首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pythonpandasDataFrame对行和的操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格的'w'使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格的'w',返回的是DataFrame...6所的行的第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所的行的第3-5(不包括5) Out[32]: c...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'中大于5所的行的第2并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或数跟行名列名混着用...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame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

13.3K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

图解pandas的assign函数

我们处理数据的时候,有时需要根据某个进行计算得到一个,以便后续使用,相当于是根据已知得到,这个时候assign函数非常方便。下面通过实例来说明函数的的用法。...Pandas文章 本文是Pandas文章连载系列的第21篇,主要分为3类: 基础部分:1-16篇,主要是介绍Pandas基础和常用操作,比如数据创建、检索查询、排名排序、缺失值/重复值处理等常见的数据处理操作...如果列名是不可调用的(例如:Series、标量scalar或者数组array),则直接进行分配 最后,这个函数的返回值是一个DataFrame数据框,包含所有现有和新生成的 导入库 import...peter 2 18 mike Python3.6+,我们可以同一个赋值创建多个,并且其中一个还可以依赖于同一个赋值定义的另一,也就是中间生成的可以直接使用: df.assign...:BMI 总结 通过上面的例子,我们发现: 使用assign函数生成的DataFrame是不会改变原来的数据,这个DataFrame的 assign函数能够同时操作多个列名,并且中间生成的列名能够直接使用

33020

【如何在 Pandas DataFrame 插入一

为什么要解决Pandas DataFrame插入一的问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel的表格。...解决DataFrame插入一的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 Pandas DataFrame 插入一个。...第一是 0。 **column:赋予的名称。 value:**的值数组。 **allow_duplicates:**是否允许列名匹配现有列名。默认值为假。...不同的插入方法: Pandas,插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个。...总结: Pandas DataFrame插入一是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍,我们学会了使用PandasDataFrame插入

40610

如何在 Pandas DataFrame重命名列?

这意味着列名称不能以数字开头,而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的,言简意赅,并且不应与现有DataFrame或Series属性冲突。 本文中,我们将重命名列名称。...movies = pd.read_csv("data/movie.csv") 2)DataFrame的重命名方法接收将旧值映射到值的字典。 可以为这些创建一个字典,如下所示。...当列表具有与行和标签相同数量的元素时,此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件读取数据,并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title用作索引。...每个Index对象上使用.to_list方法来创建Python标签列表。 每个列表修改3个值,将这3个值重新赋值给.index和.column属性。...Pandas代码,还可以看到用于清除列名的列表推导式。

5.4K20

pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame

当我们jupyter输出的时候,它会自动为我们将DataFrame的内容以表格的形式展现。...从numpy数据创建 我们也可以从一个numpy的二维数组来创建一个DataFrame,如果我们只是传入numpy的数组而不指定列名的话,那么pandas将会以数字作为索引为我们创建: ?...如果是一些比较特殊格式的,也没有关系,我们使用read_table,它可以从各种文本文件读取数据,通过传入分隔符等参数完成创建。...返回的结果是这些组成的DataFrame。 ? 我们可以用del删除一个我们不需要的: ?...我们要创建一个也很简单,我们可以像是dict赋值一样,直接为DataFrame赋值即可: ? 赋值的对象并不是只能是实数,也可以是一个数组: ?

3.4K10

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此Pandas的八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个的“透视表”,该透视表将数据现有投影为表的元素,包括索引,和值。初始DataFrame中将成为索引的,并且这些显示为唯一值,而这两的组合将显示为值。...诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响,空列表是NaN值(您可以使用.dropna()清除它们 )。 ? DataFrame dfExplode“ A ” 非常简单: ?...例如,考虑使用pandas.concat([df1,df2])串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 : ?...串联是将附加元素附加到现有主体上,而不是添加信息(就像逐联接一样)。由于每个索引/行都是一个单独的项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame,这可以看作是行的列表。

13.3K20

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数,附带解释和例子

对于行标签,如果我们不分配任何特定的索引,pandas默认创建整数索引。因此,行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe包含连续的度量或变量。某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定列名。 11. Explode 假设数据集一个观测(行)包含一个要素的多个条目,但您希望单独的行中分析它们。...我们要创建一个,该显示“person”每个人的得分: df['Person_point'] = df.lookup(df.index, df['Person']) df ? 14....Replace 顾名思义,它允许替换dataframe的值。第一个参数是要替换的值,第二个参数是值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以同一个字典多次替换。

5.5K30

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多,比如,可以把字典传递给 DataFrame 构建器,字典的 Key 是列名,字典的 Value 为列表,是 DataFrame的值...rename()方法改列名是最灵活的方式,它的参数是字典,字典的 Key 是原列名,值是列名,还可以指定轴向(axis)。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的,一、多、所有都可以。...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个DataFrame 示例。 ?...把字符串分割为多 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两,用 str.split() 方法,按空格分割,并用 expand 关键字,生成一个DataFrame。 ?...要把第二转为 DataFrame第二使用 apply() 方法,并把结果传递给 Series 构建器。 ?

