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Python之PandasSeries、DataFrame实践

Python之PandasSeries、DataFrame实践 1. pandas数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组对象,它由一数据(各种NumPy数据类型)以及一与之相关数据标签...1.2 Series字符串表现形式:索引左边,右边。...2. pandas数据结构DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一有序列,每列可以是不同类型(数值、字符串、布尔)。...4. pandas主要Index对象 Index 最泛化Index对象,轴标签表示一个由Python对象组成NumPy数组 Int64Index 针对整数特殊Index MultiIndex...函数应用和映射 NumPyufuncs(元素级数组方法)也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成一维数组上可用apply方法。 7.

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Python 数据处理:Pandas使用

2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5 整数索引 2.6 算术运算和数据对齐 2.7 算术方法填充值 2.8 DataFrame...'b', 'c', 'a']) print(obj2 > 0) print(obj2[obj2 > 0]) print(obj2 * 10) 还可以Series看成是一个定长有序字典,因为它是索引到数据一个映射...: print(data.loc[:'Utah', 'two']) print(data.iloc[:, :3][data.three > 5]) Pandas ,有多个方法可以选取和重新组合数据...选项: 方法 描述 'average' 默认:相等分组各个分配平均排名 'min' 使用整个分组最小排名 'max' 使用整个分组最大排名 'first' 按原始数据出现顺序分配排名...'dense' 类似于'min'方法,但是排名总是间增加1,而不是相同元素数 ---- 2.11 带有重复标签轴索引 直到目前为止,所介绍所有范例都有着唯一轴标签(索引)。

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Pandas 学习手册中文第二版:11~15

()方法,该方法功能应用于每个DataFrame所有。...转换一般过程 GroupBy对象.transform()方法一个函数应用于数据帧每个,并返回另一个具有以下特征DataFrame: 它索引与所有索引连接相同 行数等于所有行数之和.../-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00693.jpeg)] 向上和向下重新采样时间序列 频率转换提供了一种时间序列索引转换为另一个频率基本方法。...具体而言,本章,我们完成以下任务: 从 Google 财经获取和整理股票数据 绘制时间序列价格 绘制交易量序列数据 计算简单每日百分比变化 计算简单每日累计收益 将从数据每日重新采样每月收益...这可以通过每日百分比变化平均值相对于相同标准差进行映射来计算。

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Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

本章,您将学习如何: 使用一个或多个键(以函数、数组或 DataFrame 列名形式) pandas 对象分成片段 计算摘要统计信息,如计数、均值或标准差,或用户定义函数 应用内转换或其他操作...首先,根据smokertips DataFrame 分成组。然后每个上调用top函数,并使用pandas.concat每个函数调用结果粘合在一起,用名标记各个部分。...幸运是,pandas 具有一整套标准时间序列频率和重新采样工具(稍后重新采样和频率转换更详细地讨论),可以推断频率并生成固定频率日期范围。...重新采样 指的是时间序列一种频率转换为另一种频率过程。...金融领域,聚合时间序列一种流行方式是每个桶计算四个:第一个(开盘)、最后一个(收盘)、最大(最高)和最小(最低)。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas

PandasPandas数据结构 1、Series (1)概念: Series是一种类似于一维数组对象,它由一数据以及一与之相关数据标签(即索引)组成。...也可以创建Series时候直接创建索引。 b、通过字典形式来创建Series。 (3)获取Series 通过索引方式选取Series单个或一。...(3)获取DataFrame(行或列) 通过查找columns获取对应列。(下面两种方法) 通过索引字段ix查找相应行。 (4)对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象一个方法就是重新索引(reindex),其作用是创建一个新索引,pandas对象按这个新索引进行排序。对于不存在索引,引入缺失。...也可以按columns(行)进行重新索引,对于不存在列名称,将被填充空。 对于不存在索引带来缺失,也可以重新索引时使用fill_value给缺失填充指定

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数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

