先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...如果遇到无效值，第三个选项就是忽略该操作： >>> pd.to_numeric(s, errors='ignore') # the original Series is returned untouched 对于多列或者整个...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects()，可以将列’a’的类型更改为
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。
也就是说，B列实际上可看做是多列的聚合效果，然后在多列的基础上执行列转行即可。...基于这一思路，可将问题拆解为两个子问题： 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的，例如单列分为多列，那么其实就是可直接用pd.Series...在完成展开多列的基础上，下面要做的就是列转行，即将多列信息转换逐行显示，这在SQL中是非常经典的问题，在pandas中自然也有所考虑，所以就需要引出第二个API：stack！...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...记住：像蜡烛一样融化(Melt)就是将凝固的复合物体变成几个更小的单个元素（蜡滴）。融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...此键允许将表合并，即使它们的排序方式不一样。完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加 到value列。 ?
我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...作为一维的，Series在不同情况下可以作为行向量或列向量，但通常被认为是列向量（例如DataFrame的列）。 比如说： 也可以通过名称或位置索引来指定要堆叠/取消堆叠的级别。...它最近被顺利地集成到Pandas工具链中。它唯一缺乏的是基础设施。它很难构建；它很脆弱（在某些操作中会退回到对象dtype），但它是完全可用的，而且pdi库有一些帮助工具来提高学习曲线。...)将一个特定的级别src移动到指定的位置dst（在纯Pandas中不能轻易完成）： 除了上面提到的参数外，本节的所有函数都有以下参数： axis=None，其中None表示DataFrame的 "列"...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。
此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。 如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。...然后我们将这个 DataFrame 对象存成 'New_dataframe' 文件，Pandas 会自动在磁盘上创建这个文件。 ?...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。
具体而言，在本章中，我们将研究以下概念： 连接多个 Pandas 对象中的数据 合并多个 Pandas 对象中的数据 如何控制合并中使用的连接类型 在值和索引之间转换数据 堆叠和解除堆叠数据 在宽和长格式之间融合数据...这在数据库，.csv文件和 Excel 电子表格中很常见。 在堆叠格式中，数据通常不规范化，并且在许多列中具有重复的值，或者在逻辑上应存在于其他表中的值（违反了整洁数据的另一个概念）。...，并将它们旋转到新DataFrame上的列中，同时为原始DataFrame的适当行和列中的新列填充了值。.../apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00565.jpeg)] 通过将级别列表传递到.unstack()可以同时取消堆叠多个级别...具体而言，在本章中，我们将介绍： 数据分析的拆分，应用和合并模式概述 按单个列的值分组 访问 Pandas 分组的结果 使用多列中的值进行分组 使用索引级别分组 将聚合函数应用于分组数据 数据转换概述
转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。...在以后的文章中，我将展示如何使用这种技术解决现实中的问题，也就是目前正在Kaggle上主持的Home Credit Default Risk竞赛。请继续关注该帖子，同时阅读此介绍以开始参加比赛！
=0) # 对数组横轴的元素进行排序 切片与索引 获取单个元素 >>> a[2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5...((a,d))# 创建堆叠的列阵列 array([[ 1, 10], [ 2, 15], [ 3, 20]]) >>> np.c_[a,d] # 创建堆叠的列阵列...Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。...Stack: 将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名) Unstack: 将数据的行索引转换为列索引 >>> stacked = df5.stack() >>> stacked.unstack...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
melt和其他类似函数转换为方法的问题 同时堆叠多组变量 一些数据集包含多组变量作为列名，需要同时堆叠到自己的列中。...() 另见 请参阅第 4 章，“选择数据子集”中的“同时选择数据帧的行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法的官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用的结果.../img/00176.jpeg)] 为了完全重塑数据，您可能需要堆叠一些列，同时堆叠其他列。...请注意，列级别的值是列名SATMTMID和UGDS。 通过步骤 6 进行堆叠和拆栈，我们可以得到截然不同的输出。也可以将每个单独的列级别堆叠到索引中以产生一个序列。...，请参阅本章中的“同时堆叠多组变量”秘籍 九、组合 Pandas 对象 在本章中，我们将介绍以下主题： 将新行追加到数据帧 将多个数据帧连接在一起 比较特朗普总统和奥巴马总统的支持率 了解concat，
