补充：reindex用法 reindex的作用是创建一个符合新索引的新对象（默认不会修改原对象df2），它的一个用途是按新索引重新排序。...df2.reindex([(2017,1),(2017,2),(2016,1),(2016,2)]) reindex的另一个用途是取部分子集，可以起到切片的效果。...，它可以根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。...数据透视表的效果可以通过groupby来实现，但有时候直接使用pivot_table方法建立数据透视表可能更方便些，而且额外提供了汇总功能。...如果为True，则返回相对频率（百分比形式）。如果为’all’，则在每个索引/列组中返回全局相对频率。
6、根据给定条件查询数据 实现要领有两个： ① 因为多数条件都会涉及列标签，因此都要使用loc索引器（而非iloc索引器）； ② 因为通常是寻找满足条件的行，所以索引器内部需要在行的维度上表达查询条件...()[['Q1','Q2']] #如果如果只有一列，则无需使用花式索引，如下所示： #team.groupby('team').mean()['Q1'] 2、找到满足条件的分组(过滤掉不满足条件的分组...该任务可以分两步进行： #(1)用filter函数得到满足所需条件的分组中的记录，它的结果是整个数据集的子集 flt_df=team.groupby('team').filter(lambda x: (...mean() 补充说明： ① filter函数用于对分组进行过滤（类似于SQL中的having子句） ② filter函数返回满足过滤条件的分组中的记录，而不是满足条件的分组 ③ 其参数必须是函数...，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用
---- 一、多个Excel合并成1个Excel 图1 6年气象站点文件 图2 气象站点内容概要 如图，需要将6年的气象站点数据重新整理到一个Excel中。...以2015年数据为例，列‘pm2_5'表示一年中各个站点的pm2.5数值。...(df.shape) #获取删除前的数据形状 del_index = df[(df['pm2_5'] > 600) | (df['pm2_5'] 满足条件的行索引 df.drop...(del_index, inplace = True) #删除满足条件的行，inplace表示在源数据上删除，故没有返回值 print(df.shape) #输出删除后的数据形状 结果如下，可以看出输出前为...再利用df.loc对满足条件的列赋值。 方法二利用.fillna对某一列的NaN赋值为-1，得到的为Series对象。再利用列赋值语句将原来的列覆盖。
Numpy介绍在进行科学计算和数据分析时，处理大量数据和进行高效的数值计算是不可或缺的。为了满足这些需求，Python语言提供了一个被广泛使用的库——Numpy。...首先，让我们导入pandas库并创建一个简单的Series：import pandas as pd# 创建一个Seriesdata = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]...)print(df)运行结果如下在这个例子中，我们使用一个字典来创建DataFrame。...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...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
()对df的"性价比评分"列进行降序排序，并赋值给df_1 df_1 = df.sort_values(by="性价比评分",ascending=False) # 使用sort_values()对df...的"氛围评分"列进行降序排序，并赋值给df_2 df_2 = df.sort_values(by="氛围评分",ascending=False) # 使用print()输出df_1 print(df...，并赋值给df_2 df_2 = df.sort_values(by="氛围评分",ascending=False) # TODO 使用多列索引的方式，访问df_2的"店铺名称"和"氛围评分"2列，并赋值给...，我们删除显然是不合适的； 但是如果一个数据集合有几十万的数据，我们删除几百个也是无伤大雅的：drop函数； 如果缺失值的数量较多，并且缺失值所在的这一列（这一个属性），并不是我们分析的重点时，可以对缺失值进行补全...，当这个返回false就是我们认定的异常值； 9.3交易时间的筛选 交易时间必须在提交订单时间的后面，这个才是正常的，这个可以作为一个判断条件； # TODO 使用布尔索引，将支付时间pay_time小于创建时间
去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...值的全部列 df.fillna(method = 'ffill',inplace=True, axis = 1) 也可以通过重新赋值的赋值来填充NaN值，即将一个series 赋值给df 的某一列 来达到删除...= pd.DataFrame(val, idx) # 第一个以字典形式确定要替换被的元素，key为元素所在行，value为待替换数值，第二个参数是替换成的值 df.replace({"name" :..."] = df.apply(lambda row: row.hello * row.the, axis=1) df 中的applymap() df 中使用applymap 可以对df 中的每一个元素进行操作...补充： 内连接，对两张有关联的表进行内连接操作，结果表会是两张表的交集，例如A表和B表，如果是A 内连接（inner join）B表，结果表是以A为基准，在B中找寻A匹配的行，不匹配则舍弃，B内连接A同理
，如果想要取出来更多的数据，我们就需要去添加这个对应的参数； # TODO 使用head()函数，访问df第1行到第5行的数据，并赋值给变量top_5 top_5=df.head() # TODO 输出前...()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量fishpot fishpot = df[df["店铺名称"].str.contains("鱼")] # TODO 输出fishpot...") # 使用列索引和str.contains()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量fishpot fishpot = df[df["店铺名称"].str.contains...hotpot.csv") # 使用列索引和str.contains()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量fishpot fishpot = df[df["店铺名称...df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 使用列索引和str.contains()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量
