重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...重塑 COVID-19 时间序列数据 有了到目前为止我们学到的知识,让我们来看看一个现实世界的问题:约翰霍普金斯大学 CSSE Github 提供的 COVID-19 时间序列数据。...让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便,是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。 重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。
Pandas 是我们经常使用的一种工具,用于处理数据,还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是: pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件,我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中,我们可以使用以下命令: titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器,可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是: Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中,我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途,我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能: [gather()]宽数据转化成长数据 [spread()]长数据转变成宽数据 [separate()]将一列数据拆分为多列 [unite()...Revenue, 3:6) DF %>% gather(Quarter, Revenue, Qtr.1, Qtr.2, Qtr.3, Qtr.4) 还要注意,如果不为na.rm提供参数或不转换值,则使用默认值...这可以使用separate()函数来实现,该函数将单个字符列分割为多个列。...convert values to logical, integer, numeric, complex or factor as appropriate 通过使用...函数spread()将某一列数据值分布在多个列上。
重塑 重塑指的是将数据重新排列,也叫轴向旋转。 DataFrame提供了两个方法: stack: 将数据的列“旋转”为行。 unstack:将数据的行“旋转”为列。 例如: ?...2.处理堆叠格式 堆叠格式也叫长格式,一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式,例如: ?...3.DataFrame的povit方法 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的,不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了,DataFrame的数据格式才更加方便。
读取数据 使用 pd 的 read_sql 读取数据 import pymysql import pandas as pd self.conn = pymysql.connect(host=host,...pd 的 replace 方法 df.replace(' ', np.nan, inplace=True) 数据重新写入到 MySQL 数据重新写入 MySQL 使用 pd 的 to_sql 方法...df.to_sql(name=table_name, con=self.conn, if_exists='append', index=True) pandas 设置 #显示所有列 pd.set_option...pymysql 的连接,否则就会直接报错 pandas.io.sql.DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master...,但是使用 pd.str.strip() 处理没有用 使用 replace 替换空格、空值为 nan 也没有用 解决办法:replace 使用正则替换 # 替换\r\n\t 以及 html 中的\xa0
它可以很方便地从一个csv或者是excel表格当中构建出完整的数据,并支持许多表级别的批量数据计算接口。 安装使用 和几乎所有的Python包一样,pandas也可以通过pip进行安装。...pip install pandas 和Numpy一样,我们在使用pandas的时候通常也会给它起一个别名,pandas的别名是pd。...所以使用pandas的惯例都是: import pandas as pd 如果你运行这一行没有报错的话,那么说明你的pandas已经安装好了。...一般和pandas经常一起使用的还有另外两个包,其中一个也是科学计算包叫做Scipy,另外一个是对数据进行可视化作图的工具包,叫做Matplotlib。...pandas是Python数据处理的一大利器,作为一个合格的算法工程师几乎是必会的内容,也是我们使用Python进行机器学习以及深度学习的基础。
现在我有一份非常乱的数据,随便从里面读出一列就可以看出来有多乱了,在处理这份数据时,能复习到Pandas中一些平时不太用的功能。...import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv("data.csv") data['Incident Zip'].unique()...接下来我们将对这些数据一一进行处理: 1. 转换字符类型 可以在读取数据时就将这一列数据的类型统一转换为字符串,方便进行批量处理,并同时对nan数据进行统一表达。...,数据中编码以0和1开头的最多,可以先查看一下以其他数字开头的数据有哪些。...非0/1开头的数据 还可以通过计数的方式查看数据分布 data['City'].str.upper().value_counts() BROOKLYN 31662 NEW YORK
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。...对于excel、csv、json等这种结构化的数据,pandas提供了专门的api,我们找到对应的api进行使用即可: ?...因为我们做机器学习或者是参加kaggle当中的一些比赛的时候,往往数据都是现成的,以文件的形式给我们使用,需要我们自己创建数据的情况很少。...常用操作 下面介绍一些pandas的常用操作,这些操作是我在没有系统学习pandas的使用方法之前就已经了解的。了解的原因也很简单,因为它们太常用了,可以说是必知必会的常识性内容。...转成numpy数组 有时候我们使用pandas不方便,想要获取它对应的原始数据,可以直接使用.values获取DataFrame对应的numpy数组: ?