7.1K20

Pandas用了一年,这3个函数是我最的最爱……

01 assign 在数据分析处理,赋值产生是非常高频的应用场景,简单的可能是赋值常数列、复杂的可能是由一产生另外一个一,对于这种需求pandas有多种方法实现,但个人唯独喜欢assign,...例如,对于以上简单的DataFrame数据框,需要创建一个C,一般来说可能有3种创建需求:常数列、指定序列数据以及由已知通过一定计算产生。那么应用assign完成这3个需求分别是: ?...注意事项: assign赋值时,一般用列名=表达式的形式,其中新列名为变量的形式,所以不加引号(加引号时意味着是字符串); assign返回创建dataframe,所以需要用dataframe...对象接收返回值; assign不仅可用于创建,也可用于更新已有,此时创建会覆盖原有。...注意事项: eval支持接收一个inplace参数控制原地创建变量或者返回dataframe;也支持仅用表达式而不设置变量名,此时返回数据为series格式,如下图所示; eval表达式也支持调用函数执行复杂计算

1.8K30

Pandas 25 式

创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多,比如,可以把字典传递给 DataFrame 构建器,字典的 Key 是列名,字典的 Value 为列表,是 DataFrame的值...rename()方法改列名是最灵活的方式,它的参数是字典,字典的 Key 是原列名,值是列名,还可以指定轴向(axis)。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的,一、多、所有都可以。...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个DataFrame 示例。 ?...把字符串分割为多 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两,用 str.split() 方法,按空格分割,并用 expand 关键字,生成一个DataFrame。 ?...要把第二转为 DataFrame第二使用 apply() 方法,并把结果传递给 Series 构建器。 ?

8.4K00

pandas.DataFrame()入门

创建​​DataFrame​​对象之后,您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...在下面的示例,我们将使用​​pandas.DataFrame()​​函数来创建一个简单的​​DataFrame​​对象。...data​​是一个字典,其中键代表列名,值代表列数据。我们将​​data​​作为参数传递给​​pandas.DataFrame()​​函数来创建​​DataFrame​​对象。...访问和行:使用标签和行索引可以访问​​DataFrame​​的特定和行。增加和删除使用​​assign()​​方法可以添加使用​​drop()​​方法可以删除现有。...数据过滤和选择:使用条件语句和逻辑操作符可以对​​DataFrame​​的数据进行过滤和选择。数据排序:使用​​sort_values()​​方法可以对​​DataFrame​​进行按排序。

22110

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

,以及对单列进行简单的运算和变换,具体应用场景可参考pd.DataFrame赋值的用法,例如下述例子首先通过"*"关键字提取现有的所有,而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)的...:删除指定 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: withColumn:创建或修改已有时较为常用,接收两个参数,其中第一个参数为函数执行后的列名(若当前已有则执行修改,否则创建...),第二个参数则为该取值,可以是常数也可以是根据已有进行某种运算得到,返回值是一个调整了相应列后的DataFrame # 根据age创建一个名为ageNew的 df.withColumn('...DataFrame基础上增加或修改一,并返回DataFrame(包括原有其他),适用于仅创建或修改单列;而select准确的讲是筛选,仅仅是筛选过程可以通过添加运算或表达式实现创建多个...,返回一个筛选DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建的情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,创建时首选select) show:将DataFrame显示打印

9.9K20

Python科学计算之Pandas

当你Pandas查找时,你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用,但有时候,数据可能会有特别长的列名,例如,有些列名可能是问卷表的某整个问题。把这些列名变短会让你的工作更加轻松: ?...返回的series,这一行的每一都是一个独立的元素。 可能在你的数据集里有年份的,或者年代的,并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样,我们可以设置一个(或多个)的索引。 ?...这将会给’water_year’一个的索引值。注意到列名虽然只有一个元素,却实际上需要包含于一个列表。如果你想要多个索引,你可以简单地列表增加另一个列名。 ?...例如,如果你有一年份的数据而你希望创建一个显示这些年份所对应的年代。Pandas对此给出了两个非常有用的函数,apply和applymap。 ? 这会创建一个名为‘year‘的。...这次我们对’rain_octsep’索引的第1操作: ? ? 现在,我们下一个操作前,我们首先创造一个dataframe。 ?

2.9K00

Pandas进阶|数据透视表与逆透视

实际数据处理过程,数据透视表使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数,其原理如下图所示。...的名称 pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称 pd.melt() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名转换后作为标识符(不是索引) value_vars 需要被转换的现有...使用pandas.DataFrame.rename_axis去除columns的名称 # 第一步,重置索引 df_wide = df_pivot.reset_index() # 重置name,设置为None...",此时需要在第一步使用pandas.DataFrame.droplevel把"driver_age"删除:df.columns = df.columns.droplevel(0) 然后执行上面两步

4.1K10

利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

它由行和组成,每可以有不同的数据类型。DataFramepandas中最常用的数据结构,我们可以使用它来处理和分析结构化数据。...)print(df)运行结果如下在这个例子,我们使用一个字典来创建DataFrame。...字典的键表示列名,对应的值是列表类型,表示该的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构,并且每个都有相应的标签,方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。...例如,要访问DataFrame的一数据,可以使用列名:# 访问print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame的一行数据,可以使用iloc和loc方法:# 访问行print...例如,要添加一数据,可以将一个的Series赋值给DataFrame的一个列名# 添加df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']print

16420

整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

你可以查看到Python,pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。 2. 创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢选取pandas的时候使用点(.),但是这对那么列名中含有空格的不会生效。让我们来修复这个问题。...更改列名最灵活的方式是使用rename()函数。你可以传递一个字典,其中keys为原列名,values为列名,还可以指定axis: ?...将一个字符串划分成多个 我们先创建另一个的示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一划分为三个独立的,用来表示first, middle, last name呢?...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个的示例DataFrame: ? 这里有两,第二包含了Python的由整数元素组成的列表。

3.2K10
领券