作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。 创建多级索引 1....第二类特殊情况：由列表构成元组 选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。...df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:] 多层索引中的slice对象 行索引和列索引均有两个层级...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice...第二个参数指定需要重排索引的轴,0表示行轴,也就是重排行索引的层级。
本文主要是关于pandas的一些基本用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np # Test 1 # 创建DataFrame..., df2, df3], axis = 1) print res # 合并的同时index重新排序 res = pd.concat([df1, df2, df3], axis = 0, ignore_index...1.0 1.0 6 2.0 2.0 2.0 2.0 7 2.0 2.0 2.0 2.0 8 2.0 2.0 2.0 2.0 # Test 3 # 创建DataFrame, 部分索引重合...res = pd.concat([df1, df2], axis = 1) print res # 横向合并, 按照df1的index, 忽略df2不一致的index res = pd.concat
阅读完本，你可以知道： 1 数据合并是什么 2 pandas的concat()方法使用 1 数据合并 数据合并是PDFMV框架中Data环节的重要操作之一。...当我们为要解决的业务问题需要整合各方数据时，意味着需要进行数据合并处理了。数据合并的可以纵向合并，也可以横向合并，前者是按列拓展，生成长数据；后者是按行延伸，生成宽数据，也就是我们常说的宽表。 ?...2 pandas的concat()方法 pandas库提供了concat()方法来完成数据的合并。...，设置为某个数据框的索引，表示按着指定索引进行数据横向合并 例子1： import pandas as pd data1 = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav',...) # 输出数据框结果 print(df, "\n\n", df1) # 数据合并-横向延伸 # 横向拓展设置axis=1,指定索引设置join_axes res4 = pd.concat([df
现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以.csv格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（也就是inf_dif这一列）数据比较关键，我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行，如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内...随后，我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行，其中index表示行索引，row则是这一行具体的数据。接下来，获取每一行中inf_dif列的值，存储在变量value中。 ...(10)循环，将当前行数据复制10次；复制的具体方法是，使用result_df.append()函数，将复制的行添加到result_df中。 ...最后，还需要注意使用result_df.append()函数，将原始行数据添加到result_df中（这样相当于对于我们需要的行，其自身再加上我们刚刚复制的那10次，一共有11行了）。 ...在最后一个步骤，我们使用result_df.to_csv()函数，将处理之后的结果数据保存为一个新的Excel表格文件文件，并设置index=False，表示不保存行索引。
一文搞定pandas的数据合并 在实际处理数据业务需求中，我们经常会遇到这样的需求：将多个表连接起来再进行数据的处理和分析，类似SQL中的连接查询功能。...pandas中也提供了几种方法来实现这个功能，表现最突出、使用最为广泛的方法是merge。本文中将下面?四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。...参数on 用于连接的列索引列名，必须同时存在于左右的两个dataframe型数据中，类似SQL中两个表的相同字段属性 如果没有指定或者其他参数也没有指定，则以两个dataframe型数据的相同键作为连接键...— 02 — concat 官方参数 concat方法是将两个 DataFrame数据框中的数据进行合并 通过axis参数指定是在行还是列方向上合并 参数 ignore_index实现合并后的索引重排...生成数据 ? 指定合并轴 ? 改变索引 ? join参数 ? ? ? sort-属性排序 ? ? — 03 — append 官方参数 ?
