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pandas dataframe explode函数用法详解

使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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(六)Python:PandasDataFrame

DataFrame也能自动生成行索引,索引从0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...行索引、列索引和值,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('aaaa', 4000), ('bbbb',...(loc)和位置(iloc)索引,也可通过 append()方法或 concat()函数等进行处理,以 loc 为例,例如要给 aDF 添加一个新行,可用如下方法: import pandas as pd...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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python下PandasDataFrame基本操作,基本函数整理

参考链接: Pandas DataFrame转换函数 pandas作者Wes McKinney 【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍...,但在实际使用过程,我发现书中内容还只是冰山一角。...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。   ...])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.DataFrame.isin(values)是否包含数据框元素...函数应用&分组&窗口    方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function

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python下PandasDataFrame基本操作(一),基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍,但在实际使用过程,我发现书中内容还只是冰山一角...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。...…]) 特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列迭代器 DataFrame.iterrows...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...函数应用&分组&窗口 方法 描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) 应用函数 DataFrame.applymap(func) Apply a function

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python pandas dataframe 去重函数具体使用

今天笔者想对pandas行进行去重操作,找了好久,才找到相关函数 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({...而 drop_duplicates方法,它用于返回一个移除了重复行DataFrame 这两个方法会判断全部列,你也可以指定部分列进行重复项判段。...(inplace=True表示直接在原来DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。)...例如,希望对名字为k2列进行去重, data.drop_duplicates(['k2']) 到此这篇关于python pandas dataframe 去重函数具体使用文章就介绍到这了,更多相关...python pandas dataframe 去重函数内容请搜索ZaLou.Cn以前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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pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...但是由于DataFrame是一个二维数据,所以使用上会有些不同。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

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Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数 Pandas 执行自连接,如下所示。...这个示例数据种两个 DataFrame 都没有索引所以使用 pandas.merge() 函数很方便。...也可以使用 pandas.concat () 函数,与 pandas.merge () 函数相同结果。...总结 本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

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pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...函数与映射 pandas另外一个优点是兼容了numpy当中一些运算方法和函数,使得我们也可以将一些numpy当中函数运用在DataFrame上,这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...比如我们可以这样对DataFrame当中某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数作用域并不只局限元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上函数。...总结 今天文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap使用方法, 这两个方法我们日常操作DataFrame数据非常常用,可以说是手术刀级api。

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Pandas实现ExcelSUMIF和COUNTIF函数功能

标签:Python与Excel协同,pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现ExcelSUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用函数之一。...pandasSUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区电话总数。布尔索引是pandas中非常常见技术。本质上,它对数据框架应用筛选,只选择符合条件记录。...PandasSUMIFS SUMIFS是另一个Excel中经常使用函数,允许执行求和计算时使用多个条件。 这一次,将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...(S),虽然这个函数Excel不存在 mode()——将提供MODEIF(S),虽然这个函数Excel不存在 小结 Python和pandas是多才多艺。...虽然pandas没有SUMIF函数,但只要我们了解这些值是如何计算,就可以自己复制/创建相同功能公式。

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