1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...',df.min()) 84 print('df的最大值',df.max()) 85 print('df的key2列的最大值',df['key2'].max()) 86 print('统计df的分位数...()) 89 print('求df的标准差，std()',df.std()) 90 print('求df的方差，var()',df.var()) 91 print('求skew样本的偏度,skew...111 df的key2列的最大值 5.0 112 统计df的分位数，参数q确定位置 key1 4.25 113 key2 4.25 114 Name: 0.75, dtype: float64...，只能对一列，不能对Dataframe 193 print(df['key2'].value_counts()) 194 195 # 判断Dataframe中的每个元素是否都是在某个列表中 196 print
生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...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...value_counts() 返回一个Series，包括前面带有 MultiIndex 的示例。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。...MultiIndex 系列。
生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...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...value_counts() 返回一个Series，包括前面带有 MultiIndex 的示例。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。...MultiIndex 系列。
因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的「执行效率」以及代码的「简洁性」，需要配合一些pandas中的高级特性。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。...的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex中的第n列index： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index...MultiIndex的names有内容的情况，直接用对应的名称传入表达式即可： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index
因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的执行效率以及代码的简洁性，需要配合一些pandas中的高级特性。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新...，目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。 ...中的第n列index： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index(['title', 'type']);temp.index.names...图11 names不为空的MultiIndex 而对于MultiIndex的names有内容的情况，直接用对应的名称传入表达式即可： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names
示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...索引对象 打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： <class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。...0.567547 2 d -0.154148 dtype: float64 交换并排序分层 sortlevel() .sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序
=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序....ascending : 布尔值,默认为False,以升序排序 bins : integer, optional Rather than count values, group them into half-open...row-wise, 1 or ‘columns’ for column-wise level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex...返回指定轴上值的和....2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数.
在pandas中，Series和DataFrame对象是介绍的最多的，Index对象作为其构成的一部分，相关的介绍内容却比较少。...先从单层索引开始介绍，在声明数据框的时候，如果没有指定index和columns参数，pandas会自动生成对应的索引，示例如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy...RangeIndex属于Index中的一种形式，Index是更通用的函数，通过Index函数可以显示创建Index对象，用法如下 >>> df.index = pd.Index(list('ABCD')...NumericIndex 数值索引，其值为数值，可以是整数，也可以是浮点数。...在pandas中，有以下几种方法，来显示创建数值索引 # 浮点数 >>> pd.Float64Index([1, 2, 3, 4]) Float64Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....索引排序 sort_index() 排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序 示例代码： # Series s4 = pd.Series(range(10, 15), index...索引对象 打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： ...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
今天我们来讨论 Pandas 中的 reset_index() 方法，包括为什么我们需要在 Pandas 中重置 DataFrame 的索引，以及我们应该如何应用该方法 在本文我们将使用 Kaggle...上的数据集样本 Animal Shelter Analytics 来作为我们的测试数据 Pandas 中的 Reset_Index() 是什么？...DataFrame 列，而索引被重置为默认的基于整数的索引 相反，如果我们显式传递 level 的值，则此参数会从 DataFrame 索引中删除选定的级别，并将它们作为常见的 DataFrame 列返回...旧索引中包含的信息已完全从 DataFrame 中删除了 drop 参数也适用于具有 MultiIndex 的 DataFrame，就像我们之前创建的那样： df_multiindex Output:...DataFrame 中 最后我们又完整的完成了一个在删除缺失值后重置 DataFrame 索引的实战案例 好了，这就是今天分享的全部内容
