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pandas基础:重命名pandas数据框架

标签:Python与Excel,pandas 重命名pandas数据框架列有很多原因。例如,可能希望列名更具描述性,或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。...准备用于演示的数据框架 pandas库提供了一种从网页读取数据的便捷方式,因此我们将从百度百科——世界500强公司名单——加载一个表格。 图1 看起来总共有6。下面单独列出了这个表的。...图3 让我们对数据框架进行一些修改。首先,我们将删除一些不需要的。我们不需要下列栏目:上午排名,所以我们删除它们。 图4 删除后,我们可以检查df.head()以确认删除成功–现在只有5。...我们可以使用这种方法重命名索引(行)或,我们需要告诉pandas我们正在更改什么(即或行),这样就不会产生混淆。还需要在更改前后告诉pandas列名,这提高了可读性。...我选择不覆盖原始数据框架(即默认情况下inplace=False),因为我希望保留原始数据框架以供其他演示使用。注意,我们只需要传入计划更改名称的

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使用Pandas完成data数据处理,按照数据中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Pandas完成下面的数据操作:把data中的元素,按照它们出现的先后顺序进行分组排列,结果如new中展示...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...new列为data分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答,代码和结果如下图所示。...for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后,结果如下图所示: 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码,代码如下图所示: import pandas...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data数据处理,按照数据中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共6个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,

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pandas | 使用pandas进行数据处理——Series篇

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。...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。...可以看到打印的数据一共有两,第二是我们刚才创建的时候输入的数据,第一就是它的索引。...Series计算 Series支持许多类型的计算,我们可以直接使用加减乘除操作对整个Series进行运算: ?...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。

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使用Pandas进行数据分析

在您阅读这篇文章之前,您需要先了解以下内容: 如果您使用Python相关的技术进行机器学习,那么这篇文章很适合您。这篇文章即是介绍pandas这个python库在数据分析方面的应用。...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数据分析,那么你会感觉pandas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。...加载数据 首先将CSV文件中的数据作为DataFrame(pandas所生成的数据结构)加载到内存中,并且在加载时设置每一的名称: import pandas as pd names = ['preg...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。

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使用pandas进行数据快捷加载

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。...默认情况下,pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中,这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一的正确数据类型、转换数据(如果需要的话),以及解析日期、缺失值和出错数据。...,稍后我们会对它进行深入研究。...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?...那么,在前一个例子中,我们想要抽取一,因此,结果是一维向量(即pandas series)。 在第二个例子中,我们要抽取多,于是得到了类似矩阵的结果(我们知道矩阵可以映射为pandas数据框)。

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pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

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: ?...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: ?...由于在DataFrame当中每一单独一个类型,而转化成numpy的数组之后所有数据共享类型。那么pandas会为所有的找一个通用类型,这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。

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Pandas基础:在Pandas数据框架中移动

标签:pandas,Python 有时候,我们需要在pandas数据框架内移动一,shift()方法提供了一种方便的方法来实现。...在pandas数据框架中向上/向下移动 要向下移动,将periods设置为正数。要向上移动,将其设置为负数。 注意,只有数据发生了移位,而索引保持不变。...注意下面的例子,索引随着所有数据向下(向前)移动了2天。目前,如果想使用freq参数,索引必须是datetime类型的数据,否则pandas将引发NotImplementedError。...向左或向右移动 可以使用axis参数来控制移动的方向。默认情况下,axis=0,这意味着移动行(向上或向下);设置axis=1将使向左或向右移动。 在下面的示例中,将所有数据向右移动了1。...Pandas.Series shift()方法 如前所述,Series类还有一个类似的shift()方法,其工作方式完全相同,只是它对一个系列(即单个)而不是整个数据框架进行操作。

