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创建DataFrame:10种方式任你选!

--MORE--> 扩展阅读 1、Pandas开篇之作:Pandas中使用爆炸函数 2、Pandas系列第一篇:Series类型数据创建 导入库 pandas和numpy建议通过anaconda安装后使用....jpg] 下面介绍的是通过不同的方式来创建DataFrame数据,所有方式最终使用的函数都是:pd.DataFrame() 创建空DataFrame 1、创建一个完全空的数据 创建一个空DataFrame...from_dict pandas中有一个和字典相关的构建器:DataFrame.from_dict 。...它在pandas中是经常使用,本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame,最为常见的是通过读取文件的方式进行创建,然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告:如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据

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【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

二、引入多级索引 (一)多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类,由它来表示多层索引业务。...小结:无论基于行索引还是列索引选取数据,只要没指定最高级索引,则必须使用.loc[行索引,列索引]的形式。 2、基于行索引选取数据 基于行索引选取数据,必须使用.loc[]的形式。...# 基于行的单个第1层索引值选取数据 scores.loc[2017] # 基于行的多个第1层索引值选取数据 scores.loc[[2017,2016]] # 基于行的单个第2层索引值选取数据 scores.loc...#1处的第1级列索引);未指明的低级别索引可以不写(例如#1处的第2级行索引);如果同级别的索引有多个(例如#1处的第2级列索引),需要用花式索引而不能使用切片(元组不支持冒号:); 2、选取数据的简化形式...(3)无论行/列索引,只要有一个元组中包含slice(None),就不能使用上述简化形式,而必须使用通用形式(#1和#2处) 注意:为了在多级索引的中括号[]中可以使用切片(即使用冒号:),需要先使用

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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    Pandas系列 - 基本数据结构

    2 index 对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签,可选的默认语法是 - np.arange(n)。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...) major_axis axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2,它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data...,dict,constant和另一个数据帧(DataFrame) items axis=0 major_axis axis=1 minor_axis axis=2 dtype 每列的数据类型 copy...复制数据,默认 - false 创建面板 可以使用多种方式创建面板 从ndarrays创建 从DataFrames的dict创建 从3D ndarray创建 # creating an empty panel

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    pandas系列之Series数据类型

    Pandas 系列之Series类型数据 本文开始正式写Pandas的系列文章,就从:如何在Pandas中创建数据开始。...Pandas中创建的数据包含两种类型: Series类型 DataFrame类型 ? 内容导图 ? Series类型 Series 是一维数组结构,它仅由index(索引)和value(值)构成的。...导入库 先导入两个库: import pandas as pd import numpy as np Series类型创建与操作 通过可迭代类型列表、元组生成 通过python字典生成 通过numpy数组生成...7 dtype: int64 使用字段创建 字典的键为索引,值为Series结构对应的值 dic_data = {"0":"苹果", "1":"香蕉", "2":"哈密瓜","3":"橙子"} s5...7 s7[0] # 默认的数值索引 7 s7["D"] 10 s7[3] 10 将Series转成字典 s_dic = s7.to_dict() # 转成字典形式 s_dic # 结果

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    Pandas DataFrame创建方法大全

    创建Pandas数据帧的六种方法如下: 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...2、手工创建Pandas DataFrame 接下来让我们看看如何使用pd.DataFrame手工创建一个Pandas数据帧: df = pd.DataFrame(data=['Apple','Banana...由于我们没有定义数据帧的列名,因此Pandas默认使用序号作为列名。...4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对: dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...容易注意到,字段的键对应成为DataFrame的列,而所有的值对应数据。 记住这个对应关系。 现在假设我们要创建一个如下形状的DataFrame: ?