本节,我们探讨 Pandas 聚合,从类似于我们 NumPy 数组中看到简单操作,到基于groupby概念更复杂操作。...相反,GroupBy可以(经常)只遍历单次数据来执行此操作,在此过程更新每个总和,均值,计数,最小或其他聚合。...3 B 5 C 7 `sum()方法只是这里一种可能性; 你可以应用几乎任何常见 Pandas 或 NumPy 聚合函数,以及几乎任何有效DataFrame``操作,我们将在下面的讨论中看到。...这里因为 A 没有大于 4 标准差,所以从结果删除它。 转换 虽然聚合必须返回数据简化版本,但转换可以返回完整数据某些重新组合转换版本。对于这种变换,输出与输入形状相同。...另一种方法是提供索引映射到分组键字典: df2 = df.set_index('key') mapping = {'A': 'vowel', 'B': 'consonant', 'C': 'consonant

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Pandas 学习手册中文第二版:6~10

具体来说,我们检查: 对序列或数据帧创建和使用索引 用索引选择方法 索引之间移动数据 重新索引 Pandas 对象 对序列或数据帧创建和使用索引 索引可以显式创建,也可以Pandas 隐式创建...重新索引 Pandas 对象 可以使用.reindex()方法重新索引DataFrame重新索引使DataFrame符合新索引,旧索引数据与新索引对齐,并在对齐失败地方填充NaN。...类别变量由一有限组成,通常用于映射到一类别,并跟踪每个类别存在多少个。 另一个目的是连续各个部分映射到一离散命名标签,其一个示例是数字等级映射到字母等级。...现在,我们介绍 Pandas 提供用于根据其内容映射,替换和函数应用来转换数据功能。 数据映射到不同 数据转换基本任务之一是映射到另一。...要注意另一点是,Pandas DataFrame不是电子表格,电子表格单元分配了公式,并且当公式引用单元发生更改时可以重新计算。

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详解pd.DataFrame几种索引变换

02 reindex和rename 学习pandas之初,reindex和rename容易使人混淆接口,就其具体功能来看: reindex执行是索引重组操作,接收一标签序列作为新索引,既适用于行索引也适用于列标签名...,以新接收标签序列作为索引,当原DataFrame存在该索引时则提取相应行或列,否则赋值空或填充指定。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5],而新重组目标索引为[1, 2, 3],其中[1, 3]已有索引直接提取,[2, 4]原df不存在,所以填充空;同时,原df索引[5]由于不在指定索引...进一步地,由于重组后可能存在空,reindex提供了填充空可选参数fill_value和method,二者用法与fillna方法一致,前者用于指定固定填充,后者用于指定填充策略,例如: ?...04 set_index与reset_index set_index和reset_index是一对互逆操作,其中前者用于置位索引——DataFrame某一列设置索引,同时丢弃原索引;而reset_index

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Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用函数和方法,方便大家查询使用。...join concat:合并多个dataframe,类似sqlunion pivot:按照指定行列重塑表格 pivot_table:数据透视表,类似excel透视表 cut:数据分割成离散区间...: 输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 时间序列转换为指定频率...: 用于展开窗口操作 at_time, between_time: 特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列

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Pandas 学习手册中文第二版:1~5

以下显示Missoula列中大于82度: 然后可以表达式结果应用于数据帧(和序列[]运算符,这仅导致返回求值True表达式行: 该技术 pandas 术语称为布尔选择,它将构成基于特定列选择行基础... Pandas 重新索引是使Series数据符合一标签过程。...重新索引实现了以下几项功能: 重新排序现有数据来匹配一标签 没有标签数据地方插入NaN标记 可以使用某种逻辑填充标签缺失数据(默认为添加NaN重新索引可以很简单,只需Series.index...四、用数据帧表示表格和多元数据 Pandas DataFrame对象Series对象功能扩展二维。 代替单个序列,数据帧每一行可以具有多个,每个都表示一列。...由于创建时未指定索引,因此 Pandas 创建了一个基于RangeIndex标签,标签开头 0。 数据第二列,由1至5成。 数据列上方0是该列名称。