一文搞定pandas的数据合并 在实际处理数据业务需求中，我们经常会遇到这样的需求：将多个表连接起来再进行数据的处理和分析，类似SQL中的连接查询功能。...pandas中也提供了几种方法来实现这个功能，表现最突出、使用最为广泛的方法是merge。本文中将下面四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。...，必须同时存在于左右的两个dataframe型数据中，类似SQL中两个表的相同字段属性 如果没有指定或者其他参数也没有指定，则以两个dataframe型数据的相同键作为连接键 on参数为单个字段 [007S8ZIlgy1giou1ny8obj30yu0t840n.jpg...] concat 官方参数 concat方法是将两个DataFrame数据框中的数据进行合并 通过axis参数指定是在行还是列方向上合并 参数ignore_index实现合并后的索引重排 [007S8ZIlgy1gioc098torj317u084q4t.jpg...] 生成数据 [007S8ZIlgy1giouhnpul3j316e0p2tbe.jpg] 指定合并轴 [007S8ZIlgy1giouj3l1dxj313k0ngacp.jpg] 改变索引 [007S8ZIlgy1giouk8j4lqj310m0ridif.jpg
标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 1....，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
参考链接： 用Pandas建立索引并选择数据 作者 | 周志鹏 责编 | 刘静 据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用...思路：所有流量渠道，也就是所有行，在第一个行参数的位置我们输入“：”；再看列，流量来源是第1列，客单价是第5列，对应的列索引分别是0和4： 值得注意的是，如果我们要跨列选取，得先把位置参数构造成列表形式...，这里就是[0,4]，如果是连续选取，则无需构造成列表，直接输入0:5（选取索引为0的列到索引为4的列）就好。 ...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子： 场景二：我们想要把所有渠道的流量来源和客单价单拎出来看一看...思路：行提取用判断，列提取输入具体名称参数。 此处插播一条isin函数的广告，这个函数能够帮助我们快速判断源数据中某一列（Series）的值是否等于列表中的值。
今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...loc 首先我们来介绍loc，loc方法可以根据传入的行索引查找对应的行数据。注意，这里说的是行索引，而不是行号，它们之间是有区分的。...行索引其实对应于Series当中的Index，也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index，而把列索引称为columns。...不仅如此，loc方法也是支持切片的，也就是说虽然我们传进的是一个字符串，但是它在原数据当中是对应了一个位置的。我们使用切片，pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...（1）读取第二行的值 # 索引第二行的值，行标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果： 备注： #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 （1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
pandas数据清洗-删除没有序号的所有行的数据 问题：我的数据如下，要求：我想要的是：有序号的行留下，没有序号的行都不要 图片 【代码及解析】 import pandas as pd filepath...，默认0，即取第一行 skiprows：省略指定行数的数据 skip_footer：省略从尾部数的行数据 **继续** lst=[] for index,row in df.iterrows():...=int: lst.append(index) lst 定义一个空列表，用于存储第一列中数据类型不是int的的行号 方法：iterrows() 是在数据框中的行进行迭代的一个生成器，...它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。...所以，当我们在需要遍历行数据的时候，就可以使用 iterrows()方法实现了。 df1=df.drop(labels=lst) 删除l列表lst存储的所有行号 【效果图】： 完成
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...而在选择行和列的时候可以传入列表,或者使用冒号来进行切片索引。...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html
在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...返回索引列表，在我们的例子中，它只是整数0、1、2、3。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...这有时称为链式索引。记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
pandas数据处理功能强大，可以方便的实现数据的合并与拼接，具体是如何实现的呢？...，参数axis是关键，它用于指定合并的轴是行还是列，axis默认是0。...横向全拼接（默认索引全保留） ? 横向关联拼接（只保留左右都存在的索引行） ?...； right_on：右侧DataFrame中用于连接键的列名； left_index：使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键； right_index：使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键...'_x', '_y')； copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能； indicator：显示合并数据中数据的来源情况 举例： ?
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据合并的问题，一起来看看吧。...请教：对两个exlce表示进行合并，df =pd.merge(df1,df2,on="用户账号",how='left')，但是由于系统数据的原因，df1表格的“用户账户”缺少最后两位数，而df2中的“用户账户...”是准确的，通过merge合并导致部门数据确实。...请教：对两个exlce表示进行合并，df =pd.merge(df1,df2,on="用户账号",how='left')，但是由于系统数据的原因，df1表格的“用户账户”缺少最后两位数，而df2中的“用户账户...”是准确的，通过merge合并导致部门数据确实。
据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感...值得注意的是，如果我们要跨列选取，得先把位置参数构造成列表形式，这里就是[0,4]，如果是连续选取，则无需构造成列表，直接输入0:5（选取索引为0的列到索引为4的列）就好。...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子： ?...此处插播一条isin函数的广告，这个函数能够帮助我们快速判断源数据中某一列（Series）的值是否等于列表中的值。...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...，将对应的值转换为新的数据框中的某一列，从而实现了数据框由宽到长的转换。...groupA 0.122436 NaN groupB NaN 0.174456 G4 groupA 0.329789 NaN groupB NaN 0.285292 # 也可以用列表的形式...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
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