在本节中，我们将展示“层次化”索引的确切含义以及它如何与上述和之前章节中描述的所有 pandas 索引功能集成。...创建一个 MultiIndex（层次化索引）对象 MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比，通常在 pandas 对象中存储轴标签。...在邮件列表和科学 Python 社区的各个成员中已经广泛讨论过这个问题。在 pandas 中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。...创建一个 MultiIndex（层次化索引）对象 MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比，通常在 pandas 对象中存储轴标签。...（分层索引）对象 MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比，通常在 pandas 对象中存储轴标签。
重置 DataFrame 的索引 如果你觉得当前 DataFrame 的索引有问题，你可以用 .reset_index() 简单地把整个表的索引都重置掉。...多级索引（MultiIndex）以及命名索引的不同等级 多级索引其实就是一个由元组（Tuple）组成的数组，每一个元组都是独一无二的。...你可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引（调用 MultiIndex.from_arrays ），也可以用一个包含许多元组的数组（调用 MultiIndex.from_tuples ）或者是用一对可迭代对象的集合...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。...使用 pd.read_excel() 方法，我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意，Pandas 只能导入表格文件中的数据，其他对象，例如宏、图形和公式等都不会被导入。
工作的具体内容是需要把一个二维表格转成一维表格。将问题简化抽象，大致是这么个意思（数据为示例）： 原表格 ? 新表格 ? 这问题简单啊，强大的pandas库一定可以搞定！...1.正确读取表格 首先按照传统的方式读表格： import pandas as pd data1 = pd.read_excel('高中生数量.xlsx') data1 ?...这样就正常读取并识别表格了 2.重置索引 这一步主要是将索引列重置，变为普通列，便于下步，代码如下 data2=data1.reset_index() data2 ?...可以发现，之前的索引列变成‘index’列了 3.将列名转换为列数据 这一步是整个工作的关键步骤，主要用到pandas的melt函数。...；value_vars:需要转换的列名，如果剩下的列全部都要转换，就不用写了；var_name和value_name是自定义设置对应的列名；col_level :如果列是MultiIndex，则使用此级别
参考链接： Pandas的布尔索引 一、索引器 表的列索引 列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。...通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列： df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas...同时，由于许多统计特征在等概率不放回的简单随机抽样条件下，是总体统计特征的无偏估计，比如样本均值和总体均值，那么就可以先从整张表中抽出一部分来做近似估计。...与单层索引的表一样，具备元素值、行索引和列索引三个部分。其中，这里的行索引和列索引都是 MultiIndex 类型，只不过 索引中的一个元素是元组 而不是单层索引中的标量。...，一种办法是先转成索引，运算后再恢复，另一种方法是利用 isin 函数，例如在重置索引的第一张表中选出id列交集的所在行： df_set_in_col_1 = df_set_1.reset_index(
我要通过一个系列的pandas文章 让你学会这一个简简单单的模块 然后还能顺便写点好玩的东东 美哉~ 每篇文章，让你阅读起来如丝般顺滑 ?...继续pandas,series函数的学习 上篇博客，咱们就稍微了解了一丢丢series的函数 远远不够的 这篇呢，我们继续 心里默念 pandas是处理数据的，是处理数的，数字的 OK,GET到这个就好多了...就一个表格 当前前面依旧是index 真正的数据就后面那一列 然后，操作一番 idx = pd.MultiIndex.from_arrays([ ['warm', 'warm','warm'...对于 Series来说，只能设置为0 ascending 倒序还是正序 True升序 inplace 默认false，修改为true，原地修改？...就是把s变量直接给排序了 排序搞定之后，就要尝试获取series中的部分内容 获取头部几条 头部头部head 获取末尾几条 tail,tail import pandas as pd s = pd.Series
（3）读取文件方便 （4）封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算 1.2 Pandas数据结构 Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex...# 使用Pandas中的数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果： 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳： 增加行、列索引： # 构造行索引序列 subjects...reset_index(drop=False) # 重置索引,drop=False data.reset_index() 结果： # 重置索引,drop=True data.reset_index...1.2.3 MultiIndex与Panel （1）MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame...把下图中左边的表格转化为使用右边形式进行表示： 下面看看pandas中是怎么实现的： pandas.get_dummies(data, prefix=None) data:array-like, Series
你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样： 其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...，--在纯Pandas中没有直接的对应关系： pdi.insert_level(obj, pos, labels, name)用给定的值添加一个关卡（必要时适当广播），--在纯Pandas中不容易做到...将MultiIndex转换为flat的索引并将其恢复 方便的查询方法只解决了处理行中MultiIndex的复杂性。...而且，尽管有所有的辅助函数，当一些棘手的Pandas函数返回列中的MultiIndex时，对初学者来说也会倍感厉害。..."在这里")可以找到一个用巨大的MultiIndex处理现实生活中的销售数据集的好例子。
而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。 Pandas 数据结构 DataFrame 是 Pandas 最常用也是非常重要的一个对象，它是一个二维的数据结构，数据以行和列的表格方式排列。...多层索引的更多应用 索引重置 索引重置主要说的是索引调整(数目和顺序的调整)以及层次的调整(列取值变为行索引)。...().sum():统计每列缺失值的个数 #将数据按照指定列分组后统计每组中每列的缺失值情况，筛选出指定列存在缺失值的组并升序排列 data_c=data.groupby('所在小区').apply(lambda...对于非数值类数据的统计可以使用astype方法将目标特征的数据类型转换为category类别 Pandas 提供了按照变量值域进行等宽分割的pandas.cut()方法。...acending按照频数升序或者降序。
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