索引设定 1. index_col参数 index_col是read_csv中的一个参数，而不是某一个方法，在使用 read_csv 函数读取文本的时候使用index_col参数指定用哪几个列作为索引...) 如果df_temp单调还可以使用method参数。...1. where函数 当对条件为False的单元进行填充，不满足条件的行全部被设置为NaN df.where(df['Gender']=='M').head() 注意和query的区别 df.query...df[df['Gender']=='M'].head() 第一个参数con为布尔条件，第二个参数other为填充值 df.where(df['Gender']=='M',np.random.rand(df.shape...df.query('(Address in ["street_6","street_7"])&(Weight>(70+10))&(ID in [1303,2304,2402])') 实际上就是根据列值满足的条件筛选行
如果你只想学习关于Pandas的一件事，那就学习使用read_csv。 下面是一个解析非标准CSV文件的例子： 并简要介绍了一些参数： 由于 CSV 没有严格的规范，有时需要试错才能正确读取它。...把这些列当作独立变量来操作，例如，df.population /= 10**6，人口以百万为单位存储，下面的命令创建了一个新的列，称为 "density"，由现有列中的值计算得出： 此外，你甚至可以对来自不同...当使用几个条件时，它们必须用括号表示，如下图所示： 当你期望返回一个单一的值时，你需要特别注意。 因为有可能有几条符合条件的记录，所以loc返回一个Series。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...然而，另一个快速、通用的解决方案，甚至适用于重复的行名，就是使用索引而不是删除。
) 它是一个简单的9999 x 12数据集，是使用Faker创建的，我在最后也会提供本文的所有源代码。...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...== 182") 它返回满足两个条件中的任意一个条件的所有列。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。
Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df...1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值 ascending：正序和倒序 对df中列value_1进行排名： In [115]: df Out[115...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。...首先创建一个df，共2列，1000000行。
Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df...比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。...1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值 ascending：正序和倒序 对df中列value_1进行排名： df['rank_1'] = df['value...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。
() 它是一个简单的9999 x 12数据集，是使用Faker创建的，我在最后也会提供本文的所有源代码。...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...== 182") 它返回满足两个条件中的任意一个条件的所有列。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？
在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...== 182") output 它返回满足两个条件中的任意一个条件的所有列。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。
functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...)联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....otherwise表示，不满足条件的情况下，应该赋值为啥。...另一种方式通过另一个已有变量： result3 = result3.withColumn('label', df.result*0 ) 修改原有df[“xx”]列的所有值： df = df.withColumn...的行 df = df.dropna(subset=['col_name1', 'col_name2']) # 扔掉col1或col2中任一一列包含na的行 ex: train.dropna().count
数据框中的每个向量可以是不同的类型，但同一列的元素必须是相同的类型。 创建数据框 创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数，它可以将多个向量组合成一个数据框。...Bob 25 M # 3 Charlie 30 M # 使用两个向量创建一个数据框，并给每行命名 df2 <- data.frame(score = c(90, 80, 70)..."] # score # Math 90 # English 80 # History 70 如果想要访问数据框中的元素的值，而不是一个数据框，可以使用双方括号[...例如： # 访问df1数据框中的第一列（一个向量）的第二个子元素 df1[[1]][2] # [1] "Bob" # 访问df2数据框中的"grade"列（一个向量）的第三个子元素 df2$grade...[3] # [1] C 修改数据框 修改数据框中的元素可以使用赋值符号<-或者等号=。
][["ax", "ex"]] print df1[bs]["e": "h"] 一般情况下，以上几种访问方式基本能够满足使用。...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....# 更新df 的 行数值，可通过loc赋值的方式更新 df.loc['行label'] = pd.Series([1, 2, 3]) # 添加一个新列，直接使用= 进行赋值 df['运费'] = pd.Series...如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...否则，df2的合并DataFrame的丢失部分 将被标记为NaN。 ' right '：' left '，但在另一个DataFrame上。
然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...不同的插入方法： 在Pandas中，插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...可以进一步引入不同的插入方法，为读者提供更灵活和强大的工具，以满足各种数据处理需求： 1.使用函数应用: python Copy code import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame...# 定义一个函数，将年龄加上5 def add_five(age): return age + 5 # 使用apply函数将函数应用到'Age'列，并创建新列'Adjusted_Age' df...在这个例子中，我们使用numpy的where函数，根据分数的条件判断，在’Grade’列中插入相应的等级。
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