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Pandas实现一数据分隔为两

, B1] A1 B1 1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2 补充知识:pandas某一中每一行拆分成多行的方法 在处理数据过程中,常会遇到将一条数据拆分成多条,比如一个人的地址信息中,可能有多条地址...,既有家庭地址也有工作地址,还有电话信息等等类似的情况,实际使用数据的时候又需要分开处理,这个时候就需要将这一条数据进行拆分成多条,以方便使用。...split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多 将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame...和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接 具体操作如下: 预操作:生成需要使用的DataFrame # 用来生成DataFrame的工具 from pydbgen import...以上这篇Pandas实现一数据分隔为两就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Python Pandas进行选择,增加,删除操作

, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...column by passing as Series:") df['three']=pd.Series([10,30,20],index=['a','c','b']) print(df) # 增加进行显示...,其中 index 用于对应到该 元素 位置(所以位置可以不由 列表 中的顺序进行指定) print ("Adding a new column using the existing columns...in DataFrame:") df['four']=df['one']+df['two']+df['three'] print(df) # 我们选定后,直接可以对整个的元素进行批量运算操作,这里...对/行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索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ZaLou.Cn!

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使用Pandas进行数据清理的入门示例

本文将介绍以下6个经常使用数据清理操作: 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有数据类型、删除不必要的数据不一致处理 第一步,让我们导入库和数据集。...') 检查缺失值 isnull()方法可以用于查看数据框或中的缺失值。...(高于400的值) 检查数据类型 info()可以查看数据集中数据类型。...Pandas提供字符串方法来处理不一致的数据。 str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。...使用pandas功能,数据科学家和数据分析师可以简化数据清理工作流程,并确保数据集的质量和完整性。 作者:Python Fundamentals

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Python数据处理从零开始----第二章(pandas)(十一)通过属性对进行筛选

本文主要目的是通过属性进行列挑选,比如在同一个数据框中,有的是整数类的,有的是字符串列的,有的是数字类的,有的是布尔类型的。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类的,就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数的主要格式是:DataFrame.select_dtypes(include...返回: subset:DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的,请使用np.number或'number' 要选取字符串的,必须使用‘object’ 要选择日期时间...,请使用np.datetime64,'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的,请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import...2 False 2.0 white median 4 1 True 1.0 asian high 5 2 False 2.0 white high 我们构建了一个数据

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使用pandas Profiling进行探索性数据分析

使用pip安装这个库: pip install pandas-profiling 配置代码环境 本文将使用Jupyter笔记本,这也是pandas_profiling官方文档推荐的。...4.开始编写代码 数据 我们将使用gapminder数据集,其中包含世界各国的年数和预期寿命。...Overview(概述)部分提供了数据集的高级概述,包括变量数量()、观察数量(行)、变量类型。...图4 对于每一个变量,我们都可以“切换细节”,以便更深入地了解特定的数据。 图5 Interaction(交互)部分是一个快速的数据可视化部分。...在审阅这份报告之后,可以对手头的数据有一个相当好的了解。 大型数据集 对于大型数据集,我们可以使用minimal=True参数来缩短分析报告的生成时间。

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pandas进行数据分析

业务人员之前使用的大部分都是Excel,现在随着数据量的提升,Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行,则Excel运行起来就相当卡顿。...下面展示一些在Excel里面常用的功能,看看其在Python里面具体是怎么实现的,Python处理数据用到的主要是pandas库,这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、 len(data)...#数据行数 len(data.columns) #数据数 data.info() #数据详细信息 data.describe() #默认,值统计数值型 data.describe...消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个,一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2进行去重 data.drop_duplicates(subset=

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pandas进行数据分析

案例 这里只是展示方法,用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据....xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据数 data.info() #数据详细信息...#只针对列为字符型 查看数据行、 查看数据类型 data.dtypes 查看数据类型 数据筛选 data[data['性别']=='男'] data[data['年龄']>=30] data[(data...data[['性别','消费频次']] data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='first') #保留第1个,一般结合排序使用 data[['性别','...消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个,一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2进行去重 data.drop_duplicates(subset=

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