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软件测试|数据分析神器pandas教程（三）

DataFrame 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、布尔型值）。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。...从以上输出结果可以知道， DataFrame 数据类型一个表格，包含 rows（行） 和 columns（列）： 图片 使用字典（key/value）创建DataFrame，代码如下： import pandas...NaN Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据，如果没有设置索引，第一行索引为 0，第二行索引为 1，实例如下： import pandas as pd data = { "Goals...为各行的索引，以逗号隔开： import pandas as pd data = { "Goals": [27, 20, 18], "Asts": [20, 16, 12] } # 数据载入到

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详解pd.DataFrame中的几种索引变换

导读 pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。...，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。...对于前面介绍的示例数据df，以重组行索引为例，两种可选方式为： ?...注意到原df中行索引为[1, 3, 5]，而新重组的目标索引为[1, 2, 3]，其中[1, 3]为已有索引直接提取，[2, 4]在原df中不存在，所以填充空值；同时，原df中索引[5]由于不在指定索引中...05 stack与unstack 这也是一对互逆的操作，其中stack原义表示堆叠，实现将所有列标签堆叠到行索引中；unstack即解堆，用于将复合行索引中的一个维度索引平铺到列标签中。

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初探pandas——安装和了解pandas数据结构

安装pandas 通过python pip安装pandas pip install pandas pandas数据结构 pandas常用数据结构包括：Series和DataFrame Series Series...: int64 左边为索引，右边为值，默认索引从0到n-1（n为数据长度），可以通过values属性和index属性分别获得Series对象的值和索引 print(obj.values) array([...dtype: int64 DataFrame DataFrame表示矩阵的数据表，包含已排序的列集合，每一列可以是不同的的值类型（数值、字符串、布尔值等） DataFrame既有行索引，也有列索引，可以被视为一个共享相同索引的...Series的字典 # 创建DataFrame对象 data={'age':[18,18,18,20,20,20],'name':['a','b','c','aa','bb','cc'],'height...的一列可以按字典型标记或属性那样索引为Series frame=pd.DataFrame(data,columns=['name','age','height']) print(frame['name'

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Pandas入门

]中的值必须是索引的真实值； 用iloc进行索引时，中括号[ ]中的值必须是整数，与列表list索引取值类似，例如obj.iloc[2]就是取第3行的值。...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)。...行，字典键的并集成为列 简单例子如下： from pandas import DataFrame data = {'state':['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada',...image.png 4.4 DataFrame选出多行 选出第2、 3行，即选出索引为1、2的行，代码如下： 注意，df.iloc 不是方法，是类似于列表list的可迭代对象，所以后面必须接中括号[...image.png 附加题：筛选出如下所示的数据， 即第3到7行，第3到6列的所有数据 army.iloc[range(3,8)][army.columns[3:7]] ?

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Pandas_Study01

pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引...而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既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...iloc 用法(Dataframe) iloc([这里是行标识], [这里是列标识]) 语法与loc 看上去比较类似，但功能更为单一 示例： data.iloc[:,1:4] # 返回全部行，索引为1到...4的列 data.iloc[3,[1,5]] #返回索引为3的行，索引为1和5的列。...data.iloc[1:8,[1,5]] #取出索引为1到7的行，索引为1和5的列。

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数据分析之pandas模块

，当用字典时，字典的key会成为行索引 　　1，索引和切片 用中括号时，可以是显示索引，也可以是隐式索引 用句点符‘.’...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。 ? 　　...6，级联 pandas使用pd.concat(),与np.concatedate()类似，参数有些不同。...‘2’这列中‘6’换成‘ww’ df.replace(to_replace={2:6,3:9},value='ww')#把列索引为2中的6和列索引为3中的9换成‘ww’ df.replace(to_replace

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Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...unstack：将数据的行“旋转”为列。 5. 数据转换 5.1 利用函数或映射进行数据转换 Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。...pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。 6. 字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。...字符串“：：”的jion方法以冒号分隔符的形式连接起来。

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Python数据处理（6）-pandas的数据结构

首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pandas约定俗成的缩写，Series和DataFrame是pandas中两个最重要的数据结构。我们将简单介绍二者的用法，作为pandas的入门。...由于创建Series时没有给定索引参数，于是默认索引为0到N-1。 通过Series的values和index属性，可以获取数据数组和索引数组。...我们可以通过传入索引参数对数据进行标记，然后就可以通过索引获取对应的数据点，这一点类似于字典数据结构。 和NumPy中介绍的很多操作类似，Series同样可以进行布尔值索引和矢量化操作。...2.DataFrame DataFrame是Pandas数据分析中最常用和最重要的数据结构，它是一个表格型的数据结构，这一点与Excel表格十分类似，每个数据点既有行索引又有列索引。...创建DataFrame最常用的一种方法就是传入一个由等长列表组成的字典。 结果DataFrame会自动加上索引（跟Series类似）， 并且全部列都会有序排列。

