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Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)

有兴趣的可以公众号回复 "索引" 获取 演示原数据及 ipynb文件。 数据清洗,我们经常需要从原始数据通行列索引规则选择需要用于后续处理分析的数据,这便是本次的主要内容。 ?...数据清洗(通过索引选择数据) 1.索引设置 我们在使用pandas读取文件数据时,可以设定初始的索引。 这里我用之前 爬取过的 拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下: ?...读取数据时指定索引 1.1.reindex reindex方法可以重新进行索引排序,如果某个索引值之前不存在则会引入缺失值。 ?...reindex重新进行索引排序 1.2.set_index set_index就是将某列设置为索引 ?...列索引 2.3.3.混合索引与函数式索引 ? 混合索引与函数式索引 2.3.4.布尔索引 布尔索引可以理解为条件判断,根据条件判断选择满足的数据,是我们在数据清洗中最常见的手段之一。

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如何在 Python 数据灵活运用 Pandas 索引

参考链接: 用Pandas建立索引选择数据 作者 | 周志鹏  责编 | 刘静  据不靠谱的数据来源统计,学习了Pandas的同学,有超过60%仍然投向了Excel的怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用...Python处理数据时,选择想要的行和列实在太痛苦,完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。 ...思路:手指戳屏幕数一数,一级的渠道,是第1行到第13行,对应行索引是0-12,但Python切片默认是含首不含尾的,要想选取0-12的索引行,我们得输入“0:13”,列想要全部选取,则输入冒号“:”即可...在loc方法,我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置,Pandas会默认返回结果为True的行(这里是索引0到12的行),而丢掉结果为False的行,直接上例子:  场景二:我们想要把所有渠道的流量来源和客单价单拎出来看一看...此处插播一条isin函数的广告,这个函数能够帮助我们快速判断源数据某一列(Series)的值是否等于列表的值。

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PandasHTML网页读取数据

首先,一个简单的示例,我们将用Pandas字符串读入HTML;然后,我们将用一些示例,说明如何Wikipedia的页面读取数据。...CSV文件读入数据,可以使用Pandas的read_csv方法。...为了获得这些表格数据,我们可以将它们复制粘贴到电子表格,然后用Pandas的read_excel读取。这样当然可以,然而现在,我们要用网络爬虫的技术自动完成数据读取。...read_html函数 使用Pandas的read_htmlHTML的表格读取数据,其语法很简单: pd.read_html('URL_ADDRESS_or_HTML_FILE') 以上就是read_html...读取数据并转化为DataFrame类型 本文中,学习了用Pandas的read_html函数HTML读取数据的方法,并且,我们利用维基百科数据创建了一个含有时间序列的图像。

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pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame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,整体上大概了解了一下这个数据结构。...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。...不仅如此,loc方法也是支持切片的,也就是说虽然我们传进的是一个字符串,但是它在原数据当中是对应了一个位置的。我们使用切片,pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ?...说白了我们可以选择我们想要的行的字段。 ? 列索引也可以切片,并且可以组合在一起切片: ? iloc iloc名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大,实际上也的确如此。...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引pandas当中的用法,这也是pandas数据查询最常用的方法,也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。

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Pandas 学习手册中文第二版:1~5

-2e/img/00135.jpeg)] 重新索引序列 在 Pandas 重新索引是使Series数据符合一组标签的过程。...创建数据期间的行对齐 选择数据特定列和行 将切片应用于数据 通过位置和标签选择数据的行和列 标量值查找 应用于数据的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章的示例...访问数据内的数据 数据由行和列组成,并具有特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符,包括[],.loc[]和.iloc[]。...选择数据的列 使用[]运算符选择DataFrame特定数据。 这与Series不同,在Series,[]指定了行。 可以将[]操作符传递给单个对象或代表要检索的列的对象列表。...此外,我们看到了如何替换特定行和列数据。 在下一章,我们将更详细地研究索引的使用,以便能够有效地 pandas 对象内检索数据

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如何在 Pandas 创建一个空的数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据的有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R的data.frame。最常用的熊猫对象是数据。大多数情况下,数据其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据的。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据索引

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Pandas 秘籍:1~5

另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据组件 可以直接数据访问三个数据组件(索引,列和数据的每一个。...通常,您希望对单个组件而不是对整个数据进行操作。 准备 此秘籍将数据索引,列和数据提取到单独的变量,然后说明如何同一对象继承列和索引。...同时选择数据的行和列 直接使用索引运算符是数据选择一列或多列的正确方法。 但是,它不允许您同时选择行和列。...通过索引进行选择更加直观,并提高了可读性。 准备 在此秘籍,我们使用college数据集通过布尔索引索引选择特定状态中选择所有机构,然后将它们各自的性能相互比较。.../img/00077.jpeg)] 从这里,我们可以特定城市和州的组合中选择所有大学,而无需布尔索引

