用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...类型 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...下面是简单的例子使用验证： import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...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
使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时，这会派上用场。 如果您想继续，请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...每当在列值中找到它时，它就会从字符串中删除，因为我们传递的第二个参数是一个空字符串。
在用pandas进行数据处理时，同一个操作经常会重复很多次，由于这些常见的场景涉及到不同类型的数据集，因此本文更加侧重于展示和解释这些代码可以用于完成哪些工作，以便读者更加方便地使用它们。...删除列中的字符串 def remove_col_str(df): # remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df...在字符串的开头有一些空格是很常见的。因此，当你想要删除列中字符串开头的空格时，这种方法很实用。 7....例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。 8....这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式，以便使用这些数据进行有意义的分析和展示。 ?
删除列中的字符串 def remove_col_str(df): # remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df...你可以很容易地使用 df[‘col_1’].replace 来处理该问题，其中「col_1」是数据帧 df 中的一列。...在字符串的开头有一些空格是很常见的。因此，当你想要删除列中字符串开头的空格时，这种方法很实用。...例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。...这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式，以便使用这些数据进行有意义的分析和展示 ---- 最近看到的python 杰出的自学资料这个项目里面的例子基本都是开源领域的大咖写的
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。...如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管在邮件列表或GitHub网站上提出。实际上，pandas的许多设计和实现都是由真实应用的需求所驱动的。...列中的值来实现转换工作。...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。...pandas的矢量化字符串函数 清理待分析的散乱数据时，常常需要做一些字符串规整化工作。
一、向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。...，找到的拆分数 n ，则追加 None 以填充到 n if expand=True 如果使用 expand=True ，Series 和 Index 调用者分别返回 DataFrame 和 MultiIndex...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...str.slice()方法用于从Pandas系列对象中存在的字符串中分割子字符串。
---- 文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string，文本类型一般为object。...除了常规列变量df.col以外，也可以对索引类型df.Index和df.columns使用 确保访问的对象类型是字符串str类型。...如df.col.str.lower().str.upper()，这个和Dataframe中的一行操作是一个原理 下面正式介绍文本的各种骚操作，基本可以涵盖日常95%的数据清洗需要了，一共 8 个场景。...，通过切片可以保留或者删除指定的字符，参数如下。...拼接序列和其他类列表型对象为新的序列 下面先将name列和*列拼接，再将level列拼接，形成一个新的序列。
删除列中的字符串 def remove_col_str(df): # remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df...你可以很容易地使用 df['col_1'].replace 来处理该问题，其中「col_1」是数据帧 df 中的一列。 6....在字符串的开头有一些空格是很常见的。因此，当你想要删除列中字符串开头的空格时，这种方法很实用。 7....例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。 8....这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式，以便使用这些数据进行有意义的分析和展示。 ?
head函数预设用来显示DataFrame中前5项数据，要显示最后数据则可以使用tail函数。 你也可以用makeMixedDataFrame建立一个有各种数据类型的DataFrame方便测试： ?...过来人经验，虽然像这样利用pandas 直接从网络上下载并分析数据很方便，但是有时host 数据的网页与机构（尤其是政府机关）会无预期地修改他们网站，导致数据集的URL 失效。...优化内存使用量 你可以透过df.info查看DataFrame当前的内存用量： ? 从最后一列可以看出Titanic这个小DataFrame只占了322 KB。...完整显示所有列 有时候一个DataFrame 里头的栏位太多， pandas 会自动省略某些中间栏位以保持页面整洁： ?...改变浮点数显示位数 除了栏位长度以外，你常常会想要改变浮点数（float）显示的小数点位数： ? 你会发现Fare栏位现在只显示小数点后一位的数值了。
本次来介绍关于文本处理的几个常用方法。 文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string，文本类型一般为object。...除了常规列变量df.col以外，也可以对索引类型df.Index和df.columns使用 确保访问的对象类型是字符串str类型。...如df.col.str.lower().str.upper()，这个和Dataframe中的一行操作是一个原理 下面正式介绍文本的各种骚操作，基本可以涵盖日常95%的数据清洗需要了，一共 8 个场景。...，通过切片可以保留或者删除指定的字符，参数如下。...拼接序列和其他类列表型对象为新的序列 下面先将name列和*列拼接，再将level列拼接，形成一个新的序列。
引言 pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。...在本文中，我将讨论如何使用pandas的read_html()来读取和清理来自维基百科的多个HTML表格，以便对它们做进一步的数值分析。 基本方法 在第一个例子中，我们将尝试解析一个表格。...%，下面用pandas的replace()函数删除它。...applymap函数是一个非常低效的pandas函数，不推荐你经常使用它。但在本例中，DataFrame很小，像这样的清理又很棘手，所以我认为这是一个有用的权衡。...从HTML网页上的表格获取数据，并把这些数据转化为DataFrame对象。
读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...也可以把nrows和skiprows结合使用，就相当于MySQL里的limit 500 offset 5000 4.抽样 创建DataFrame后，我们可能希望抽取一个小样本以便于进行工作。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...26.减少浮点数的小数点位数 Pandas的浮点数可能会显示过多的小数点。我们可以使用舍入函数轻松调整它。 df_new.round（1）＃所需的小数位数 ?
