； pd.concat()通过axis参数指定在水平还是垂直方向拼接； df.append()在DataFrame的末尾添加一行或多行；大致等价于pd.concat([df1,df2],axis=0
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...的项 array([1, 2]) >>> b[0:2,1] # 选择第1列中第0行和第1行中的项目 array([ 2., 5.]) >>> b[:1] # 选择第0行中的所有项目，等价于b[0:1...>>> h.resize((2,6)) # 返回一个具有形状(2,6)的新数组 >>> np.append(h,g) # 向数组添加项 >>> np.insert(a, 1, 5) #...在数组中插入项 >>> np.delete(a,[1]) # 从数组中删除项 合并数组 >>> np.concatenate((a,d),axis=0)# 连接数组 array([ 1, 2, 3...其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left。
，how 原理同上 # 同时可以添加条件删除 print(df.dropna(axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN...实际上就是对两个df 求交集还是并集的选择 # 外连接就是并集，内连接就是交集 3. merge() 方法 merge函数可以真正实现数据库的内外连接，且外连接还可以有左右连接的特性。...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。...course)) merge可以进行左外连接，右外连接，全连接。...表得出结果 print(choose.merge(course, how = "outer")) # merge进行左右外连接 # course表左外连接choose表，结果保留course 的全部行及列
1、objs 就是需要连接的对象集合，一般是列表或字典； 2、axis=0 是连接轴向join='outer' 参数作用于当另一条轴的 index 不重叠的时候，只有 'inner' 和 'outer...3、pandas中的DataFrame pandas中有sort和rank，这个就跟R里面是一样的了。...# 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中） 基本操作： t.add('x') # 添加一项 s.update([10,37,42]) # 在s中添加多项...t) s & t 返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素 s.difference(t) s - t 返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素...s.symmetric_difference(t) s ^ t 返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素 s.copy() 返回 set “s”的一个浅复制
=email FROM testtable 4.删除重复行 SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。...使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。...连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，尔后通过连接进行查询。 ...与内连接不同的是，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个表(全外连接时)中所有符合搜索条件的数据行。...而采用外连接时，它返回到查询结果集合中的不仅包含符合连接条件的行，而且还包括左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个边接表(全外连接)中的所有数据行。
对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键 left_on 以左侧的DataFrame作为连接键 right_on 以右侧的DataFrame作为连接键 left_index 以左侧的行索引作为连接键...right_index 以右侧的行索引作为连接键 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为('x','y') copy...，对象必须是pandas数据类型 axis 按列或者行拼接，0是纵轴，1是横轴 join 制定inner或outer，默认为outer keys 默认无，如果传递了多个级别，则应包含元组。...levels 序列列表，默认无，用于构造多重索引 names 创建分层级别的名称 verify_integrity bool，默认为False，检查新的连接轴是否包含重复项 一向公正的pandas社长同样也为小超建造了一个场景...伸个懒腰，小结一下吧： 1.merge默认是内连接，concat默认是外连接 2.concat准确来说是拼接，axis参数决定横纵向拼接，在axis=1 时为横向拼接，等价于merge 3.merge合并的范围广泛
下面是一些常用的数据转换方法： 合并：merge，concat，combine_frist(类似于数据库中的全外连接) 重塑：reshape；轴向旋转：pivot（类似excel数据透视表） 去重：drop_duplicates...添加图例 图例legend是另一种用于标识图标元素的重要工具。可以在添加subplot的时候传入label参数。...注解 除标准的图表对象之外，我们还可以自定义添加一些文字注解或者箭头。 注解可以通过text，arrow和annotate等函数进行添加。...组装一张图表需要单独调用各个基础组件才行。Pandas中有许多基于matplotlib的高级绘图方法，原本需要多行代码才能搞定的图表，使用pandas只需要短短几行。...：在Y轴上使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数 DataFrame除了Series中的参数外，还有一些独有的选项。
索引支持重复值，并且如果在任何索引中碰巧有重复项，则哈希表将无法再用于其实现，并且对象访问会变得很慢。...现在，当我们尝试创建新列时，将引发一个错误，警告我们有重复项。...在第 4 步中，我们创建三个新表，并在每个表中保留id列。 我们还保留num列以标识确切的director/actor列。 步骤 5 通过删除重复项和缺失值来压缩每个表。...为了帮助弄清它们之间的差异，请查看以下概述： concat： Pandas 函数 垂直或水平组合两个或多个 Pandas 对象 仅在索引上对齐 每当索引中出现重复项时发生错误 默认为外连接，带有内连接选项...join： 数据帧方法 水平组合两个或多个 Pandas 对象 将调用的数据帧的列或索引与其他对象的索引（而不是列）对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为左连接，带有内，外和右选项
# concat函数默认使用的是外连接，会保留每个DataFrame中的所有行。...4. concat, join, 和merge的区别 concat： Pandas函数 可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象 只用索引对齐 索引出现重复值时会报错 默认是外连接（也可以设为内连接...） join： DataFrame方法 只能水平连接两个或多个pandas对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列索引或行索引和另一个对象的行索引（不能是列索引） 通过笛卡尔积处理重复的索引值 默认是左连接...（也可以设为内连接、外连接和右连接） merge： DataFrame方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引...通过笛卡尔积处理重复的索引值 默认是内连接（也可以设为左连接、外连接、右连接） # 用户自定义的display_frames函数，可以接收一列DataFrame，然后在一行中显示： In[91]: from
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