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Pandas创建DataFrame对象的几种常用方法

DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。...pandas as pd 接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图。...生成后面创建DataFrame对象时用到的日期时间索引： ? 创建DataFrame对象，索引为2013年每个月的最后一天，列名分别是A、B、C、D，数据为12行4列随机数。 ?...创建DataFrame对象，索引与列名与上面的代码相同，数据为12行4列1到100之间的随机数。 ?...根据字典来创建DataFrame对象，字典的“键”作为DataFrame对象的列名，其中B列数据是使用pandas的date_range()函数生成的日期时间，C列数据来自于使用pandas的Series

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DataFrame和Series的使用

DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...原始行索引为0,1，现在行索引为Tome,Bob Series DataFrame 在这里调用的时候, 都是大写的 (Pandas 的API 有些是大写字母开头的) Series常用属性 1.加载CSV...对象 first_row = data.loc[941] first_row 3.可以通过 index 和 values属性获取行索引和值 first_row.values # 获取Series中所有的值...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby

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Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成，最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们以图解的方式介绍这3个方法的应用方法。 首先，通过numpy模拟生成一组数据。...对于这两种方式，map都是把对应的数据逐个当作参数传入到字典或函数中，进行映射得到结果。...例如，我们要对年龄age列进行调整（加上或减去一个值），这个加上或减去的值我们希望通过传入。...Series的形式（Series的索引为列名）传入指定函数，返回相应的结果。...对每个Series执行结果后，会将结果整合在一起返回（若想有返回值，定义函数时需要return相应的值） 当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等

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Python | Pandas | DataFrame | 初始化，数据选取

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...(data) print(df)        要注意字典是无序的键值对，所以有时会出现数据顺序与预想中不同的情况        name score   one      li    90     three...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

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一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...而每个dict内部则是一个以各行索引为key的子dict。...前面受where容易使人联想到SQL，其实提到query让人想到的仍然是SQL，因为SQL=Structed Query Language，所以query用在DataFrame中其实是提供了一种以类SQL...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询...由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。

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数据分析 ——— pandas数据结构（一）

之前我们了解了numpy的一些基本用法，在这里简单的介绍一下pandas的数据结构。 一、Pandas数据结构 Pandas处理有三种数据结构形式：Series，DataFrame, index。...Series和DataFrame是现在常用的两种数据类型。 1. Series Series和一维数组很像，只是它的每一个值都有一个索引，输出显示时索引在左，值在右。...pandas.Series( data, index=index, dtype, copy) data: 可以是多种类型，如列表，字典，标量等 index: 索引值必须是唯一可散列的，与数据长度相同，...它是最常用的Pandas对象。和Series一样，DataFrame接受许多不同的类型输入。...pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype) data: 包含一维数组，列表对象， 或者是Series对象的字典对象 index ：对于行标签，如果没有索引被传递

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Python可视化数据分析05、Pandas数据分析

对Series对象进行NumPy数组运算，都会保留索引和值之间的连接。 将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是一个索引值到数据值的一个映射。 ...输出8 print(obj["d"]) # 输出2 print(obj[["a", "c", "d"]]) # 选取索引为"a","c","d"对应的值。...Datarame有行和列的索引；它可以被看作是一个Series的字典（每个Series共享一个索引）。...对象中values属性 values属性会以二维Ndarray的形式返回DataFrame中的数据 如果DataFrame各列的数据类型不同，则值数组的数据类型就会选用能兼容所有列的数据 from pandas...(obj[["a", "d"]]) # 获取索引值为a和d的元素 obj["b":"c"] = 5 # 设置索引值b到c的值为5 print(obj) frame = DataFrame(np.arange

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Python3快速入门（十三）——Pan

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。...index：行索引标签，如果没有传递索引值，索引默认为np.arrange(n)。 columns：列索引标签，如果没有传递索列引值，默认列索引是np.arange(n)。...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。...行选择 DataFrame行选择可以通过将行标签传递给loc函数来选择行，也可以通过将整数位置传递给iloc()函数来选择行，返回Series，Series的名称是检索的标签，Series的index为

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