这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core...如果使用Spark提供的Python Shell,同样编写Pandas加载数据,时间会短25秒左右,看来Spark对Python的内存使用都有优化。...数据清洗 Pandas提供了 DataFrame.describe 方法查看数据摘要,包括数据查看(默认共输出首尾60行数据)和行列统计。...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理为object,需要转换格式的一般为日期时间。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非">5TB"数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 在本系列中,我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 在继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...(用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明) 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: import pandas as pd df
导入 import pandas as pd 若使用的是Anaconda集成包则可直接使用,否则可能需要下载:pip install pandas 读取表格并得到表格行列信息 df=pd.read_excel...格式: 直接print(df)得到的结果: 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而实际视作数据的是后四行(蓝色高亮部分);并且自动在表格第一列之前加了一个行索引...提取数据放入数组中 x = np.zeros((height,width)) for i in range(0,height): for j in range(1,width+1): #遍历的实际下标...经过实验这种情况将会优先使用表格行列索引,也就对应了上面代码中得到的结果。不过为了不在使用时产生混乱,我个人建议还是使用loc或者iloc而不是ix为好。...如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。...数据清洗 数据清洗是数据准备过程中必不可少的环节,Pandas 也为我们提供了数据清洗的工具,在后面数据清洗的章节中会给你做详细的介绍,这里简单介绍下 Pandas 在数据清洗中的使用方法。...==1)].count()) pandas.Series.map 根据输入的对应关系映射系列的值。...使用 Pandas 可以直接从 csv 或 xlsx 等文件中导入数据,以及最终输出到 excel 表中。...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力,正是有了 Pandas 工具,Python 做数据挖掘才具有优势。
透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: ? pandas也有透视表?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。 在pandas中,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练,示例数据表如下: ? 该表为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...首先导入数据: data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析: 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。
前言在数据分析和数据科学领域中,Pandas 是 Python 中最常用的库之一,用于数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 来读取和处理 CSV 格式的数据文件。什么是 CSV 文件?...可以使用 pip 在命令行中安装 Pandas:pip install pandas使用 Pandas 读取 CSV 文件要使用 Pandas 读取 CSV 文件,可以按照以下步骤进行:导入 Pandas...参数和选项pd.read_csv()函数提供了许多参数和选项,以便读取各种类型的 CSV 文件。以下是一些常用的选项:sep: 指定分隔符,例如逗号 , 或制表符 \t。...:Name,Age,CityJohn,30,New YorkAlice,25,San FranciscoBob,35,Los Angeles现在,我们使用 Pandas 读取并展示数据:import pandas...通过简单的几行代码,您可以快速加载 CSV 数据,并开始进行数据分析和处理。Pandas 提供了丰富的功能和选项,以满足各种数据处理需求,是数据科学工作中的重要工具之一。
在这篇文章中,您将会学习到pandas的一些使用技巧。通过这些技巧,您可以更加简便快速地处理数据,同时也会提高您对数据的理解。 数据分析 数据分析即是从您的数据中发掘并解决问题。...Pandas Pandas这个Python库是专为数据分析设计的,使用它你可以快速地对数据进行处理。如果你用过R语言或其他技术进行过数据分析,那么你会感觉pandas的使用简单而熟悉。...例子:糖尿病发病情况分析 首先,我们需要一个数据集,这个数据集将被用于练习使用pandas进行数据分析。...Pandas使用matplotlib来创建图表,matplotlib也提供了很多方便的功能,您可以在这里了解Pandas更多关于数据可视化的知识。 特征分布 第一个易于审查的特征是各属性的分布。...总结 在这篇文章中我们已经涵盖了使用pandas进行数据分析的很多地方。 首先,我们着眼于如何快速而简便地载入CSV格式的数据,并使用汇总统计来描述它。
透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: pandas也有透视表?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。 在pandas中,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...pivot_table使用方法: pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...首先导入数据: data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析: 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table...pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。
导读:在已经准备好工具箱的情况下,我们来学习怎样使用pandas对数据进行加载、操作、预处理与打磨。 让我们先从CSV文件和pandas开始。...pandas库提供了最方便、功能完备的函数,能从文件(或URL)加载表格数据。...为了对其内容有一个粗略的概念,使用如下命令可以输出它的前几行(或最后几行): iris.head() 输出数据框的前五行,如下所示: ?...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?...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
,有位粉丝提到了一个牛逼的库,它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来,使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此,我觉得有必要写一篇文章,再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui安装与简单使用 根据作者的介绍,pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库,使用之前需要安装。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征: Ⅰ 查看数据帧和系列(支持多索引); Ⅱ 统计汇总; Ⅲ 过滤; Ⅳ 交互式绘图; Ⅴ 重塑功能; Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码,我们可以清晰看到数据集的shape,行列索引名。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑,像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据合并处理的问题,一起来看看吧。...源数据中'商品', '单价', '支付方式', '销售地', '销量'是已经处理好的数据,不需要单独处理。...需要获取的信息是'平台', '商户', '账号',这三个均在合并行中,群友的建议都是使用re正则表达式获取。 获取到上面数据后,还需要删掉多余的行。...仔细观察原始表格我们可以发现:每个单独表格是由一个平台、商户、账号所查询的,且所需平台、商户、账号数据分布在合并行中,而这些合并行在被pandas读取后会形成只有第一列有数值,其他列为NaN的情况。...而用正则获取到的平台、商户、账号只有一行,需要对数据进行向下填充空值。而pandas中fillna(method='ffill')即可实现使用前值去填充下面空值的需求。
Pandas分组统计 本文介绍的是pandas库中如何实现数据的分组统计: 不去重的分组统计,类似SQL中统计次数 去重的分组统计,类型SQL的统计用户数,需要去重 模拟数据1 本文案例的数据使用的是...模拟数据2 数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4], 'param': ['...分步骤解释: 1、找出数据不是null的值 ? 2、统计para参数中的唯一值 ? type(df1) # df1的类型是Series型数据 3、使用from_records方法来生成数据 ?...from_records方法 下面记录pandas中from_records方法的使用: 参数 DataFrame.from_records(data, index=None, exclude=None...案例 使用的案例来自官网: ? ? ?
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