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...(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个...(1) #返回DataFrame中的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列,且该列也用不到,一般是索引列被换掉后导致的,有强迫症的看着难受,这时候dataframe.drop...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
为了显示的方便,我们将上述提取到的图书信息转换成 Pandas 的 DataFrame 格式。...3)对于评论数这一列直接提取数值。 4)出版信息分为三列分别是作者、出版日期、出版社。 5)将原始数据中的书名拆分为为书名和简介两列。...上图是不是比较多,所以学长在百科上找到了另一个合集: ? 在Python中,re 包实现了正则表达式的匹配,常用的 search 函数能够完成匹配。...使用DataFrame的map方法可对当前价格这一列的每一个数据遍历执行,并取代原来的列。...新增 出版日期 列,并借助 pd.to_datetime 方法将字符串格式的时间转换成时间格式。
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)。...7.3 字符串操作 Python能够成为流行的数据处理语言,部分原因是其简单易用的字符串和文本处理功能。大部分文本运算都直接做成了字符串对象的内置方法。...正则表达式 正则表达式提供了一种灵活的在文本中搜索或匹配(通常比前者复杂)字符串模式的方式。正则表达式,常称作regex,是根据正则表达式语言编写的字符串。...Python内置的re模块负责对字符串应用正则表达式。我将通过一些例子说明其使用方法。 笔记:正则表达式的编写技巧可以自成一章,超出了本书的范围。...一个regex描述了需要在文本中定位的一个模式,它可以用于许多目的。我们先来看一个简单的例子:假设我想要拆分一个字符串,分隔符为数量不定的一组空白符(制表符、空格、换行符等)。
Python 内置的字符串的方法名一样。...DataFrame,每个组只有一列。...get_dummies() 在分隔符上分割字符串,返回虚拟变量的DataFrame contains() 如果每个字符串都包含pattern / regex,则返回布尔数组 replace() 用其他字符串替换...pattern / regex的出现 repeat() 重复值(s.str.repeat(3)等同于x * 3 t2 >) pad() 将空格添加到字符串的左侧,右侧或两侧 center() 相当于str.center...DataFrame,为每个正则表达式捕获组返回一列 len() 计算字符串长度 strip() 相当于str.strip rstrip() 相当于str.rstrip lstrip() 相当于str.lstrip
没有明确的方法可以仅选择文本而排除非文本但仍为 object-dtype 的列。 在阅读代码时,object dtype 数组的内容比'string'不够清晰。...提取具有多个组的正则表达式将返回一个每个组一列的 DataFrame。...没有明确的方法可以仅选择文本而排除非文本但仍为 object-dtype 的列。 阅读代码时,object dtype 数组的内容不如'string'清晰。...提取具有多个组的正则表达式将返回一个每组一列的 DataFrame。...提取具有多个组的正则表达式将返回一个每组一列的 DataFrame。
,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了...这时候我们的str属性操作来了,来看看如何使用吧~ # 将文本转为小写 user_info.city.str.lower() 可以看到,通过 `str` 属性来访问之后用到的方法名与 Python 内置的字符串的方法名一样....*", " ") 再来看下分割操作,例如根据空字符串来分割某一列 user_info.city.str.split(" ") 分割列表中的元素可以使用 get 或 [] 符号进行访问: user_info.city.str.split...DataFrame,每个组只有一列。...(c)将(b)中的ID列结果拆分为原列表相应的5列,并使用equals检验是否一致。
使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符,可以从==,!=,>,<,≥,≤中选择,例如: df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时,条件是列名与字符串进行比较。...请Query()表达式已经是字符串。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。...除了数学操作,还在查询表达式中使用内置函数。 查询中的内置函数 Python内置函数,例如SQRT(),ABS(),Factorial(),EXP()等,也可以在查询表达式中使用。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串
所以要过滤pandas DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符,可以从==,!=,>,<,≥,≤中选择,例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时,条件是列名与字符串进行比较。...请Query()表达式已经是字符串。那么如何在另一个字符串中写一个字符串?...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...查询中的内置函数 Python内置函数,例如SQRT(),ABS(),Factorial(),EXP()等,也可以在查询表达式中使用。
前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息(...自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一列、多列或多行:单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...get,由于series和dataframe均可以看做是类字典结构,所以也可使用字典中的get()方法,主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时,与字典的get方法完全一致 ?...例如,以某列取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后的列标签,以其他列取值作为填充value,即实现了数据表的行列重整。
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。...单个表达式,通常称为regex,是根据正则表达式语言形成的字符串。Python 的内置re模块负责将正则表达式应用于字符串;我将在这里给出一些示例。...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...背景和动机 通常,表中的一列可能包含较小一组不同值的重复实例。...这涉及创建一个 DataFrame,其中每个不同的类别都有一列;这些列包含给定类别的出现为 1,否则为 0。