list而言，最大的便利之处在于其提供了索引，DataFrame中还有列标签名，这些都使得在操作一行或一列数据中非常方便，包括在数据访问、数据处理转换等。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5]，而新重组的目标索引为[1, 2, 3]，其中[1, 3]为已有索引直接提取，[2, 4]在原df中不存在，所以填充空值；同时，原df中索引[5]由于不在指定索引中...04 set_index与reset_index set_index和reset_index是一对互逆的操作，其中前者用于置位索引——将DataFrame中某一列设置为索引，同时丢弃原索引；而reset_index...用于复位索引——将索引加入到数据中作为一列或直接丢弃，可选drop参数。...05 stack与unstack 这也是一对互逆的操作，其中stack原义表示堆叠，实现将所有列标签堆叠到行索引中；unstack即解堆，用于将复合行索引中的一个维度索引平铺到列标签中。
这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称...它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...数据合并 2.1轴向堆叠数据 2.1.1 concat()函数 concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠，其使用方式类似数据库中的数据表合并。 ...names：结果分层索引中的层级的名称。 根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。
虽然 Pandas 确实提供了Panel和Panel4D对象，这些对象原生地处理三维和四维数据（参见“旁注：面板数据”），实践中的更常见模式是利用分层索引（也称为多重索引），在单个索引中合并多个索引层次...请注意，第一列中缺少某些条目：在多重索引表示中，任何空白条目都表示与其上方的行相同的值。...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...列的MultiIndex 在DataFrame中，行和列是完全对称的，就像行可以有多个索引层次一样，列也可以有多个层次。...正如我们之前简要介绍的那样，可以将数据集从堆叠的多索引转换为简单的二维表示，可选择指定要使用的层次： pop.unstack(level=0) state California New York Texas
博主会长期维护博文，有错误或者疑惑可以在评论区指出，感谢大家的支持。...上，plot（）可以方便地用标签绘制所有列： 可以使用plot（）中的x和y关键字绘制一列与另一列的对比，比如我们想要使用星期六的客流量和星期日的客流量作对比： df_flow_7=df_flow[df_flow...默认情况下，面积图是堆叠的。要生成堆叠面积图，每列必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时，它将自动由0填充。...在本例中，位置由a列和b列给出，而值由z列给出。这些箱子通过NumPy的max函数进行聚合。...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时，将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True，则每个列的饼图都将绘制为subplots。
大家好，我是小z 潘大师（Pandas）基础教程和实战案例我写了不少，增、删、改、查这样的常规操作，感兴趣的同学多看、多练基本上都能掌握的差不多。...需求背景 有两张表，A表记录了很多款产品的三个基础字段，分别是产品ID，地区代码和重量： ? B表是运费明细表，这个表结构很“业务”。每行对应着单个地区，不同档位重量，所对应的运费： ?...A表一共215行，我们只需要找215个人，每个人只需要记好自己要统计那款产品的地区代码和重量字段，然后在B表中根据地区代码，找到所在地区运费标准，然后一眼扫过去，就能得到最终运费了。...要想把B表变成“源数据”的格式，关键在于理解stack()堆叠操作，结合示例图比较容易搞懂： ? 通过stack操作，把多列变为单列多行，原本的2列数据堆成了1列，从而方便了一些场景下的匹配。...在我们的具体场景中，先指定好不变的索引列，然后直接上stack： ? 这样，就得到了我们目标的源数据。接着，A表和B表做匹配： ?
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...是把那些空行去掉 案例2：竖向堆叠 你可能已经注意到，上面的结果是"横向的"。...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量
pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...，其行和列索引是相应参数的唯一值 读取数据： from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...堆叠DataFrame意味着移动最里面的列索引成为最里面的行索引，反向操作称之为取消堆叠，意味着将最里面的行索引移动为最里面的列索引。
这是一个多对一连接的示例；df1中的数据有多行标记为a和b，而df2中的每个值在key列中只有一行。...如果未指定并且没有给出其他连接键，则将使用left和right中的列名的交集作为连接键。 left_on 用作连接键的left DataFrame 中的列。可以是单个列名或列名列表。...copy 如果为False，则在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中；默认情况下始终复制。 validate 验证合并是否是指定类型，一对一、一对多或多对多。...您可以在 Jupyter 笔记本中的单个单元格中运行此代码示例。...您可以从其基本组件中组装图表：数据显示（即绘图类型：线条、柱状图、箱线图、散点图、等高线图等）、图例、标题、刻度标签和其他注释。 在 pandas 中，我们可能有多列数据，以及行和列标签。
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