Pandas数据分析常用小技巧 ---- 数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦 ---- ---- 文章目录 Pandas数据分析常用小技巧 Pandas...和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况 合并字典 字符串分割成列表 字符串列表创建字符串 Python查看图片 itertools...=1) # 对DataFrame中的每⼀⾏应⽤函数np.max df.groupby(col1).col2.transform("sum") # 通常与groupby连⽤，避免索引更改 数据合并 df1...value_vars:需要转换的列名，如果剩下的列全部都要转换，就不用写了。 var_name和value_name是自定义设置对应的列名。...col_level :如果列是MultiIndex，则使用此级别。
，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换...data.loc[:,['列一','列四','列三']] #取出所有行多列，就把列名包裹成列表的形式。...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....df 的列数值，可通过赋值的方式更新 df['q'] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 更新df 的 行数值，可通过loc赋值的方式更新 df.loc['行label'] =...注意：dataframe 中的统计函数与series中的相关统计函数基本一致，使用方法基本没有区别。
函数接受数据帧df，较短均线的列名称short_col和较长均线的列名称long_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。...函数接受数据帧df，中轨的列名称mid_col，上轨列名称upper_col，下轨列名称lower_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。...函数接受数据帧df，DEA列名称dea_col，DIF列名称dif_col，柱状图列名称hist_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。...函数接受数据帧df，RSI列名称rsi_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。...函数接受数据帧df，CCI列名称cci_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。
这些列的名称可以通过提供`var_name`和`value_name`参数进行自定义。...也可以将DataFrame中的列展开。...这些列的名称可以通过提供 var_name 和 value_name 参数进行自定义。...DataFrame 列，explode() 将每个类似列表的值转换为单独的行。...也可以将 DataFrame 中的列扩展。
通过将DataFrame的某一列转换为ndarray，并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式，可以避免格式不一致的错误。...但是由于DataFrame的列包含了字符串（产品名称）和数值（销售数量和单价），我们无法直接进行运算。...这使得ndarray在进行向量化操作时非常高效，比使用Python原生列表进行循环操作要快得多。...创建ndarray在numpy中，我们可以使用多种方式来创建ndarray对象：通过Python原生列表或元组创建：使用numpy.array()函数可以从一个Python原生列表或元组创建一个ndarray...例如：pythonCopy codeimport numpy as np# 从列表创建一维ndarraya = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)# 从嵌套列表创建二维ndarrayb
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...我们可以通过 var_name 和 value_name 参数指定自定义名称： df_wide.melt( id_vars='Country', var_name='Date',...Pandas melt 我们也可以直接从 Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。
DataFrame 和 Series 都有索引 (Index)，如果不特殊指定，默认的索引为从 0 到 n 的整数，类似 Stata 中的 _n 。...首先创建一个 DataFrame ，然后为每个索引列指定一个名称，为该列命名。...这是标记索引和列的另一个理由。如果要访问这些列中的任何一列，则可以照常执行操作，使用元组在两个级别之间进行区分。...但是可以使用 DataFrame 的索引（行的等效列）来完成大多数（但不是全部）相同的任务。...在脚本运行完毕后，添加的路径会从列表中删除。要永久的添加路径，可以通过 python set userpath 进行设置。
一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...导入包 为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名，对NumPy使用np的标准别名，对pandas使用pd。 ?...列列表类似于PROC PRINT中的VAR。注意此语法的双方括号。这个例子展示了按列标签切片。按行切片也可以。方括号[]是切片操作符。这里解释细节。 ? ?...注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。...df.columns返回DataFrame中的列名称序列。 ? 虽然这给出了期望的结果，但是有更好的方法。
对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一列 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...DataFrame列中数据的子集 22 .unique() 返回一个Series中的唯一值组成的数组。
data frame to the R search path），这样就可以直接使用变量名来访问了，在使用完成后，通过detach()函数可以将DataFrame从attached namespaces...中移除,避免对其他object产生影响。...列表的索引可以通过数字直接进行索引，也可以通过元素的名称进行索引。...不过需要注意的是对索引值加上[]时，会直接返回列表中元素的值，而如果不加则会返回一个列表，这与之前的索引稍有区别（有点类似于python中对DataFrame切片的感觉，试了下好像R中的DataFrame...names()查看返回列表的元素名称) 另外一方面也为不同类型的数据的调用提供了方便 data-object Import 导入数据的几种方法： 创建变量调用edit()函数 将需要的数据写进程序使用