PANDAS中的DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符,可以从==,!=,>,<,≥,≤中选择,例如: df.query("Quantity != 95") 文本过滤 对于文本列过滤时,条件是列名与字符串进行比较。...请query()表达式已经是字符串。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。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。
header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现.../test.csv')读取文件时。 坑1:index列。保存文件时默认保存索引,读取文件时默认自动添加索引列,即将保存的索引作为第一列读取到DataFrame。.../test.csv', index_col=0) ---- 坑2:原本日期格式的列,保存到csv文件后仍为日期格式。但再次读取文件时将以字符串的格式读取到DataFrame。...如果"fix_imports", 如果是True, pickle将尝试将旧的python2名称映射到新名称在python3中使用。...encoding : str, optional 在读取Python 2字符串时使用什么编码。
此外,isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值,isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。...df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出: 在数值数据操作中,apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列;applymap...在对文本型的数据进行处理时,我们会大量应用字符串的函数,来实现对一列文本数据进行操作[2]。...split 分割字符串,将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式,去字符串中匹配,返回查找结果的列表 extract、extractall...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。
如果仅给定列表,不指定index参数,默认索引为从0开始的数字。注意:索引标签为字符串和整数的混合类型。记住不要使用浮点数作为索引,并且尽量避免使用混合类型索引。...:由于数据中包含了时间信息列(date和hour),为了方便操作,我们可以使用以下命令将时间列设置为索引。...转换的时候要转换成 '0d'的形式,防止数字为0-9时为单字符,然后使用 pd.to_datetime 函数转换,需要指定 format 参数,否则转换会出错。...: .apply 上面在创建时间索引时便利用了.apply 方法,对date 和 hour列分别进行了数据类型的转换,然后将两个字符串进行了连接,转换为时间。...,idx['1001A', ['AQI', 'PM10', 'PM2.5']] 表示 data 中的指定列,如果将 idx 看作新的 DataFrame,那么'1001A'则是 idx 中的行,['AQI
() 输出:10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数: df.nunique() 3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型...df = pd.DataFrame({"A": ["a", 1, 2, 3]}) df = df.iloc[1:] df df.dtypes 使用infer_objects方法将object推断为...int类型: df.infer_objects().dtypes 4. memory_usage memory_usage用于计算dataframe每一列的字节存储大小,这对于大数据表非常有用。...用法: DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False) 参数解释: index:指定是否返回df中索引字节大小,默认为True,返回的第一行即是索引的内存使用情况..., size=1000000)}) df_large.shape 返回每一列的占用字节大小: df_large.memory_usage() 第一行是索引index的内存情况,其余是各列的内存情况
(或者在linux系统中,你可以使用‘head’来展示任意文本文件的前五行:head -c 5 data.txt) 接下来,用 df.columns.tolist() 可以提取每一列并转换成list。...加入这些参数的另一大好处是,如果这一列中同时含有字符串和数值类型,而你提前声明把这一列看作是字符串,那么这一列作为主键来融合多个表时,就不会报错了。...', 'int64']) 获取一个仅由数值类型组成的sub-dataframe。...另一个技巧是用来处理整数值和缺失值混淆在一起的情况。如果一列含有缺失值和整数值,那么这一列的数据类型会变成float而不是int。...当导出表格时,你可以加上float_format=‘%.0f’以便将所有的浮点数近似成整数。当你想把所有列的输出值都变成整数格式时,就可以使用这个技巧,这样一来你就会告别所有数值后带“.0”的烦恼。
最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致: ? 如果你还想重置索引使得它从0开始呢?...将一个字符串划分成多个列 我们先创建另一个新的示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列,用来表示first, middle, last name呢?...如果我们想要划分一个字符串,但是仅保留其中一个结果列呢?比如说,让我们以", "来划分location这一列: ?...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列,第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...我们现在隐藏了索引,将Close列中的最小值高亮成红色,将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子: ?
如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具,大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...:使用数字选择一行或多行:也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc:1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行:fillna()另一种方法是使用(例如,使用 0)填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如,按流派对数据集进行分组,看看每种流派有多少听众和剧目:Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行,由于使用了sum()聚合,因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起,并在合并的爵士乐列中显示总和...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列,它识别到我们想要做的就是分别划分各个值(即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值)。
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