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Python数据处理从零开始----第二章(pandas)⑦pandas读写csv文件(1)

在第一部分,我们将通过示例介绍如何读取CSV文件,如何CSV读取特定列,如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据,以及最后如何转换数据 根据特定数据类型(例如,使用Pandas read_csv...Pandas文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子,我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录数据。...image.png PandasURL读取CSV 在下一个read_csv示例,我们将从URL读取相同的数据。...因此,我们可以将此列用作索引列。 在下一个代码示例,我们将使用Pandas read_csv和index_col参数。 此参数可以采用整数或序列。...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入,现在我们将使用不同的数据文件。 在下一个示例,我们将CSV读入Pandas数据并使用idNum列作为索引

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Pandas时序数据处理入门

因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...如果想要处理已有的实际数据,可以使用pandas read_csv将文件读入数据开始,但是我们将从处理生成的数据开始。...df[df.index.day == 2] } 顶部是这样的: 我们还可以通过数据索引直接调用要查看的日期: df['2018-01-03'] } 在特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据为我们提供了每小时频率的数据,但是我们可以以不同的频率对数据重新采样,并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱: 1、检查您的数据是否有可能由特定地区的时间变化(如夏令时)引起的差异。

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Pandas 秘籍:6~11

也完全可以将数据一起添加。 将数据加在一起将在计算之前对齐索引和列,并产生不匹配索引的缺失值。 首先, 2014 年棒球数据集中选择一些列。...与其标识字典的聚合列,不如将其放在索引运算符,就如同您数据中将其选择为列一样。 然后,将函数字符串名称作为标量传递给agg方法。 您可以将任何汇总函数传递给agg方法。...Pandas 允许您使用第 5 步显示的get_group方法选择特定的组作为数据。 很少需要遍历整个组,通常,如果有必要,应避免这样做,因为这样做可能会很慢。 有时候,您别无选择。...更多 可以在不知道文件名的情况下将所有文件特定目录读取到数据。 Python 提供了几种遍历目录的方法,其中glob模块是一种流行的选择。...晚上 7 点 更多 此秘籍的最终结果是带有多重索引列的数据。 使用此数据,可以仅选择犯罪或交通事故。xs方法允许您任何索引级别中选择一个值。

33.8K10

加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...以及 HDF5 格式中保存 / 加载数据; 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...Isin () 有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...以及 HDF5 格式中保存 / 加载数据; 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...Isin () 有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...以及 HDF5 格式中保存 / 加载数据; 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...Isin () 有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

选择列名遵循与选择索引名相同的规则。 让我们看看一些创建数据的方法。 我们要做的第一件事是创建数据,我们不会太在意它们的索引。...dict的值可以对应于数据的列;例如, 可以将其视为告诉如何填充每一列的缺失信息。 如果使用序列来填充序列的缺失信息,那么过去的序列将告诉您如何用缺失的数据填充序列特定条目。...类似地,当使用数据填充数据的丢失信息时,也是如此。 如果使用序列来填充数据的缺失信息,则序列索引应对应于数据的列,并且它提供用于填充该数据特定列的值。...也许,尝试这种方法的方法是通过随机生成均值和标准差与原始数据相同的数据。 在这里,我们看到了一种类似于自举统计技术的技术,在该技术,您现有数据集中重新采样以在模拟数据集中模拟其属性。...对于分层索引,我们认为数据的行或序列的元素由两个或多个索引的组合唯一标识。 这些索引具有层次结构,选择一个级别的索引选择具有该级别索引的所有元素。

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精通 Pandas:1~5

使用ndarrays/列表字典 在这里,我们列表的字典创建一个数据结构。 键将成为数据结构的列标签,列表数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...在下一章,我们将讨论 Pandas 索引的主题。 四、Pandas 的操作,第一部分 – 索引选择 在本章,我们将着重于对来自 Pandas 对象的数据进行索引选择。...多重索引 现在我们转到多重索引的主题。 多级或分层索引很有用,因为它使 Pandas 用户可以使用序列和数据数据结构来选择和按摩多维数据。...当我们希望重新对齐数据或以其他方式选择数据时,有时需要对索引进行操作。 有多种操作: set_index-允许在现有数据上创建索引并返回索引数据。...Pandas选择数据: 我们可以使用基本索引,这与我们对访问数组数据的了解最接近。

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如何使用 Python 只删除 csv 的一行?

它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用,以对数据执行特定功能。 我们将使用 drop() 方法任何 csv 文件删除该行。...最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据写回 CSV 文件,设置 index=False 以避免将行索引写入文件。...然后,我们使用索引参数指定要删除的标签。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据写回 CSV 文件,而不设置 index=False,因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。...为此,我们首先使用布尔索引选择满足条件的行。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据写回 CSV 文件,再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了 csv 文件删除行的 drop 方法。根据需要,我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许csv文件删除一行或多行。

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