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Python数据分析-pandas库入门

代码示例: import pandas as pd obj = pd.Series([1,4,7,8,9]) obj Series 字符串表现形式:索引左边,右边。...看成是一个定长有序字典,因为它是索引到数据一个映射。...数据结构 DataFrame 是一个表格型数据结构,它含有一有序列,每列可以是不同类型(数值、字符串、布尔等)。...虽然 DataFrame 是以二维结构保存数据,但你仍然可以轻松地将其表示更高维度数据(层次化索引表格型结构,这是 pandas许多高级数据处理功能关键要素 ) 创建 DataFrame 办法有很多...,可以 DataFrame 列获取一个 Series,代码示例: frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值方式进行修改,赋值方式类似 Series。

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数据科学 IPython 笔记本 7.4 Pandas 对象介绍

本质区别在于索引存在:虽然 Numpy 数组拥有隐式定义整数索引,用于访问Pandas Series拥有显式定义索引,与关联。 这个显式索引定义,Series对象提供了额外功能。...字典是任意键映射到一任意结构,而Series是类型化键映射到一类型化结构。...正如你可能将二维数组视为对齐一维列有序序列一样,你可以DataFrame视为对齐Series对象序列。在这里,“对齐”是指它们共享相同索引。...作为特化字典DataFrame 同样,我们也可以DataFrame视为字典特化。 字典映射DataFrame列名称映射到列数据Series。...我们将在“数据索引和选择”,探索更灵活索引DataFrame方法。 构造DataFrame对象 Pandas DataFrame可以通过多种方式构建。这里我们举几个例子。

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如何重构你时间序列预测问题

你不必按照原样对你时间序列预测问题进行建模。 有很多方法可以重新构建您预测问题,既可以简化预测问题,也可以揭示更多或不同信息进行建模。重构最终可以导致更好和/或更强大预测。...这些预测可以被合并在一个集合,以产生更好预测。 本教程,我们探讨可以考虑重新构建时间序列预测问题三种不同方法。...文本编辑器打开文件并删除“?”字符。也删除该文件任何页脚信息。 下面的例子数据集加载Pandas系列。...朴素时间序列预测 朴素预测方法就是将上一期实际数据作为下一期预测。 作为参考,我们把这个方法做出预测成为朴素时序预测。 在这种情况下,我们可以移除时序季节性因素以达到时序季节性平稳。...回归框架 大多数时间序列预测问题是回归问题,需要预测实输出。 下面是5种不同方式,这个预测问题可以重新表述一个交替回归问题: 预测与前一天相比最低气温变化。

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

()方法pandasmap()方法函数、字典索引或是一些需要接受单个输入特别的对象与对应单个列每一个元素建立联系并串行得到结果。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个进编写好函数(当调用DataFrame.apply()时,apply()串行过程实际处理是每一行数据...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样原始数据按照某个或某些离散型列进行分组再求和、平均数等聚合之后pandas中分组运算是一件非常优雅事。...agg即aggregate,聚合,pandas可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合。...reset_index()索引列还原回变量,但聚合结果列名变成红色框奇怪样子,而在pandas 0.25.0以及之后版本可以使用pd.NamedAgg()来聚合后每一列赋予新名字:

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

一、简介 pandas提供了很多方便简洁方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析效率,也会使得你代码更加地优雅简洁。...2.1 map() 类似Python内建map()方法pandasmap()方法函数、字典索引或是一些需要接受单个输入特别的对象与对应单个列每一个元素建立联系并串行得到结果。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样原始数据按照某个或某些离散型列进行分组再求和、平均数等聚合之后pandas中分组运算是一件非常优雅事。...3.2 利用agg()进行更灵活聚合 agg即aggregate,聚合,pandas可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合。...可以注意到虽然我们使用reset_index()索引列还原回变量,但聚合结果列名变成红色框奇怪样子,而在pandas 0.25.0以及之后版本可以使用pd.NamedAgg()来聚合后每一列赋予新名字

