如下所示，我们通过字典创建了一个Series数组，输出结果的第一列就是索引，第二列就是数组的具体值。...3.2 创建DataFrame数组 （1）通过字典创建 通过字典来创建DataFrame数组时，字典的键将会自动成DataFrame数组的列名，字典的值必须是可迭代对象，例如Series、numpy数组...、list、tuple等，不同Series数组中对应的缺失值pandas将自动填充NaN： 以list列表为值的字典： >>> d = {'one': [1, 2, 3, 4], 'two':['一',...a 1.0 NaN （2）通过列表创建 通过列表创建DataFrame数组时，列表的每一个元素必须是字典，这样，字典的键将作为列名。...6]} >>> pd.DataFrame.from_dict(d) A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 如果需要让字典的键作为索引，重新指定列名，可以传入orient='index'参数，然后重新传入列名
（）的常见用法 函数 适用场景 备注 df.groupby(‘key1’) 一列聚合 分组键为列名（可以是字符串、数字或其他Python对象） df.groupby([‘key1’,‘key2’]) 多列聚合...1 groupby()核心用法 （1）根据DataFrame本身的某一列或多列内容进行分组聚合，（a）若按某一列聚合，则新DataFrame将根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，同时将同一维度的再进行聚合...，（b）若按某多列聚合，则新DataFrame将是多列之间维度的笛卡尔积，即：新DataFrame具有一个层次化索引（由唯一的键对组成），例如：“key1”列，有a和b两个维度，而“key2”有one和...本身的某一列或多列内容进行分组聚合 #创建原始数据集 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ 'key1':['a',...、自定义列表、自定义Series、函数或者函数与自定义数组、列表、字典、Series的组合，作为分组键进行聚合 #创建原始数据集 people=pd.DataFrame(np.random.randn(
key value index1 A 1 index2 B 2 index3 C 3 2.4 从字典列表 字典组成的列表可以创建DataFrame，字典键默认为列名...如果字典键不统一，列是它们的并集，并用NaN填充缺失的值。...可以指定行索引和列索引，但是如果指定了字典键以外的列索引，会被置为NaN print(pd.DataFrame(data, index=['index1', 'index2'])) print(pd.DataFrame...DataFrame Series组成的字典可以作为参数来创建DataFrame。...DataFrame的数据处理 3.1列的处理 以2.5中创建的DataFrame为例： 读取一列 df = pd.DataFrame(d) print(df["one"]) 结果： a 1.0
3、 DataFrame数据结构 DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。...3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式，最常见的是利用等长度的列表或字典构建（例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型）。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...（*2）指定列顺序和索引列、删除、增加列 指定列的顺序可以在声明DataFrame时就指定，通过添加columns参数指定列顺序，通过添加index参数指定以哪个列作为索引；移除列可以用del frame
pd.DataFrame()中的常用参数： data:可接受numpy中的ndarray，标准的字典，dataframe，其中，字典的值可以为Series,arrays,常数或列表 index：数据框行的索引值...'inner' on：两个数据框共同拥有的一列，作为连接键；若不传参数，且left_index与right_index都等于False,则自动识别两个数据框同名的列作为联结键 left_index：为...True时，以左侧数据框的行标签作为联结键 right_index：为True时，以右侧数据框的行标签作为联结键 sort：为True时，在合并之后以联结键为排序依据进行排序 suffixes：一个元组...，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序
df.values.tolist() 把series转换为list Series.tolist() Python 将Dataframe转化为字典（dict） 有时候我们需要Dataframe中的一列作为...key，另一列作为key对应的value。...有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。...但是，这种方法是复合的字典，每一列以dataframe的index为key而不是某一列的值，每一列的值作为字典的value，然后再将所有的列放在一个字典里面。...data.to_dict() Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}} 其实我们把key列作为index，再用上面的方法也可以实现一列为字典
list而言，最大的便利之处在于其提供了索引，DataFrame中还有列标签名，这些都使得在操作一行或一列数据中非常方便，包括在数据访问、数据处理转换等。...，当原DataFrame中存在该索引时则提取相应行或列，否则赋值为空或填充指定值。...），可接收字典或函数完成单列数据的变换；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但仅可接收函数作为参数，当作用于Series时对每个元素进行变换，作用于DataFrame...时对其中的每一行或每一列进行变换；而applymap则仅可作用于DataFrame，且作用对象是对DataFrame中的每个元素进行变换。...用于复位索引——将索引加入到数据中作为一列或直接丢弃，可选drop参数。
2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...2、索引上的合并 （1）普通索引的合并 Left_index表示将左侧的行索引引用做其连接键 right_index表示将右侧的行索引引用做其连接键 上面两个用于DataFrame中的连接键位于其索引中...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。...默认情况下，此方法是对所有的列进行重复项清理操作，也可以用来指定特定的一列或多列进行。 默认情况下，上述方法保留的是第一个出现的值组合，传入take_last=true则保留最后一个。
1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分 组)。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...df.groupby("客户分类")["7月销量"].sum() ---- 2.分组键是Series 把DataFrame的其中一列取出来就是一个Series ，如df["客户分类"]。...② 针对不同的列做不同的汇总运算:字典形式，*键名*是*列名*，*键值*是*汇总方式*字符串形式。 返回值: 一个DataFrame对象。
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。...DataFrame，此时外层字典的键作为列，内层键则作为索引: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6...该方法中几个重要的参数如下所示： 参数 描述 header 默认第一行为columns，如果指定header=None，则表明没有索引行，第一行就是数据 index_col 默认作为索引的为第一列，可以设为...2、DataFrame轴的概念 在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...也可以按照值进行排序： #按照任意一列或多列进行排序 frame.sort_values(by=['a','b']) #输出 d a b c three 0 1 2
