2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...pivot()函数如下： DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) index：表示新生成对象的行索引，若未指定说明使用现有对象的行索引...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...使用pandas的groupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类的对象，该对象是一个可迭代对象，它里面包含了每个分组的具体信息，但无法直接被显示。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
，不同处在于，前者发现数据中有空值或缺失值时返回False，后者返回的是True. 1.1.2 使用 dropna()和fillna()方法 对缺失值进行删除和填充。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...4.1.1 rename()方法 index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。 inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。 ...','青年','中年','中老年','老年']) 4.3 哑变量处理类别型数据 在Pandas中，可以使用get_dummies()函数对类别特征进行哑变量处理. 4.3.1 get_dummies...哑变量又称应拟变量，名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，用来反映某个交量的不间类别 使用哑变最处理类别转换，事实上就是将分类变量转换为哑变最矩阵或指标矩阵，矩阵的值通常用“0”或“1”表示
的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和size组合。...从宽表格式转换为长表格式，可以使用pandas.melt()。...对两个 DataFrame 进行联合操作，实现合并的功能。...的DataFrame.rank()函数可以返回字段每个取值的排名。...在以下示例中，创建了一个新的排名列，该列按学生的分数对学生进行排名： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Students': ['John', 'Smith
可以通过使用PeriodIndex并为索引中的时间段指定特定频率来对这些场景进行建模。 下面通过对从2017-01开始的三个 1 个月周期进行建模进行演示。...这更加有用，因为它可用于按与每个类别的含义及其与其他类别的关系相匹配的顺序对值进行排序。 在类别类别时，将使用代码而不是实际值进行类别。...，因此通过使用它在类别列上进行排序，我们可以从最高到最低字母等级对学生进行排序。...使用pandas.io.sql.read_sql()函数执行读取，并使用DataFrame的.to_sql()方法完成对 SQL 数据库的写入。...为了演示，让我们研究几个使用索引对值进行切片的示例。 以下将以Strike价格为 30 美元返回所有put选项。
sort_values ()可以以特定的方式对pandas数据进行排序。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...groupby 是一个非常简单的概念。我们可以创建一组类别，并对类别应用一个函数。这是一个简单的概念，但却是我们经常使用的极有价值的技术。...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。...总结 我希望这张小抄能成为你的参考指南。当我发现更多有用的Pandas函数时，我将尝试不断地对其进行更新。
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。...本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。...而在 pandas 进行分类汇总，可以使用 DataFrame 的 groupby() 函数，然后再对 groupby() 生成的 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy...数据格式化 pandas 默认的数据显示，没有使用千分位分隔符，在数据较大时，感觉不方便。...'Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum) 总结 Pandas可以对Excel进行基础的读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查 Pandas可以进行表中列行筛选等
以下是seaborn提供的一些功能： 面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...（适当使用颜色对于有效的数据可视化至关重要，而seaborn 对定制调色板有广泛的支持）。...组织数据集 如上所述，当您的数据集具有特定组织时，seaborn将是最强大的。这种格式可以替代地称为“长形式”或“整洁”数据，并由Hadley Wickham在本学术论文中详细描述。...规则可以简单说明： 每个变量都是一列 每次观察都是一排 确定数据是否整洁的有用思路是从想要绘制的图中向后思考。从这个角度来看，“变量”是将在情节中分配角色的东西。...要利用依赖于整齐格式数据的pandas.melt功能，您可能会发现该功能对于“取消旋转”宽格式数据帧非常有用。更多信息和有用的示例可以在这篇博客文章中找到，其中一位是熊猫开发者。
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 从列表中创建字典 我有一份商品清单，我想看看它们的分布情况。...从JSON文件创建DataFrame JSON是一种常用的存储和传递数据的文件格式。 当我们清理、处理或分析数据时，我们通常更喜欢使用表格格式(或类似表格的数据)。...由于json_normalize函数，我们可以通过一个操作从json格式的对象创建Pandas DataFrame。 假设数据存储在一个名为data的JSON文件中。...构造函数，它将创建如下的DataFrame，这绝对不是一个可用的格式: df = pd.DataFrame(data) 但是如果我们使用json_normalize函数将得到一个整洁的DataFrame...Merged DataFrame: A B a 1.0 5.0 b 2.0 60.0 c 30.0 7.0 d 4.0 8.0 总结 从计算简单的统计数据到高度复杂的数据清理过程