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    yolov8学习,车辆车牌识别代码解读

    pandas:用于数据处理和分析。...add\_missing\_data.py 模块专注于处理数据中的缺失部分,以保证数据集的连贯性和准确性。为此,采用插值填补的方法,以填补在数据收集中可能遗漏的车牌检测结果。...插值填补的方法通过已有数据推测缺失值,维持数据的连续性。 具体实现中,首先从输入的CSV文件中读取车牌检测的数据,提取帧编号、车辆ID及其对应的边界框。...利用 numpy 数组,来快速处理和过滤这些数据。针对每个车辆ID,筛选出该车辆在不同帧中的检测结果,检查连续帧之间是否存在缺失。当发现某一帧与上一帧之间存在间隔时,利用插值方法填补缺失的边界框。...** 当检测到某一帧与上一帧之间存在间隔时,使用插值方法填补缺失的边界框。

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    最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

    字典(dict) Python内置了字典dict,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度,其格式是用大括号{}括起来key和value用冒号“:”进行对应。...28, 28, 24] 字典支持按照键访问相应值的形式,如下所示: dict1['Lily'] 28 这里需要注意定义字典时,键不能重复,否则重复的键值会替代原先的键值,如下所示,键’Lily’产生重复...读取数据 1.1 使用Pandas读取文件 Python的Pandas库提供了便捷读取本地结构化数据的方法,这里主要以csv数据为例。...或dict,指定读取为缺失值的值 na_filter = True bool类型,自动发现数据中的缺失值功能,默认打开(True),若确定数据无缺失可以设定为False以提高数据载入的速度 chunksize...、元组、字典等数据结构创建DataFrame, 1.2 读取指定行和指定列 使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行,这样可以加快数据读取速度。

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    python单细胞学习笔记-day3

    :可以包含多种数据类型的数据结构,是数据的容器 7.1 列表的创建 用一堆方括号 [] 创建列表,每个元素之间使用 , 分隔 列表可以宝行多种数据类型 # 创建一个包含整数的列表 numbers = [...使用start:stop的形式:取从start索引到stop-1索引的元素 start默认从头开始,stop默认到结尾结束 步长step可选,格式为:start:stop:step 冒号隔开的值允许空着...,不能有重复 创建:用一对大括号 { } 创建,并以 键值对的形式存储,键和值用冒号 : 分隔,多个键值对之间用逗号 , 分隔 # 最基本的方式 # 一个来自北京的25岁的Tom dict1 = {"name...,且不能单独修改元组中的某个值 11.元组 11.1 元组定义 元组是python中的一种不可变数据结构,与列表类似,但有以下区别: 用小括号()定义,如: tuple1 = (1,2,3) tuple1...练习 6.1: 创建元组 创建一个元组,包含你的名字、年龄、城市。 访问元组中的每个元素,并打印。 练习 6.2: 元组的不可变性 试图修改元组中的一个值,观察会发生什么。

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    上手Pandas,带你玩转数据(1)-- 实例详解pandas数据结构

    Pandas序列可以使用以下构造函数创建: pandas.Series( data, index, dtype, copy) 参数释义: data:数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants...index:索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同。...index:对于行标签,如果没有索引被传递,则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)。 columns:对于列标签,可选的默认语法是 - np.arrange(n)。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype:每列的数据类型。 copy:如果默认值为False,则使用该命令(或其它)复制数据。...默认, **false** ---- 创建Panel 面板可以使用多种方式创建: 从ndarrays 来自DataFrames的字典 这个模块儿不讲太多啦,毕竟我是真没用过。

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    Pandas 数据结构

    导包: import pandas as pd (1)创建一个Series:使用 Series()方法 1)传入一个列表list: 只传入一个列表不指定数据标签,那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签...import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2)传入一个字典dict: 字典的key值就是数据标签...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。...行和列都是从0开始的默认索引。 df2 = pd.DataFrame([ ['a','A'],['b','B'],['c','C'] ] ) df2 列表里面嵌套的列表也可以换成元组。

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    4,列表 list

    〇,Python数据结构简介 Python内建的数据结构有列表,元组,字符串,字典,集合等。此外常用的还有pandas中的dataframe 以及series。...列表的基本形式如:[1,2,3,4] tuple(元组),是有序数据结构,是不可变的,可以进行组合和复制运算后会生成一个新的元组。...元组的基本形式比如:(1,3,6,10) str(字符串),也是有序数据结构,字符串的基本形式比如:’hello'。 2,无序数据结构: set(集合),是一个无序不重复元素的集。...集合的基本形式如: {'apple','orange','banana'} dict(字典)是无序的键:值对 (key:value 对)的集合。 键必须是互不相同的(在同一个字典之内)。...字典的基本形式如:{'jack': 4098, 'sape': 4139} 列表是Python中最基础最重要的数据结构。 一,创建列表 ? ? 二,列表索引 ? 三,修改列表 ? ? ? ?

