摘选自董付国老师整理的300页pandas教学PPT,待时机成熟后再分享完整版。
Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据,其中一种是使用多条件索引,它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...解决方案可以使用以下步骤来实现多条件索引:首先,使用 isin() 方法来选择满足特定值的条件。isin() 方法接受一个列表或元组作为参数,并返回一个布尔值掩码,指示每个元素是否包含在列表或元组中。...代码例子以下是使用多条件索引的代码示例:import pandas as pd# 生成一些数据mult = 10000fruits = ['Apple', 'Banana', 'Kiwi', 'Grape...: vegetables, 'Animal': animals, 'xValue': xValues, 'yValue': yValues,}df = pd.DataFrame...vegetablesExclude 列表中,或者动物是 “Dog”最后,我们选择了满足以下条件的行:水果包含在 fruitsInclude 列表中蔬菜不包含在 vegetablesExclude 列表中动物是 “Dog”输出结果为:
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的,那么现在我想要让它从1开始怎么做?...axis为1表示删除列,0表示删除行。inplace为True表示直接对原表修改。...inplace:布尔值,默认为False,是否返回新的DataFrame。如果为True,则忽略复制值。...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame(np.arange...a b c beijing 0 1 2 shanghai 3 4 5 guangzhou 6 7 8 ''' # 可以使用map方法进行映射,map的使用方法就和python
参考链接: 带有Pandas的Python:带有示例的DataFrame教程 Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。...Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量,序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...用法: DataFrame.ne(other, axis=’columns’, level=None) 参数: other:系列,DataFrame或常量 axis:对于系列输入,轴与系列索引匹配... level:在一个级别上广播,在传递的MultiIndex级别上匹配索引值 返回:结果:DataFrame 范例1:采用ne()用于检查序列和 DataFrame 之间是否不相等的函数。 ...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":
笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右。每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果。...由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json()、json_normalize()、DataFrame...(eval(pandas_json))及DataFrame.from_dict(),from_dict()速度最快 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/NaughtyCat/...p/how-to-get-all-results-from-es-by-scroll-python-version.html Elasticsearch scroll取数据— python版 源码如下:...笔者环境(128G, 32核)一次取10000性能最好,网上大多测试,size取2000或者1000似乎较佳 (4)clear_scroll及时清理用完的scroll_id (5)如果数据量较大,设置超时和重试次数
DataFrame也能自动生成行索引,索引从0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']..., 'pay': [4000, 5000, 6000]} # 以name和pay为列索引,创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame...DataFrame除了能创建自动生成行索引外,还能自定义生成行索引,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([(... 6000 使用 索引与值 我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame的行索引、列索引和值,代码如下所示: import pandas as pd import...,也可通过 append()方法或 concat()函数等进行处理,以 loc 为例,例如要给 aDF 添加一个新行,可用如下方法: import pandas as pd import numpy as
情况:重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。...dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),index=list('aacdeb'),columns=list('ABCD')) dfa ?...print('存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['a','A']),'取值方法:',dfa.loc['a','A'].iloc[0]) print('---------------...-------------------------------------------------------') print('不存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['c','A'
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签...1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边。...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值的)。...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象,将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex
今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法,了解一下DataFrame的索引机制和使用方法。...所以DataFrame当中也为我们封装了现成的行索引的方法,行索引的方法一共有两个,分别是loc,iloc。这两种方法都可以查询某一行,只是查询的参数不同,本质上没有高下之分,大家可以自由选择。...我们使用切片,pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ? 但是索引对应的切片出来的结果是闭区间,这一点和Python通常的切片用法不同,需要当心。...因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行,所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。 逻辑表达式 和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。
创建一个示例数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'], ['虚竹', '...abcdef'.upper()), columns=['name', 'gender', 'score', 'skill', 'class']) df 1、iloc[] # 列表取值方式索引器...2.loc[] # 字典取值方式的索引器,只接受 index 和 columns 的值 ? 3、ix[] # 混合了 iloc 和 loc 的用法,整数和值都接受 ?...4、[[]] # R语言 中的双中括号索引方式 ? 5、字典形式索引列 ? 6、属性形式索引列(列名称不是整数) ?...还有些切片、花哨索引、布尔掩码都先对简单,且都能在以上方式中应用,私以为不应单独列出。 pandas 的很多形式跟 R语言很是相似,颇值得玩味! 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas自动化办公的问题,一起来看看吧。...请教问题 设置了header=None,通过drop_duplicates删除了重复行,怎样设置处理后的第一行为索引(原表格的列比较多,而且每次表格的列的名字不一定相同) 二、实现过程 这里【鶏啊鶏。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【wen】提问,感谢【鶏啊鶏。】