Pandas中字符串处理 字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。...字符串类型 Pandas中存在两种字符串类型：ObjectDtype类型和StringDtype类型。...中文翻译过来就是：StringDtype类型是实验性的。它的实现和部分API功能可能在未告知的情况下删除。...向量化操作字符串 使用字符串的str属性 Pandas中内置了等效python的字符串操作方法：str属性 df = pd.DataFrame(["Python Gudio 1991","Java Gosling...: Language, dtype: object str.replace：正则表达式中的替换功能 # 将字母J和Python整个字符串替换成?
, columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便的，直接在dataframe的[]中写筛选的条件或者组合条件。...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。除了可以像[]按条件筛选数据以外，loc还可以指定返回的列变量，从行和列两个维度筛选。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...=True：regex ：如果为True，则假定第一个字符串是正则表达式，否则还是字符串 5. where/mask 在SQL里，我们知道where的功能是要把满足条件的筛选出来。...>> train['Cabin'].all() >> False >> train['Cabin'].any() >> True any和all一般是需要和其它操作配合使用的，比如查看每列的空值情况。
表 6.1：pandas 中的文本和二进制数据加载函数 函数 描述 read_csv 从文件、URL 或类似文件的对象中加载分隔数据；使用逗号作为默认分隔符 read_fwf 以固定宽度列格式读取数据（...推断在这种特殊情况下第一列应该是 DataFrame 的索引。...为了展示这是如何工作的，我下载了一个 HTML 文件（在 pandas 文档中使用）从美国联邦存款保险公司显示银行倒闭。...如果 DataFrame 中的一列有k个不同的值，您将得到一个包含所有 1 和 0 的k列的矩阵或 DataFrame。...extract 使用具有组的正则表达式从字符串 Series 中提取一个或多个字符串；结果将是一个每组一列的 DataFrame endswith 对每个元素等同于 x.endswith(pattern
.$', value='NEW', regex=True, inplace = True) 输出： 在Pandas模块中， 调⽤rank()⽅法可以实现数据排名。...数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。 例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。
使用匿名函式 df['物业费'].map(lambda e: e.split('元')[0]) Apply：将函数套用到DataFrame 上的行与列 eg: df = pandas.DataFrame...1.正则表达式（Regular Expression）：查询和匹配字符串的规则 2.正则表达式表示数据 普通字符： 元数据，可以用于匹配指定的字符 r = “a”：用于在目标字符串中匹配小写字母a元字符...0~9或者字母或者下划线的字符 r = “\W”：表示任意一个特殊字符 r = “\s”：表示匹配一个空白字符 r = “\S”：表示匹配一个非空白字符 r = “^”：匹配字符串的开头位置 r = “...用于匹配一个a-z之间的字母 [A-Z]：用于匹配一个A-Z之间的字母 [a-zA-Z]：用于匹配一个字母【大小写均可】 [a-zA-Z0-9_]：用于匹配一个非特殊字符，等价于\w #范围匹配 \d...从指定的字符串中直接进行查询，查询到的第一个结果作为匹配结果 pattern.findall(str)：从指定的字符串中，查询符合匹配规则的字符，将所有符合的字符存放在一个列表中 pattern.finditer
，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...简单归纳来看，主要可分为以下几个方面： 1 数据清洗 数据处理中的清洗工作主要包括对空值、重复值和异常值的处理： 空值 判断空值，isna或isnull，二者等价，用于判断一个series或dataframe...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?
处理特殊字符 规范日期 验证丰富数据 数据离散化 特征缩放 数据清理工具 合并数据集和集成 完整性检查 自动化这些无聊的东西！...这里繁重的工作是由 DataFrame 类 完成的，它为你提供了许多有用的功能日常数据任务。...额外提示：学习如何使用 正则(Regex) 进行模式匹配，这是每个数据人需要的强大工具之一主。...请记住，Python 有一些快捷方式可以执行此操作(执行 str(3) 将返回 “3” 字符串) 但我建议你学习如何使用 Pandas。 - 删除重复项 你不想复制数据，它们都是噪音并占据空间！...最佳实践和练习： 1, 2。 - 处理特殊字符 UTF 编码是要遵循的标准，但请记住并非所有人都遵守规则(否则，我们不需要 犯罪预测分析 如何处理奇怪的重音或特殊字符。
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