数据框与R中的DataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据,实现从数据中获取特定子集的方式。...常见的数据切片和切换的方式如表3所示: 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多列In: print(data2[['col1','...[0:2)之间,列名为'col1'和'col2'的记录,行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据,直接写索引值即可。...,默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用,而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算,这种方式能极大提升计算效率,具体如表8所示: 表8 Pandas
本文要点: 使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。...---- 处理标题 pandas 的 DataFrame 最大的好处是,我们可以使用列名字操作数据,这样子就无需担心列的位置变化。因此需要把标题处理好。...此外 pandas 中有各种内置的填充方式。 ffill 表示用上一个有效值填充。 合并单元格很多时候就是第一个有值,其他为空,ffill 填充方式刚好适合这样的情况。...如下是一个 DataFrame 的组成部分: 红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns),注意,为什么方框不是一行?...是因为 DataFrame 允许多层次索引。类似于平时的复合表头。 左方深蓝色框中是 DataFrame 的行索引(index)。
大多数 Pandas 用户都熟悉 iloc[] 和 loc[] 索引器方法,用于从 Pandas DataFrame 中检索行和列。...因此,在今天的文章中,我们将展示如何使用 query() 方法对数据框执行查询 获取数据 我们使用 kaggle 上的 Titanic 数据集作为本文章的测试数据集,下载地址如下: https://www.kaggle.com...pd df = pd.read_csv('titanic_train.csv') df 数据集有 891 行和 12 列: 使用 query() 方法 让我们找出从南安普敦 (‘S’) 出发的所有乘客...结果是一个 DataFrame,其中包含所有从南安普敦出发的乘客: query() 方法接受字符串作为查询条件串,因此,如果要查询字符串列,则需要确保字符串被正确括起来: 很多时候,我们可能希望将变量值传递到查询字符串中...,当应用于列名时,我们可以使用 isnull() 方法查找缺失值: df.query('Embarked.isnull()') 现在将显示 Embarked 列中缺少值的行: 其实可以直接在列名上调用各种
首先,了解下pandas中两个主要的数据结构,一个是Series,另一个是DataFrame。 Series一种增强的一维数组,类似于列表,由索引(index)和值(values)组成。...DataFrame是一个类似表格的二维数据结构,索引包括列索引和行索引,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame的每一行和每一列都是一个Series。...默认是'\t'(也就是tab)切割数据集的 header:指定表头,即列名,默认第一行,header = None, 没有表头,全部为数据内容 encoding:文件编码方式,不设置此选项, Pandas...index_col ,指定索引对应的列为数据框的行标签,默认 Pandas 会从 0、1、2、3 做自然排序分配给各条记录。...(df) 增删改查的常用方法,已整理成思维导图,便于大家查阅学习: 「两种查询方法的介绍」 「loc」 根据行,列的标签值查询 「iloc」 通过行号索引行数据,行号从0开始,逐次加1。
1.Series(序列):Series是Pandas库中的一维标记数组,类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型,并具有标签(索引),用于访问和操作数据。...2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成,每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...每个Series和DataFrame对象都有一个默认的整数索引,也可以自定义索引。 4.选择和过滤数据:Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据中的缺失值。
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结,内容包含: 创建S型或者DF型数据,以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...'F': 'foo'}) # 使用布尔值 选择数据 head(),默认是头5行 tail() df.index/df.columns df.describe() 查看各种统计信息 df.T 转置...分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时,使用as_index=False 重塑reshaping stack:将数据的列旋转成行,AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列...,AB由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame object,要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引,多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
默认情况下,pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中,这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据(如果需要的话),以及解析日期、缺失值和出错数据。...现在,我们只需要了解,pandas索引(Index)类就像表中列的字典索引一样。...以下是X数据集的后4行数据: ? 在这个例子中,得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢?...那么,在前一个例子中,我们想要抽取一列,因此,结果是一维向量(即pandas series)。 在第二个例子中,我们要抽取多列,于是得到了类似矩阵的结果(我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框)。...为了获得数据集的维数,只需在pandas数据框和series上使用属性shape,如下面的例子所示: print (X.shape) #输出:(150,2) print (y.shape) #输出:(150
此外我们还要掌握常见的取数方法,取行和列,包括某行某列,连续的行和列,间断的行和列,单个数据等,这些取数的方法与NumPy取数方法相同,括号中索引以逗号分隔,逗号前为行,后为列。...,列,列名 一列多少数据(行), non-null 数据非空,类型是object字符串,占用内存 None是无返回值,这里的和jupyter编辑器中使用的print函数有关,帮助显示df.info()有无返回值...(df1) # 使用rename函数,给行索引和列名加上‘_ABC’ 通过自定义函数(x是原有的行列值) 实现 def test_map(x): return x+'_ABC' # inplace...b 1 1 b 1 c 2 2 c 2 d 3 3 d 2 e 4 4 e 2 将一列数据变为行索引的好处是,索引从0开始,如果要按照表格中的一列,如id列中的序号,从1...obj 要插入列表中的对象(列名) col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里 col_name.insert(2,'city') # 在列索引为
在 Pandas 中,索引可以设置为一个(或多个)唯一值,这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame,但对于少量的值,通常将其指定为 Python 字典会很方便,其中键是列名,值是数据。...在 Pandas 中,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框,创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....过滤 在 Excel 中,过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框,其中最直观的是使用布尔索引。...列的选择 在Excel电子表格中,您可以通过以下方式选择所需的列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作表到另一个工作表的范围; 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名,因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻,而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式,包括范围读取和条件查询等。 ?...以下面经典的titanic数据集为例,可以从两个方面特性来认识DataFrame: ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框,其中Series可看做是一个一维向量。...例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...切片类型与索引列类型不一致时,引发报错 2. loc/iloc,可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值(列名和行索引取值)访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询...语法执行数据访问的方式,这对熟悉SQL的使用者来说非常有帮助!