参考链接: Python | 使用Pandas.drop()从DataFrame删除行/列 将DataFrame的某列数据取出来,然后转化成字典: import pandas as pd data =...nanjing', 'changsha', 'wuhan'], 'sex': ['man', 'women', 'man', 'women', 'man', 'women'] } df = pd.DataFrame...name'], keep='first') #如果有重复项,需要去除,确定是保存那一列,否则会用后面的替换掉前面的 dff.set_index(keys='name', inplace=True) # 设置作为
文章来源:Python数据分析 参考学习资料: http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构: Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...----> 2 df_obj2.index[0] = 2 /Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py...:标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片,可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引,也就是我们自定义的索引名 示例代码
表格在数据中成为了一个绕不开的话题,因此专门处理数据的pandas库中出现DataFrame也就不显得奇怪了。 今天,给大家简单介绍一下DataFrame。 我们约定在程序开头的包引入是这种写法。...from pandas import DataFrame 我们先初始化一个表格,然后再对它的各种操作进行一系列讲解。构建DataFrame的方法有很多,最常见的就是利用NumPy数组组成的字典传入。...1.png 我们可以看到,姓名,薪酬,工作是作为列的,而自动生成的索引是作为行的。这是python中pandas约定俗称的格式。 我们可以对该表格,进行矩阵运算。比如矩阵转置。...3.png 我们可以看到,在是否有女朋友那一栏全部自动生成了NaN, 表示这一列数据为空。这里我们也可以得到启发,就是表格的index(索引)也是可以改变的,不一定就非要是数字。比如。...10.png 数组里每个元素都比原来少了1,这个功能的出现使得python更加灵活。其实我对它的最大感悟就是,它使得我在for循环时解决索引溢出问题方便多了。 表格也可以进行广播操作。
Warning: #如果使用多个label的切片,那么切片的起始位置都是包含的 Note that contrary to usual python slices, both the start and...1、生成多维索引 tuples = [ ......tuple,然后再传入column df.loc[('cobra', 'mark i'), 'shield'] Out[62]: 2 7、传入多维索引和单个索引的切片: df.loc[('cobra...max_speed shield cobra mark i 12 2 mark ii 0 4 sidewinder mark i 10 20 到此这篇关于python...pandas.DataFrame.loc函数使用详解的文章就介绍到这了,更多相关pandas.DataFrame.loc函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
参考链接: Python | Pandas 数据 DataFrame 初始化 1由字典初始化 (1)字典是{key:list} 格式 data = {'name':['li', 'liu', 'chen...,key2为索引 data = {'name':{'one':'li','two':'liu','three':'chen'}, 'score':{'one':'90','two':'80...还提供了loc(根据行标签)和iloc(根据位置),跟ix在功能上有重叠 先看loc print(df.loc['one']) #选取索引为'one'的行 print(df.loc[:,['name'...,'sex']]) # 选取所有的行以及columns为name和sex的数据; print(df.loc[['one','two'],['name','sex']] ) #表示选取索引为'one...'和'two'中olumns为name和sex的数据区 #以下两行都是输出 li ,但前者只输出值,类型为str,而后者会输出对应的列和索引,依旧是DataFrame print(df.loc['one
python中pandas模块查看DataFrame 1、首先加载pandas模块 import pandas 2、然后创建一个DataFrame df = pd.DataFrame(data=None..., index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 3、初始化一个DataFrame。...'], columns=['姓名','性别','年龄','职业']) 4、在命令行输入df ,即可看到当前DataFrame的内容。...以上就是python中pandas模块查看DataFrame的方法,希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
此教程适合有pandas基础的童鞋来看,很多知识点会一笔带过,不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index...# 如果dataframe中某个索引值不存在,会自动补上NaN df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e']) # fill_valuse为原先不存在的索引补上默认值...Texas","Utah","California"] df2 = df1.reindex( columns=states ) set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引...index 打造层次化索引的方法 # 将columns中的其中两列:race和sex的值设置索引,race为一级,sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index...(['race','sex'], inplace = True) # 默认情况下,设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index([
前面几篇文章已经介绍了Python自带的list()以及强大的numpy提供的ndarray类型,这些数据类型还不够强大吗?为什么还需要新的数据类型呢?...Pandas的DataFrame类型 Pandas是Python开发中常用的第三方库,DataFrame是其中最常用的数据类型,是一种存放数据的容器。...而在python中存放数据常见的有list()以及numpy中功能更加强大的numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?...首先编写采集电影基本数据的代码: df = pandas.DataFrame(columns=['video_name', 'video_url', 'video_score']) for i in...结语 本文介绍了用Pandas的DataFrame类型来存储电影数据集的数据,并介绍了DataFrame提供的非常方便的数据操作。
DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。...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...= { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; } 注意:key 会被解析为列数据,value 会被解析为行数据。...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2:传入一个由嵌套的字典; 它就会被解释为:外层字典的键作为列,内层键则作为行索引。...参考资料:《利用Python进行数据分析》
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