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    Pandas系列 - DataFrame操作

    行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点: 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...描述 1 data 数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrame。...2 index 对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签,可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import

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    Python基础学习之Python主要的

    ② 多维数组:用array函数创建数组,array函数接收一切序列类型的对象(list,tuple,其他数组)  import numpy as np         A=np.array(列表、元组或数组...4.pandas 库:是包含高级的数据结构和精巧的分析工具,支持SQL的数据增、删、改、查操作,并包含很多处理函数。...(1)Pandas的数据结构series:  Series 由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之有关的数据标签(即索引)组成。它的字符串的表现形式为:索引左边  值右边  例1. ...是pandas的主要数据结构之一,是一种带有二维标签的二维对象,DataFrame结构的数据有一个行索引和列索引,且每一行的数据格式可能是不同的。...例:DataFrame的创建和一些基本操作:  from pandas import DataFrame    #从pandas库中引用DataFrame  from pandas import Series

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    Pandas 秘籍:6~11

    它们(通常)是使用哈希表实现的,当从数据帧中选择行或列时,哈希表的访问速度非常快。 当使用哈希表实现它们时,索引对象的值必须是不可变的,例如字符串,整数或元组,就像 Python 字典中的键一样。...我们将需要将这些列名称转换为列值。 在本秘籍中,我们使用stack方法将数据帧重组为整齐的形式。 操作步骤 首先,请注意,状态名称位于数据帧的索引中。 这些状态正确地垂直放置,不需要重组。...由于两个数据帧的索引相同,因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始,完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列,而无需使用split方法。...当想要以更大的数据帧以这种方式附加行时,可以通过使用to_dict方法将单行转换为字典,然后使用字典推导式和一些默认值来清除所有旧值,从而避免大量键入和错误。...itertuples方法循环遍历每个数据帧的行,并以元组的形式返回其值。 我们为绘图解压缩相应的 x 和 y 值,并用我们分配给它的编号标记它。

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    一句python,一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入(格式、去重)

    () Tuple(元组) 使用:() tuple() Dictionary(字典) 使用:{ } dict() 其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series...list(s) 将序列 s 转换为一个列表 set(s) 转换为可变集合 dict(d) 创建一个字典。...#以列表的形式返回字典中的值,返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回,这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...#以列表的形式返回字典中的值,返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回,这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储;通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象 保存: #使用pickle模块将数据对象保存到文件

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    如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

    我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API,可以轻松创建多种类型的绘图,包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来,我们使用 read_csv() 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...然后,我们创建 px.bar() 函数,该函数将数据帧作为第一个参数,并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度的变量,条形长度是每个年龄组中的人数。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。

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    Python 的数据结构

    、集合和字典推导式 7 Python可变对象与不可变对象 8 参考资料 Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构:列表、元组、字典 、 集合等,但是一般要和 pandas 和 Numpy...元组 元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值(一般不这么用),当用复杂的表达式定义元组,最好将值放到圆括号内。...列表是以类的形式实现的。“创建”列表实际上是将一个类实例化。列表中的元素用逗号分隔! 添加删除元素 append() 方法可以 在列表末尾添加元素。...,基本形式是在方括号中使用start:stop。...): # do something with value 索引数据时,使用 enumerate 的一个好方法是计算序列(唯一的)dict 映射到位置的值: # 索引数据时,使用enumerate

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    Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

    .png] 转换成列表的形式后,可以看到,列表由三个元组组成,每个元组中: 第一个元素是组别(这里是按照company进行分组,所以最后分为了A,B,C) 第二个元素的是对应组别下的DataFrame...聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等,下表为Pandas中常见的聚合操作: [1528a59f449603fc3885aa6e32616830.png] 例如,计算不同公司员工的平均年龄和平均薪水...要完成上述任务,我们需要先求得不同公司的平均薪水,再按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置,使用之前学到的map方法可以拆解实现如下: avg_salary_dict = data.groupby('...transform:会对每一条数据求得相应的结果,同一组内的样本会有相同的值,组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果 2.4 apply方法 之前我们介绍过对Dataframe使用apply进行灵活数据变换操作处理的方法...系列教程推荐 图解Python编程:从入门到精通系列教程 图解数据分析:从入门到精通系列教程 图解AI数学基础:从入门到精通系列教程 图解大数据技术:从入门到精通系列教程

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