在实际数据处理过程中,数据透视表使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...本次使用的数据来源于Kaggle,车辆被警察拦下并进行搜查记录数据集,简称车辆数据。文末有下载方式,大家按需获取。...使用车辆数据集统计不同性别司机的平均年龄,聚合后用二维切片可以输出DataFrame数据框。...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL',当参数margins为True时,ALL行和列的名字...行索引和列索引都可以再设置为多层,不过行索引和列索引在本质上是一样的,大家需要根据实际情况合理布局。
,确保列名和类型是正确的。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用: 了解数据框使用的类型; 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用(例如,price 这一列值在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...索引 Pandas 是强大的,但也需要付出一些代价。当你加载 DataFrame 时,它会创建索引并将数据存储在 numpy 数组中。这是什么意思?...一旦加载了数据框,只要正确管理索引,就可以快速地访问数据。 访问数据的方法主要有两种,分别是通过索引和查询访问。根据具体情况,你只能选择其中一种。但在大多数情况中,索引(和多索引)都是最好的选择。...否则,对于 DataFrame 中的每一个新行,Pandas 都会更新索引,这可不是简单的哈希映射。
01 思考 1.Pandas是什么?...# 转化为元组print(dict(df['title'])) # 转化为字典,key为数字索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头,指定列名和行索引print(df['title'][0...1.读取一行数据# 不包括表头,第一个索引值为0# 获取第一行数据,可以将其转化为list、tuple、dictprint(list(df.iloc[0])) # 转成列表print(tuple(df.iloc...指定行索引和列索引(或者列名)print(df.iloc[0]["l_data"]) # 指定行索引和列名print(df.iloc[0][2]) # 指定行索引和列索引 # 3.读取多行数据...sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构print(df) # 1.iloc方法# iloc使用数字索引来读取行和列# 也可以使用iloc方法读取某一列
/data 编码方式 分隔符 列名 #读取csv文件df = pd.read_csv('./data....索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性,在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时,行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作,否则会使用NA值进行填充。...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!...Series 属性方法 说明 s.values 访问s的内容 s.index 获取s的索引 s.iteritems() 获取索引和值对 s.dtype 获取s的数据类型 s[‘a’] 根据索引访问元素...在常用函数一节中,由于一些函数的功能比较简单,因此没有列入,现在将它们列在下面,请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思?
3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引,索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据,系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...9、列选择 在刚学Pandas时,行选择和列选择非常容易混淆,在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法,总有一种适合你的。 ? ? ?...18、查找替换 pandas提供简单的查找替换功能,如果要复杂的查找替换,可以使用map(), apply()和applymap() ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并,pandas会自动按照索引对齐,可以指定两个DataFrame的对齐方式,如内连接外连接等,也可以指定对齐的索引列。 ?
、处理缺失值、填充默认值、补全格式、处理极端值等; 建立高效的索引; 支持大体量数据; 按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列; 灵活方便的数据查询、筛选; 分组聚合数据,可独立指定分组后的各字段计算方式...查看数值型列的汇总统计 df.dtypes # 查看各字段类型 df.axes # 显示数据行和列名 df.columns # 列名 df.info()显示有数据类型、索引情况、行列数、各字段数据类型...注意,这里并没有修改原Excel,从我们读取数据后就已经和它没有关系了,我们处理的是内存中的df变量。 将name建立索引后,就没有从0开始的数字索引了,如图4所示。 ?..., y]是一个非常强大的数据选择函数,其中x代表行,y代表列,行和列都支持条件表达式,也支持类似列表那样的切片(如果要用自然索引,需要用df.iloc[])。...(2)选择行 选择行的方法如下: # 用指定索引选取 df[df.index == 'Liver'] # 指定姓名 # 用自然索引选择,类似列表的切片 df[0:3] # 取前三行 df[0
读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...逗号后的 7::-2 表示从第8列开始,向前每隔一列取一列(步长为2, 2前的负号表示向前迭代) df.iloc[:,7::-2].head() ⑤ 混合索引 从第四行开始向后以步长为4选择行, 从第八列开始向前以步长为...df[['School','Math']].head() 使用loc方式 df.loc[:,['School','Math']].head() 使用iloc方式--传入的列名是默认整数索引,从0开始 df.iloc...]中相应位置都能使用布尔列表选择: 如果不加values就会索引对齐发生错误,Pandas中的索引对齐是一个重要特征,很多时候非常使用。...返回所有的行索引(转换为区间后)与给定区间有重叠的行。 cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。
它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。...() pd.DataFrame(dict) 从字典、列名称键、数据列表的值导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
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