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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...年", "2018年"]]可以看到，我们的行名用了一个列表，列名也用了一个列表。

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Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...准备演示的数据框架 看一看下面的例子，有一个以百分比表示的学生在校平均成绩列表，我们希望将其转换为字母顺序的分数（即a、B、C、D、F等），分数阈值如下所示： A：>=90 B：80<=且<90 C：70...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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使用pandas筛选出指定列值所对应的行

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...： 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...位置索引 使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...，用isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&，&的优先级高于>=或<=，所以要注意括号的使用

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盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...再次反应是加个或进行处理，也可以用如下代码： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（下篇）

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...后来【莫生气】修改后的代码如下所示： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['留言0117', '留0117言', '0117留言', '留言0117']) # 使用布尔...后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。总算是告一段落了。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行...(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K30

使用 Pandas, Jinja 和 WeasyPrint，轻松创建一个 PDF 报表

本文将介绍一种将多条信息组合成 HTML 模板，然后使用 Jinja 模板和 WeasyPrint 将其转换为独立 PDF 文档的方法，一起来看看吧~ 总体流程 如报告文章所示，使用 Pandas 将数据输出到...Excel 文件中的多个工作表或从 pandas DataFrames 创建多个 Excel 文件都非常方便。...但是，如果我们想将多条信息组合到一个文件中，那么直接从 Pandas 中完成的简单方法却并不多，下面我们来探索一条可行的简单方法 在本文中，我将使用以下流程来创建多页 PDF 文档 这种方法的好处是我们可以将自己的工具替换到此工作流程中...，这将允许我们以在 Pandas 中难以做到的方式格式化我们的一些数据 为了在我们的应用程序中使用 Jinja，我们需要做 3 件事： 创建模板 将变量添加到模板上下文中 将模板渲染成 HTML 我们先创建一个简单的模板...，这将创建一个字符串，我们最终将传递给我们的 PDF 创建引擎 html_out = template.render(template_vars) 生成 PDF PDF 创建部分也相对简单，我们需要做一些导入并将一个字符串传递给

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Laravel 5.2+ 使用url()全局函数返回前一个页面的地址

在后台开发时，我们经常需要获取用户之前操作页面的地址并生成一个返回之前页面的链接。...而今天我们要用到的是URLs中的函数： //返回当前页面的地址（不包含参数） url()->current(); //返回当前页面的完整地址（包含参数） url()->full(); //返回前一个页面的地址...author=eagle 如果我们在该页面点击了某个操作，那么在我们的控制器中，我们输出 echo url()->previous(); 会发现输出的结果与我们之前操作的页面的url一致： http...author=eagle 全局函数可以在blade模板中直接使用，所以如果我们要创建一个返回按钮，我们可以在view中使用以下代码： 返回 当然，很多情况下我们也可以直接返回至指定的路径名： 返回文章管理 这里我们使用了极为常用的

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Laravel框架使用技巧之使用url()全局函数返回前一个页面的地址方法详解

在后台开发时，我们经常需要获取用户之前操作页面的地址并生成一个返回之前页面的链接。...而今天我们要用到的是URLs中的函数： //返回当前页面的地址（不包含参数） url()- current(); //返回当前页面的完整地址（包含参数） url()- full(); //返回前一个页面的地址...author=eagle 全局函数可以在blade模板中直接使用，所以如果我们要创建一个返回按钮，我们可以在view中使用以下代码： <a href="{{ url()- previous() }}"...很多情况下我们也可以直接返回至指定的路径名： <a href="{{ route('articles.index') }}" rel="external nofollow" 返回文章管理</a 这里我们使用了极为常用的...对于route函数更多的使用实例，会在另一篇文章中进行详述。 本文主要讲解了Laravel框架使用url()全局函数返回前一个页面的地址的方法，更多关于Laravel框架的使用技巧请查看下面的相关链接

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SQLite数据库使用CREATE TABLE语句创建一个新表

SQLite 的 CREATE TABLE 语句用于在任何给定的数据库创建一个新表。创建基本表，涉及到命名表、定义列及每一列的数据类型。...columnN datatype, ); CREATE TABLE 是告诉数据库系统创建一个新表的关键字。CREATE TABLE 语句后跟着表的唯一的名称或标识。...实例 下面是一个实例，它创建了一个 COMPANY 表，ID 作为主键，NOT NULL 的约束表示在表中创建纪录时这些字段不能为 NULL： sqlite> CREATE TABLE COMPANY(...NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL ); 让我们再创建一个表...CHAR(50) NOT NULL, EMP_ID INT NOT NULL ); 您可以使用 SQLIte 命令中的 .tables 命令来验证表是否已成功创建，该命令用于列出附加数据库中的所有表

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挑战30天学完Python：Day25 数据分析Pandas

一个 series 是一个 column，一个DataFrame是一个由series 集合组成的多维表 。为了创建pandas series，我们使用numpy来创建一个一维数组或python列表。...如果我们想要有多个列，我们使用 data frames。下面的例子展示了pandas数据框架。 DataFrame 是行和列的集合。...请看下面的表格,它比上面的例子有更多的表列: 接下来，我们将了解如何导入pandas，以及如何使用pandas创建 Series 和 dataframe 引入 Pandas import pandas...编辑 DataFrame 维护 DataFrame 我们可以： 创建一个新的 DataFrame 创建一个新的列到 DataFrame 从 DataFrame 移除一个存在列 修改一个存在 DataFrame...行数据 获取最后5行数据 获得标题，数据作为一个pandas series返回 计算这个dataframe的行和列个数 过滤包含python的标题 过滤包含JavaScript的标题 尝试对数据做一些增改计算格式化等操作

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Pandas缺失数据处理

# 使用前一个非空值填充：df.fillna(method='ffill') apply自定义函数 Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数..., 这个时候可以使用apply函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用...)/3 df.apply(avg_3_apply) 按一列一列执行结果:(一共两列，所以显示两行结果) 创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于...10的时候，将新列里面的值赋0: import pandas as pd data = {'column1':[1, 2, 15, 4, 8]} df = pd.DataFrame(data) df[...# 可以翻译为：df['new_column']=0 或 row['new_column'] 请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。.tail()方法默认显示最后5行。行计数值可以是任意整数值，如: ?...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ? 类似地，.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?...下面我们对比使用‘前向’填充方法创建的DataFrame df9，和使用‘后向’填充方法创建的DataFrame df10。 ? ?

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...逗号前面的分号表示选择所有行，逗号后面的 ::-1 表示反转列，这样一来，country 列就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择列 首先，查看一下 drinks 的数据类型： ?...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...要想执行数学计算，要先把这些列的数据类型转换为数值型，下面的代码用 astype() 方法把前两列的数据类型转化为 float。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。我创建了这个pandas函数的备忘单。这不是一个全面的列表，但包含了我在构建机器学习模型中最常用的函数。让我们开始吧!...我们可以通过df[:10].to_csv()保存前10行。我们还可以使用df.to_excel()保存和写入一个DataFrame到Excel文件或Excel文件中的一个特定表格。...查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...添加或插入行 要向DataFrame追加或添加一行，我们将新行创建为Series并使用append()方法。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。

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