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pandas类SQL操作

这篇文章我们先来了解一下pandas类SQL操作,pandas基本涵盖了SQL和EXCEL数据处理功能,灵活应用的话会非常高效。...在数据查询过程,每行行名往往是序列号,即为index数据,所以查询过程往往采用loc和iloc两种方法: print(data.iloc[1, :]) print(data.loc[1, :])...其二:代码“:”类似于between……and功能,loc和iloc中都可以使用,但仅支持序列号。 其三:loc函数中代表列部分不能用序列号,iloc函数中行和列位置都可以序列号。...写过SQL小伙伴了解,条件查询就是SQLWHERE部分, pandas如何实现where条件,我们来仔细盘一下: 第一种写法: print(data[data['a'] >= '2']) 上面可以解读...print(data1.append(data2)) 这也是一种简单拼接方法,没有主键约束。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一有序列,每列可以是不同类型(数值、字符串、布尔等)。...5.2 基本功能 本节,我介绍操作Series和DataFrame数据基本手段。后续章节更加深入地挖掘pandas在数据分析和处理方面的功能。...,有多个方法可以选取和重新组合数据。...无论如何,计算相关系数之前,所有的数据项都会按标签对齐。 唯一计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series抽取信息。...后面的频率是每个列这些相应计数。 5.4 总结 在下一章,我们讨论用pandas读取(或加载)和写入数据集工具。

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Pandas全景透视:解锁数据科学黄金钥匙

DataFrame一列就是Series,Series可以转化为DataFrame,调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 一种数据结构,可以看作是带有标签一维数组。...具体来说,map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数,然后根据这个字典或函数对 Series 每个元素进行映射或转换,生成一个新 Series,并返回该 Series。...如果method未被指定, 该axis下,最多填充前 limit 个空(不论空连续区间是否间断)downcast:dict, default is None,字典类型向下转换规则。...,如果填入整数n,则表示x数值分成等宽n份(即每一最大与最小之差约相等);如果是标量序列序列数值表示用来分档分界如果是间隔索引,“ bins”间隔索引必须不重叠举个例子import...)运行结果合并后 DataFrame: A B C0 1 4 71 2 5 82 3 6 9本文中,我们深入探讨了Pandas库中一系列高效数据处理方法

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python数据分析——数据分类汇总与统计

假设我们有一个包含学生信息CSV文件,我们可以使用以下代码将其加载到DataFrame: df = pd.read_csv('student_data.csv') 加载数据后,我们可以使用pandas...通过掌握pandas、numpy和matplotlib等库使用方法,我们可以更好地理解和应用数据,实际工作和研究提供有力支持。...使用函数分组 比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生方法定义分组映射。 【例6】以上一小节DataFrame例,使用len函数计算一个字符串长度,并用其进行分组。...关键技术:pandas透视表操作由pivot_table()函数实现,其中在所有参数,values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表、行、列。...五、数据采样 Pandasresample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换便捷方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,

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Pandas数据分析小技巧系列 第二集

我是 zhenguo 已推Pandas数据分析小技巧系列第一集,今天第二集,往下阅读前可以先星标:Python与算法社区,只有这样才会第一时间收到我推送。...使用 Pandas 能非常方便实现,只需下面一行代码: data.isnull().sum() data.isnull(): 逐行逐元素查找元素是否 null. .sum(): 默认 axis...Cabin 列 687 个 null Embarked 列 2 个 null 小技巧7:如何用 Pandas 快速生成时间序列数据?...某些场景需要重新排序 DataFrame 列,如下 DataFrame: ? 如何列快速变为: ? 下面给出 2 种简便小技巧。...小技巧9:如何完成数据下采样,调整步长由小时天? 步长小时时间序列数据,有没有小技巧,快速完成下采样,采集成按天数据呢?

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