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...[列名]进行移除;增加列有两个方法:1,直接frame[列名]=值;2,frame[列名]=Series对象,如果被赋值的列不存在,会生成一个新列。...计算两个索引的交集 union 计算两个索引的并集 delete 将位置i的元素删除,并产生新的索引 drop 根据传入的参数删除指定索引值,并产生新索引 unique 计算索引的唯一值序列 is_nuique...另外一种重建索引的方式是使用loc方法,可以了解一下: reindex方法的参数表 常见参数 描述 index 新的索引序列(行上) method 插值方式,ffill前向填充,bfill后向填充
初始DataFrame中将成为索引的列,并且这些列显示为唯一值,而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下: ?...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 ”)。...此键允许将表合并,即使它们的排序方式不一样。完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加 到value列。 ?...例如,考虑使用pandas.concat([df1,df2])串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 : ?...串联是将附加元素附加到现有主体上,而不是添加新信息(就像逐列联接一样)。由于每个索引/行都是一个单独的项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame中,这可以看作是行的列表。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...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...首先,编写一个选取指定列具有最大值的行的函数: 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用,然后结果由pandas.concat...传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。
例如,a DataFrame具有可以存储文本,特征向量,真实标签和预测值的不同列。...通常情况下,转换器实现了一个transform方法,该方法通过给Dataframe添加一个或者多个列来将一个DataFrame转化为另一个Dataframe。...例如:一个特征转换器可以获取一个dataframe,读取一列(例如,text),然后将其映射成一个新的列(例如,特征向量)并且会输出一个新的dataframe,该dataframe追加了那个转换生成的列...一个学习模型可以获取一个dataframe,读取包含特征向量的列,为每一个特征向量预测一个标签,然后生成一个包含预测标签列的新dataframe。...有两种主要的方式将参数传入算法: a),为实例设置参数。
文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件 创建测试对象 pd.DataFrame...(np.random.rand(20,5)):创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list):从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index...s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...数据选取 df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]:按位置选取数据 s.loc['index_one...中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2
使用query函数的语法十分简单: df.query('value_1 < value_2') ? 2. Insert 当我们想要在 dataframe 里增加一列数据时,默认添加在最后。...当我们需要添加在任意位置,则可以使用 insert 函数。使用该函数只需要指定插入的位置、列名称、插入的对象数据。...变量名和列名通常默认给出。我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11....df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的,merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如:“inner”、“outer”、“left”、“right”等。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行(如果未指定其它方式,则默认为 inner 方式) outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe
创建测试对象: pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list) # 从可迭代对象my_list...查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame...对象中每一列的唯一值和计数 数据选取: df[col] # 根据列名,并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 df.iloc[0] # 按位置选取数据...df.min() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差 数据合并: df1.append(df2) # 将df2中的行添加到...(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max 其它操作: 改列名
,通过chunksize可以分批次读取: # 使用类似迭代器的方式 data=pd.read_csv(file, chunksize=1000000) for sub_df in data: print...查看索引和列名 DataFrame.columns DataFrame.index 列属性和索引重排 DataFrame.reindex([columns=['col1','col2','col3'.....重命名索引和轴 data.rename(index=str.title,columns=str.upper) #修改某个索引和列名,可以通过传入字典 data.rename(index={'old_index...#排名,给出的是rank值 series.rank(ascending=False) #如果出现重复值,则取平均秩次 #在行或列上面的排名 dataframe.rank(axis=0) 成员 、唯一值...(row) #columns:透视表的列索引(column) #aggfunc:应用什么函数 #fill_value:空值填充 #margins:添加汇总项 #然后可以对透视表进行筛选 table.query
2.1 数据变换方法(6.2.1 ) 数据变换的常见处理方式包括: 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 在对数据进行分析或挖掘之前,数据必须满足一定的条件: 比如方差分析时要求数据具有正态性...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合,多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图: 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格,保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中,若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作,即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...,商品一列的唯一数据变换为列索引: # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引,商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...列的列名为a,这个列名会与原有的列名冲突,换成a_count比较合适,方法如下: df_obj.groupby(by='f').agg({'a':'count'}).reset_index().rename
Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构,即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...(字典中可以包含Series或arrays或),或者是DataFrame; index是索引,输入列表,如果没有设置该参数,会默认以0开始往下计数; columns是列名,输入列表,如果没有设置该参数...其参数如下: value:用来替换NaN的值 method:常用有两种,一种是ffill前向填充,一种是backfill后向填充 axis:0为行,1为列...df.shape #查看数据集信息(列名、数据类型、每列的数据量——可以看出数据缺失情况) df.info() #查看数据集基本统计信息 df.describe() #查看数据集列名 df.columns...() #查看某列唯一值数量 df['col_name'].nunique() #以某列对数据集进行排序 df.sort_values(by = 'col_name',ascending = False)
18.插入新列 我们可以向DataFrame添加新列,如下所示: group = np.random.randint(10, size=6) df_new['Group'] = group df_new...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置,则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...低基数意味着与行数相比,一列具有很少的唯一值。例如,Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。 我们将使用str访问器的startswith方法。
下图所示为pandas如何存储我们数据表的前十二列: 可以注意到,这些数据块没有保持对列名的引用,这是由于为了存储dataframe中的真实数据,这些数据块都经过了优化。...这种存储方式消耗较少的空间,并允许我们较快速地访问数据。...因为Python是一种高层、解析型语言,它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储,消耗更多的内存,并且访问速度低下。...下面我们写一个循环,对每一个object列进行迭代,检查其唯一值是否少于50%,如果是,则转换成类别类型。...dtype参数接受一个以列名(string型)为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先,我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中,开始前先删除日期列,因为它需要分开单独处理。
每个值都有一个与之关联的索引,它们以0为起始。Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame?...字典的键表示列名,对应的值是列表类型,表示该列的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构,并且每个列都有相应的标签,方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。...例如,要访问DataFrame中的一列数据,可以使用列名:# 访问列print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame中的一行数据,可以使用iloc和loc方法:# 访问行print...Series或DataFrame中添加或删除数据。...例如,要添加一列数据,可以将一个新的Series赋值给DataFrame的一个新列名# 添加列df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']print
/data 编码方式 分隔符 列名 #读取csv文件df = pd.read_csv('./data....列的添加 方法1:直接新增; df1['B'] = list('abc') 方法2:用assign方法,不会改变原DataFrame; df1.assign(C=pd.Series(list('def'...对于Series,它可以迭代每一列的值(行)操作;对于DataFrame,它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值,添加!...head() # 先是遍历所有列,然后遍历每列的所有的值,添加!df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() 排序 1....(c)以单词计数,谁说了最多的单词?
,该函数在处理标签时,必须返回一个值,而且生成的必须是一组唯一值。...简言之,基础迭代(for i in object)生成: Series :值 DataFrame:列标签 例如,DataFrame 迭代时输出列名: In [245]: df = pd.DataFrame...大部分情况下,没必要对行执行迭代操作,建议用以下几种替代方式: 矢量化:很多操作可以用内置方法或 Numpy 函数,布尔索引…… 调用的函数不能在完整的 DataFrame / Series 上运行时,...::: ::: danger 警告 永远不要修改迭代的内容,这种方式不能确保所有操作都能正常运作。基于数据类型,迭代器返回的是复制(copy)的结果,不是视图(view),这种写入可能不会生效!...Series 里的每一行数据,该操作不会保留每行数据的数据类型,因为数据类型是通过 DataFrame 的列界定的。
中的每一个元素,返回一个新的 DataFrame。...applymap() 方法 applymap() 方法可以应用一个函数到 DataFrame 中的每一个元素,返回一个新的 DataFrame。...其中,iterrows方法返回一个迭代器,可以逐行遍历DataFrame,返回每一行数据的索引和值。...我们可以通过row[“列名”]或row.列名的方式来获取指定列的值。 iteritems()方法 iteritems()方法以 (列标签,列) 的形式遍历 DataFrame 的列。...它返回一个迭代器,其中每个元素都是一个元组,元组中包含列标签和对应列的 Pandas Series。
Series是一个一维结构的序列,包含指定的索引信息,可以被视作DataFrame中的一列或一行。其操作方法与DataFrame十分相似。...为别名,以read_csv函数读取指定路径下的文件,然后返回一个DataFrame对象。...打印出来的DataFrame包含索引(第一列),列名(第一行)及数据内容(除第一行和第一列之外的部分)。 此外,read_csv函数有很多参数可以设置,如下所示。...list,重新定义列名,默认为None usecols = [] list,定义读取的列,设定后将缩短读取数据的时间,并减小内存消耗,适合读取大量数据,默认为None dtype = {} dict,...这里需要先弄清楚原始数据的编码形式,再以指定的编码形式读取,例如sample.csv编码为UTF-8,这里以指定编码(参数encoding)方式读取。
计算各列数据总和并作为新列添加到末尾 df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) 计算指定列下每行数据的总和并作为新列添加到末尾 df_sf...计算各行数据总和并作为新行添加到末尾 df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) 计算指定列下各行数据总和并作为新行添加到末尾 MT_fs.loc[...但是,如果对df的指定列进行聚合时, df['data1'].groupby(df['key1']).mean()(分组键为:Series),唯一方式。...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
在列中具有MultiIndex的情况下的DataFrame。 如果列具有MultiIndex,您可以选择堆叠哪个级别。...“虚拟”或“指示符”,`get_dummies()`会创建一个新的`DataFrame`,其中包含唯一变量的列和表示每行中变量存在的值。...您可以以 3 种方式指定prefix���prefix_sep: string: 对于要编码的每一列,使用相同的值作为prefix或prefix_sep。...“虚拟”或“指示符”时,get_dummies()会创建一个新的DataFrame,其中包含唯一变量的列,值表示每行中这些变量的存在情况。...可以以 3 种方式指定 prefix 和 prefix_sep: 字符串:对于要编码的每列,使用相同的值作为 prefix 或 prefix_sep。 列表:必须与被编码的列数相同。
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