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DataFrame和Series使用

DataFrame和Series是Pandas最基本两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成字典,其中key是列名,是Series Series和Python...',index_col='id') 2.使用 DataFrameloc 属性获取数据集里一行,就会得到一个Series对象 first_row = data.loc[941] first_row...# 查看df类型 type(df) # 查看dfshape属性,可以获取DataFrame行数,列数 df.shape # 查看dfcolumns属性,获取DataFrame列名 df.columns...Series唯一计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby...对象就是把continent取值相同数据放到一组 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组Dataframe数据筛序出一列 df.groupby

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PythonDataFrame模块学

初始化DataFrame   创建一个空DataFrame变量   import pandas as pd   import numpy as np   data = pd.DataFrame()   ...()   data['ID'] = range(0,10)   print(np.shape(data)) # (10,1)   DataFrame增加一列数据,且相同   import pandas...重新调整index   import pandas as pd   data = pd.DataFrame()   data['ID'] = range(0,3)   # data =   # ID...异常处理   过滤所有包含NaN行   dropna()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna   from numpy import nan as NaN   import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列   # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除,'all'表示行或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列至少有

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业界使用最多PythonDataframe重塑变形

pivot pivot函数用于从给定创建出新派生表 pivot有三个参数: 索引 列 def pivot_simple(index, columns, values): """...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据...=============== ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 可以看到,现在index和columns对应位置有不同...因此,必须确保我们指定列和行没有重复数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法功能 它可以在指定列和行有重复情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他聚合函数来计算重复条目中单个...对于不用使用统计方法 使用字典来实现 df_nodmp5.pivot_table(index="ad_network_name",values=["mt_income","impression"

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(六)Python:PandasDataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型数据结构 含有一组有序列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...索引与                 我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame行索引、列索引和,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用...[frame.pay >='5000']) # 找出工资>=5000人员信息 运行结果如下所示: 工资最低 4000 工资>=5000人员信息        name   pay

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python dataframe筛选列表转为list【常用】

筛选列表,当b列为’1’时,所有c,然后转为list 2 .筛选列表,当a列为'one',b列为'1'时,所有c,然后转为list 3 .将a列整列,转为list(两种) 4....筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有,然后转为list 具体看下面代码: import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...当b列为’1’时,所有c,然后转为list b_c = df.c[df['b'] == '1'].tolist() print(b_c) # out: ['一', '一', '四'] # 筛选列表...,当a列为'one',b列为'1'时,所有c,然后转为list a_b_c = df.c[(df['a'] == 'one') & (df['b'] == '1')].tolist() print...(a_b_c) # out: ['一', '一'] # 将a列整列,转为list(两种) a_list_1 = df.a.tolist() a_list_2 = df['a'].tolist(

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访问和提取DataFrame元素

访问元素和提取子集是数据框基本操作,在pandas,提供了多种方式。...对于一个数据框而言,既有从0开始整数下标索引,也有行列标签索引 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3...需要注意是,通过loc设置对应时,当key不存在时,会默认进行append操作,示例如下 # r5并不存在,但是不会报错 >>> df.loc['r5'] = 1 # 自动追加了r5内容 >>>...针对访问单个元素常见,pandas推荐使用at和iat函数,其中at使用标签进行访问,iat使用位置索引进行访问,用法如下 >>> df.at['r1', 'A'] -0.22001819046457136...>>> df.iat[0, 0] -0.22001819046457136 pandas访问元素具体方法还有很多,熟练使用行列标签,位置索引,布尔数组这三种基本访问方式,就已经能够满足日常开发需求了

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SparkMLLib基于DataFrameTF-IDF

知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个相乘,就得到了一个词TF-IDF。某个词对文章重要性越高,它TF-IDF就越大。...log表示对得到取对数。 TF-IDF 数学表达式 可以看到,TF-IDF与一个词在文档出现次数成正比,与该词在整个语言中出现次数成反比。...HashingTF是一个Transformer取词集合并将这些集合转换成固定长度特征向量。在文本处理,“一组术语”可能是一堆文字。HashingTF利用哈希技巧。...这种方式避免了计算一个全局term-to-index映射,因为假如文档集比较大时候计算该映射也是非常浪费,但是他带来了一个潜在hash冲突问题,也即不同原始特征可能会有相同hash。...对于每个句子(单词包),我们使用HashingTF 将句子散列成一个特征向量。我们IDF用来重新调整特征向量;使用文本作为特征向量时候通常会提高性能。然后特征向量就可以传递给学习算法了。

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们需要进行排序以及一些汇总运算使用方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些进行排序。另一个是sort_values,根据Series来排序。...但是由于DataFrame是一个二维数据,所以在使用上会有些不同。...我们还可以传入ascending这个参数,用来指定我们想要排序顺序是正序还是倒序。 ? 排序 DataFrame排序有所不同,我们不能对行进行排序,只能针对列。...另一个我个人觉得很好用方法是descirbe,可以返回DataFrame当中整体信息。比如每一列均值、样本数量、标准差、最小、最大等等。

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python下PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序列,每列可以是不同类型(数值、字符串、布尔等)。...跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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设置jupyterDataFrame显示限制方式

jupyter显示DataFrame过长时会自动换行(print()显示方式)或自动省略(单元格最后一行直接显示),在一些情况下看上去不是很方便,可调节显示参数如下: import pandas as...pd.set_option('display.max_rows',100) #设置最大行数 pd.set_option('display.max_columns', 100) #设置最大列数 补充知识:pandas关于...DataFrame行,列显示不完全(省略)解决办法 我就废话不多说了,看代码吧 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option...('display.max_rows', None) #设置value显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 以上这篇设置jupyterDataFrame...显示限制方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们需要进行排序以及一些汇总运算使用方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些进行排序。另一个是sort_values,根据Series来排序。...但是由于DataFrame是一个二维数据,所以在使用上会有些不同。...我们还可以传入ascending这个参数,用来指定我们想要排序顺序是正序还是倒序。 排序 DataFrame排序有所不同,我们不能对行进行排序,只能针对列。

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