value_counts(), 返回各个不同的元素，并计算元素在Series中的个数。 isin(), 用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在Series数据结构中。isin()返回布尔值。...['new']=[23,45,67] 修改某一列的值类似。...frame(frame.isin([1,'pen']))得到一个新的DataFrame,包含满足条件的值，其他值为NaN....删除一列： del frame['new'] 筛选： frame[frame>4]，大于4的值返回，其他值为空。...转置：frame.T 用嵌套字典生成DataFrame对象，pandas会将外部的键当作列名称，将内部的键当作index索引。
DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值； backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。axis：轴。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...DataFrame或Series，一左一右how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或righton:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on...和right_on来指定left_on:左表的连接键字段right_on:右表的连接键字段left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为Falseright_index:为True时将右表的索引作为连接键
5，数据清洗 主要用isnull()判断值是否为空，notnull()判断值是否不为空，返回的都是值为bool型的Series，然后把它作为索引，就可以把为False的值给删除。 ? ...二、DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，DataFrame由一定顺序排列的多列数据组成，设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维，DataFrame既有行索引index...1，DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典，以字典的key为列索引，以每一个key对应的值作为对应列的数据，所以值应该是个列表。还可以指定行索引，但不可以指定列索引。 ? ...4，数据清洗 4.1 用isnull(),notnull(),any(),all()搭配使用，得到一组bool值的Series，然后把它作为索引，就可以清洗为False的行 ? ...在使用merge时，会自动根据两者相同的columns，来合并 每一列元素不要求一致 参数： how：out取并集，inner取交集 on：当两者有多列的名字相同时，我们想指定某一列进行合并，那我们就要把想指定列的名字赋给它
叫它表格型数据结构是因为，DataFrame 的数据形式和 Excel 的数据存储形式相近，既有行索引，又有列索引，由行索引和列索引确定唯一值。 2.为什么？ 3.怎么做？...（1）创建一个 DataFrame 1）传入一个列表list： 只传入一个单一列表时，该列表的值会显示成一列，且行和列都是从0开始的默认索引。...，嵌套列表中元素个数显示成多列数据。...，行、列索引都是从0开始的默认值。...行','3行']) df5 4）传入一个字典dict： 直接以字典传入DataFrame时，字典的key值就相当于列索引，若未设置行索引，默认从0开始索引。
DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. 从DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....数据结构简介 Pandas提供Series和DataFrame作为数组数据的存储框架。...DataFrame：代表整个表格对象，是一个二维的数据，有多行和多列； Series：每一列或者每一行都是一个Series，他是一个一维的数据（图中红框）。 2....DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构； 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等） 既有行索引index,也有列索引columns，可以被看做由Series组成的字典。...从DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series； 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame。
DataFrame是pandas库中另一个重要的数据结构，它提供了类似于excel的二维数据结构使用pandas.DataFrame()函数可以创建一个DataFrame数据类型【用数组创建DataFrame...(a)df我们首先使用random.uniform生成了一个5*3的矩阵a，它的每个元素是0~150的随机数然后用DataFrame()函数把矩阵a转换为DataFrame类型可以看到，在jupyter...中，dataframe的显示非常直观，上面第一行是它的列索引(默认为0,1,2)左边第一列是它的行索引(默认为0,1,2,3,4)中间的区域是我们的数据DataFrame跟series类似，可以使用index...参数手动设置行索引此外，还可以使用columns参数设置列索引import pandas as pdimport numpy as npa=np.random.uniform(0,150,size=(5,3...(a,index=line,columns=columns)df【用字典创建DataFrame】pandas还支持字典创建DataFrame字典的键(key)将作为列索引，值(value)将作为一个个数据
、切片访问、通函数、广播机制等 series是带标签的一维数组，所以还可以看做是类字典结构：标签是key，取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构，其中列名是key，每一列的series...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。
我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。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。 可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作 ： ?...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?
1.1按列分组 按列分组分为以下三种模式： 第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...dfg = df.groupby(['key1','key2']) print(list(dfg)) #分成a one a two b one b two 四组 【例3】采用groupby函数针对某一列的值进行分组...如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列;
Series 使用字典(dict)作为数据时，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。...DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...DataFrame 使用Series字典作为数据创建DataFrame时，得到的DataFrame的index是所有Series的index的并集，字典键的集合作为columns。...列操作 通过字典键可以进行列选择，获取DataFrame中的一列数据。...增加相应的键和Series值，可以为DataFrame增加一列。
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