pandas中的一些入门操作 Pandas导入 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFram # 手动穿件数据集 df...= pd.DataFrame([ [1001,'Mike',20], [1002,'Bob',21], [1003,'Alice',22], ]) # 从磁盘导入数据集 df...DataFrame 简单的统计量 df.describe().T ?...df.isnull().any() # 检查所有列中是否含有控制 df.isnull().sum() # 对所有列中的空值进行计数 移除缺失值 # 函数作用：删除含有空值的行或列 # axis:维度，...'].value_counts() 分类数据硬编码&One-Hot编码 # 分类数据硬编码,将某列的值转成对应数值，离散特征的取值有大小的意义 house_mapping={ '普通住宅':0,
Python大数据分析 1 简介 pandas作为开展数据分析的利器，蕴含了与数据处理相关的丰富多样的API，使得我们可以灵活方便地对数据进行各种加工，但很多pandas中的实用方法其实大部分人都是不知道的...图1 2 6个实用的pandas小知识 2.1 Series与DataFrame的互转 很多时候我们计算过程中产生的结果是Series格式的，而接下来的很多操作尤其是使用「链式」语法时，需要衔接着传入DataFrame...格式的变量，这种时候我们就可以使用到pandas中Series向DataFrame转换的方法： 「利用to_frame()实现Series转DataFrame」 s = pd.Series([0, 1,...sample()方法的本质功能是从原始数据中抽样行记录，默认为不放回抽样，其参数frac用于控制抽样比例，我们将其设置为1则等价于打乱顺序： df = pd.DataFrame({ 'V1':...： s.rank(method='max') 图14 「dense」 在dense策略下，相当于对序列去重后进行排名，再将每个元素的排名赋给相同的每个元素，这种方式也是比较贴合实际需求的： s.rank
可以将DataFrame对象传递给profiling函数，然后调用创建的函数对象以开始生成分析文件。 无论采用哪种方式，都将获得相同的输出报告。我正在使用第二种方法为导入的农业数据集生成报告。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。 类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...在以表格和直方图格式呈现数据的方式方面，单词和字符选项卡与类别选项卡的作用相同，但它可以更深入地处理小写、大写、标点符号，特殊字符类别也很重要！ 3....这将具有描述的字典作为键和值作为另一个具有键值对的字典，其中键是变量名称，值作为变量的描述。...Profiling”——从 Pandas DataFrame 生成报告的一站式解决方案。
图1 2 6个实用的pandas小知识 2.1 Series与DataFrame的互转 很多时候我们计算过程中产生的结果是Series格式的，而接下来的很多操作尤其是使用链式语法时，需要衔接着传入DataFrame...格式的变量，这种时候我们就可以使用到pandas中Series向DataFrame转换的方法： 利用to_frame()实现Series转DataFrame s = pd.Series([0, 1, 2...图3 2.2 随机打乱DataFrame的记录行顺序 有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas...图5 这种时候我们可以使用到pandas数据类型中的类别型来极大程度上减小内存消耗： df['V1'] = df['V1'].astype('category') df.memory_usage(deep...图14 dense 在dense策略下，相当于对序列去重后进行排名，再将每个元素的排名赋给相同的每个元素，这种方式也是比较贴合实际需求的： s.rank(method='dense') ?
数据为逗号分隔的csv格式数据，数据存储如下： ?...⚠️ describte 仅统计数值型列的统计数据，对于object列，会直接忽略。...列进行旋转。...旋转完成之后返回的DataFrame的列为 MultiIndex。而关于 MultiIndex 的查询操作属于高级主题。...上述操作返回的列仍然是 MultiIndex，因为此时只有一个站点了，我们可以使用 .xs 方法将列从MultiIndex转换为Index。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...使用 Python 内置的 glob 更方便。 ? 把文件名规则传递给 glob()，这里包括通配符，即可返回包含所有合规文件名的列表。...选择行与列 本例使用大家都看腻了的泰坦尼克数据集。 ? 这个数据集包括了泰坦尼克乘客的基本信息以及是否逃生的数据。 用 describe() 方法，可以得到该数据集的基本统计数据。 ?...这个 DataFrame 包含的数据与多重索引序列一模一样，只是可以用大家更熟悉的 DataFrame 方法进行操控。 22....创建样式字符字典，指定每列使用的格式。 ? 把这个字典传递给 DataFrame 的 style.format() 方法。 ? 注意：日期是月-日-年的格式，闭市价有美元符，交易量有千分号。
准备 要实践本技巧，你只需装好pandas模块。此外没有要求了。 2. 怎么做 下面的代码可以快速达成对数据的初步理解。...可用的方法列表见： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#api-dataframe-stats 有了基础的统计数据，我们可以补上其他的...要留意的是，.skew(...)和.kurt(...)方法以类似的格式返回数据，而.mode(...)不然；.mode(...)方法返回的数据要进行调整，以便和.describe()方法的输出格式保持一致...原理 首先确定取样的比例，即strata_frac变量。从MongoDB取出数据。MongoDB返回的是一个字典。...准备 要实践本技巧，你需要pandas、SQLAlchemy和NumPy。其他没有什么要准备的。 2. 怎么做 我们从PostgreSQL数据库读出数据，存到DataFrame里。
现代 Pandas 方法链接 索引 性能 整洁数据 可视化 时间序列 使用 pandas、vincent 和 xlsxwriter 制作 Excel 图表 使用...和 pandas 数据框轻松进行 Python 统计分析，由 Randal Olson 提供 Python 中的统计数据分析，由 SciPy 2013 的 Christopher Fonnesbeck...scipy.sparse 的交互 常见问题解答（FAQ） DataFrame 内存使用情况 与 pandas 一起使用 if/真值语句 使用用户定义函数 (UDF) 方法进行突变...提供了各种便捷的功能，可以轻松地将Series和DataFrame对象结合在一起，对索引进行各种类型的集合逻辑操作，并在联接/合并类型操作中提供关系代数功能。...Python/NumPy 表达式直观且对交互式工作很方便，但对于生产代码，我们建议使用优化的 pandas 数据访问方法，DataFrame.at()，DataFrame.iat()，DataFrame.loc
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
