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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Melt Melt可以被认为是“不可透视的”,因为它将基于矩阵的数据(具有二维)转换为基于列表的数据(列表示值,行表示唯一的数据点),而枢轴则相反。...包含值的列将转换为两列:一列用于变量(值列的名称),另一列用于值(变量中包含的数字)。 ? 结果是ID列的值(a,b,c)和值列(B,C)及其对应值的每种组合,以列表格式组织。...合并不是pandas的功能,而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”,在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”,并带有相应的键。...另一方面,如果一个键在同一DataFrame中列出两次,则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...请注意,concat是pandas函数,而不是DataFrame之一。因此,它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含,默认情况下将包含该列,缺失值列为NaN。

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    资源 | 23种Pandas核心操作,你需要过一遍吗?

    选自 Medium 作者:George Seif 机器之心编译 参与:思源 本文转自机器之心,转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库,它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...在本文中,作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是新的列表,「headers」为表头字符串组成的列表...(13)将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作 (16)对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2: df["height"].apply(*lambda* height

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    python下的Pandas中DataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

    导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; dict...one', 'two'], columns=['year', 'state']) year state one 1 2 two 3 4 4:Python中将列表转换成为数据框有两种情况...第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...6 7 8 data=data.T#转置之后得到想要的结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print

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    pandas

    对象:pd.DataFrame(data,index,columns) 与Series不同的是,DataFrame包括索引index和表头columns:   其中data可以是很多类型: 包含列表、字典或者..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同,在 Pandas 中,我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置 注意 转置不会影响原来的数据,所以如果想保存转置后的数据,请将值赋给一个变量再保存。...如下所示: import pandas as pd from faker import Faker # 你的一维列表数据 data = [] fk = Faker...对象,将列表作为一列数据 df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名']) df_transposed = df.T # 保存为行 # 将 DataFrame

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    在 Python 中,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典的 key 的顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas 将如何处理?

    pandas 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中,使用 pandas 库通过列表字典(即列表里的每个元素是一个字典)创建 DataFrame 时,如果每个字典的...首先,我们需要了解什么是 DataFrame 以及为什么会有通过列表字典来创建 DataFrame 的需求。...pandas 是一个强大的数据处理库,提供了 DataFrame 等数据结构以及一系列数据处理函数。 import numpy as np:这行代码导入了 numpy 库,并将其重命名为 np。...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64):这行代码使用 pandas 的 DataFrame 函数将 data 列表转换为 DataFrame。...总的来说,这段代码首先导入了所需的库,然后创建了一个包含多个字典的列表,最后将这个列表转换为 DataFrame,并输出查看。

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    整理了25个Pandas实用技巧(上)

    最后,如果你需要在列名中添加前缀或者后缀,你可以使用add_prefix()函数: ? 或者使用add_suffix()函数: ?...你也可以使用这个函数来选取数据类型为object的列: ? 你还可以选取多种数据类型,只需要传递一个列表即可: ? 你还可以用来排除特定的数据类型: ?...将字符型转换为数值型 让我们来创建另一个示例DataFrame: ? 这些数字实际上储存为字符型,导致其数据类型为object: ? 为了对这些列进行数学运算,我们需要将数据类型转换成数值型。...你可以对第三列使用to_numeric()函数,告诉其将任何无效数据转换为NaN: ? 如果你知道NaN值代表0,那么你可以fillna()函数将他们替换成0: ?...glob会返回任意排序的文件名,这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。

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    为什么LSTM看起来那么复杂,以及如何避免时序数据的处理差异和混乱

    在这篇文章中,将分析为什么我们必须下定决心使用一组特定的范例,特别是在为冗长的LSTM编程时,以便更好地调试和共享。...数据结构大致可以分为以下三种: Pandas DataFrame Numpy Arrays Lists Pandas DataFrame Pandas 是一个可靠的且便于操作的数据处理库。...而我们在编写人工智能算法时,总是需要在进程的任何一步检查数据以便于调试。在 Pandas 库中可以很方便地做到这一点: df.head() ?...Lists 将数据集的内容存储在多维列表中是十分低效的。以 Kaggle 上发表的一段代码为例: ?...通过统一使用 Pandas Dataframe,可以轻松地检查每个函数地输出,更好地进行算法调试工作。

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    pandas 变量类型转换的 6 种方法

    pandas中select_dtype函数可以特征变量进行快速分类,具体用法如下: DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) include...:列表,想要留下的数据类型,比如float64,int64,bool,object等 exclude:列表,需要排除的数据类型,同上。...float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。...比如,当我们遇到'[1,2,3]'这种情况的时候,我们实际想获取里面的列表,但是现在却是个字符串类型,我们可以使用eval函数将''这个外套直接去掉,去掉后自动转换成里面数据类型。...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(a) >> [1, 2, 3] 5、转换时间类型 使用to_datetime函数将数据转换为日期类型,用法如下: pandas.to_datetime

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    上手Pandas,带你玩转数据(1)-- 实例详解pandas数据结构

    Pandas序列可以使用以下构造函数创建: pandas.Series( data, index, dtype, copy) 参数释义: data:数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants...可以使用以下构造函数创建一个pandas DataFrame: pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数释义: 参数和说明 data...:数据采用各种形式,如ndarray,序列,地图,列表,字典,常量和另一个DataFrame。...数据采用各种形式,如ndarray,序列,地图,列表,字典,常量和另一个DataFrame items:axis=0 major_axis:axis=1 minor_axis:axis=2 dtype:...---- DataFrame基本方法 属性或方法 描述 Ť 转置行和列。 axes 以行轴标签和列轴标签作为唯一成员返回列表。 dtypes 返回此对象中的dtypes。

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    使用Python制作疫情数据分析可视化图表(二)

    目录 一、基本数据的查看和初步处理 二、时间序列与区域划分 三、快速查看不同省市疫情现状 四、累计确诊病例走势 五、不同省市确诊新增情况 六、全国疫情动态可视化 七、制作数据地图 八、如何用气泡图制作数据地图...二、时间序列与区域划分  1、数据类型转换为时间序列 在数据中,有一个字段是“date”,但是它的数据类型是整型(int),需要将其转换为日期的格式。...['date']) #再次查看数据基本情况 df.info() 也可以写成一行:  df['date'] = pd.to_datetime(date['date'].astype('str')) 2、为什么需要时间序列...data_nothb_all.gruopby('date')['疑似', '确诊', '死亡'].sum() #查看数据 data_china.head() data_nothb.head() 注意,这里用到了pandas.DataFrame.gruopby...()函数,它可以:  根据某些条件将数据拆分成组对每个组独立应用函数将结果合并到一个数据结构中  特别注意pandas.DataFrame.gruopby()函数只做数据的分组,不做计算,一般不会单独出现

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    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...这样就可以生成 DataFrame 了,但如果要用非数字形式的列名,需要强制把字符串转换为列表, 再把这个列表传给 columns 参数。 ?...传递列表即可选择多种类型的列。 ? 还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...生成的 DataFrame 索引有重复值,见 “0、1、2”。为避免这种情况,要在 concat() 函数里用忽略旧索引、重置新索引的参数,ignore_index = True。 ? 10....把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列,第二列包含的是 Python 整数列表。

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