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...) 参数作用： frame：它是指DataFrame id_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]：不需要被转换的列名，引用用作标识符变量的列 value_vars [元组, 列表或ndarray...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。...如果为None, 则使用- - frame.columns.name或’variable’ value_name [标量, 默认为’value’]：是指用于” value”列的名称 col_level
，我这边简单造了一些数据，主要有3列： 其中，target就是我们的Y列，另外两个分别是X列，也就是我们的特征。...def iv_count(data, var, target): ''' 计算iv值 Args: data: DataFrame，拟操作的数据集 var:...Args: data: DataFrame，拟操作的数据集 var: String，拟分箱的连续型变量名称 Returns: 关于连续变量的所有元素的中位列表...，待计算卡方分箱最优切分点列表的数据集 var: 待计算的连续型变量名称 target: 待计算的目标列Y的名称 max_group: 最大的分箱数量（因为卡方分箱实际上是合并箱体的过程...KS值 Args: data: DataFrame，待计算卡方分箱最优切分点列表的数据集 var: 待计算的连续型变量名称 target: 待计算的目标列
对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一列 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...DataFrame列中数据的子集 22 .unique() 返回一个Series中的唯一值组成的数组。
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。...如果没有指定，会自动生成从0开始的数字索引。 列标签，表头的A、B、C就是标签部分，代表了每一列的名称。 下文列出了DataFrame函数常用的参数。...data：ndarray/字典/类似列表 | DataFrame数据；数据类型可以是ndarray、嵌套列表、字典等 index：索引/类似列表 | 使用的索引；默认值为range(n) columns...：索引/类似列表 | 使用的列标签；默认值为range(n) dtype：dtype | 使用（强制）的数据类型；否则通过推导得出；默认值为None copy：布尔值 | 从输入复制数据；默认值为False...可以传给DataFrame构造器的数据： 二维ndarray：可以自行指定索引和列标签 嵌套列表或者元组：类似于二维ndarray 数据、列表或元组组成的字典：每个序列变成一列。
第二种情况，它对行和列都做了同样的事情。向Pandas提供列的名称而不是整数标签（使用列参数），有时提供行的名称。...这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...即使不关心索引，也要尽量避免在其中有重复的值： 要么使用reset_index=True参数 调用df.reset_index(drop=True)来重新索引从0到len(df)-1的行、 使用keys...使用.aggall可以为不同的列指定不同的聚合函数，如图所示： 或者，你可以为一个单列创建几个聚合函数： 或者，为了避免繁琐的列重命名，你可以这样做： 有时，预定义的函数并不足以产生所需的结果。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
,传入待处理的dateframe,必须包括待替换的指标列 cat_dict: dict类型，key代表待替换的指标名称，value代表用于替换的一一对应的值的关系词典 关系词典中必须包含...数据一致性：使用数字代码可以避免由于文本标签的不同写法（如大小写、空格、特殊字符等）引起的数据不一致问题。安全性：在某些情况下，将敏感信息（如客户信息）以数字代码的形式存储可以提高数据的安全性。...df : dataframe,传入待处理的dateframe,必须包括待处理的指标列 boo_dict: dict类型，key代表待判断的指标名称，value代表该指标对应的阙值...: dataframe,传入待处理的dateframe tag_nm ：list类型，代表标签名称 key_list ：list类型，不做处理的关键字段列表，默认为['cust_no...','crt_dt','cust_crm_no'] var_nm ：str类型，转化后生成的新标签列名称，默认为'tag_cd' value_nm : str类型，转化后生成的新标签值列名称
zipWithIndex 方法返回对偶的列表，其中每个对偶中第二个组成部分是每个元素的下标。...而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 SparkSQL 可以清楚地知道该数据集中包含那些列，每列的名称是什么。DataFrame 多了数据的结构信息，即 schema。...样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。 DataSet 是强类型的。...开窗用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 ...2.其次，要定义 state 更新函数 -- 指定一个函数如何使用之前的 state 和新值来更新 state。
用索引可以很方便地辨认、校准、访问DataFrame中的数据。索引可以是一列连续的数字（就像Excel中的行号）或日期；你还可以设定多列索引。...read_xml方法的return语句从传入的所有字典中创建一个列表，转换成DataFrame。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。...列表的首元素是，尾元素是。对行中每个字段，我们以>的格式封装，并加进字符串列表。...分隔行中缺失了其它列。为了处理这个问题，我们使用DataFrame的.dropna (...)方法。 pandas有多种方法用于处理NaN（Not a Number）情况。
对于一个给定的DataFrame，可以使用 shift() 函数前移（前面的缺失值用NaN补全）或后移（后面的缺失值用NaN补全）来采集定长切片保存至列中。...忽略行标签，第一列的数据由于存在NaN值应当被丢弃。从第二行来看，输入数据0.0位于第二列(X)，输出数据1位于第一列(y)。...这允许你从给定的单变量或多变量序列上设定不同的时移步长来尝试解决当前的时间序列问题。 DataFrame返回之后，你就可以根据需要将其分割为 X 和 y 两部分以供监督学习使用。...除此之外，具有NaN值的行已经从DataFrame中自动删除。 我们可以指定任意长度的输入序列（如3）来重复这个例子。...总结 在本教程中，我们探究了如何用Python将时间序列数据集重新组织来供监督学习使用。
DataFrame.where()是此情况的另一个合适的替代方案。 使用就地方法从DataFrame中选择的列更新也将不再起作用。...DataFrame.where()是此情况的另一个合适的替代方法。 使用就地方法从DataFrame中选择的列更新列也将不再起作用。...要保留这些级别，请在连接之前对这些级别名称使用DataFrame.reset_index()将这些级别移动到列中。...要保留这些级别，请在连接之前对这些级别名称使用DataFrame.reset_index()将这些级别移动到列中。...要保留这些级别，请在连接之前对这些级别名称使用DataFrame.reset_index()将这些级别移动到列中。
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