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

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”,该透视表将数据中的现有投影新表的元素,包括索引,。初始DataFrame中将成为索引的,并且这些显示唯一,而这两的组合将显示。...包含转换为两:一用于变量(的名称),另一用于(变量中包含的数字)。 ? 结果是ID(a,b,c)和(B,C)及其对应的每种组合,以列表格式组织。...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的新DataFrame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 ”)。...作为另一个示例,当级别设置0(第一个索引级别)时,其中的将成为,而随后的索引级别(第二个索引级别)将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...另一方面,如果一个键同一DataFrame中列出两次,则在合并表中将列出同一键的每个组合。

13.3K20

Python之Pandas中Series、DataFrame实践

1.2 Series的字符串表现形式:索引左边,右边。...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的,每可以是不同的类型(数值、字符串、布尔的)。...构建Series或DataFrame时,所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。 Index对象是不可修改的。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象,将轴标签表示一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...函数应用和映射 NumPy的ufuncs(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或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7.

3.9K50
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

Pandas 中,索引可以设置一个(或多个)唯一,这就像在工作表中有一用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引实际上可用于引用行。...利用构造一个数据框DataFrame Excel电子表格中,可以直接输入到单元格中。... Pandas 中,您可以直接对整列进行操作。 pandas 通过 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新。... Pandas 中,您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时,将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后,Excel电子表格以默认格式显示日期,但格式可以更改。... Pandas 中,您通常希望使用日期进行计算时将日期保留日期时间对象。输出部分日期(例如年份)是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。

19.5K20

Pandas版本较低,这个API实现不了咋办?

问题描述:一个pandas dataframe数据结构存在一是集合类型(即包含多个子元素),需要将每个子元素展开一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用,简单高效。...至此,实际上是完成了单列向多转换,其中由于每包含元素个数不同,展开后的长度也不尽一致,pandas会保留最长的长度,并将其余填充(正因为空的存在,所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...值得一提,这里的空在后续处理中将非常有用。...完成展开多的基础上,下面要做的就是转行,即将多信息转换逐行显示,这在SQL中是非常经典的问题,pandas中自然也有所考虑,所以就需要引出第二个API:stack!...stack原义堆栈的意思,放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换

1.8K30

PySpark UD(A)F 的高效使用

举个例子,假设有一个DataFrame df,它包含10亿行,带有一个布尔is_sold,想要过滤带有sold产品的行。...UDF中,将这些转换回它们的原始类型,并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的,只需反过来做所有事情。...这意味着UDF中将这些转换为JSON,返回Pandas数据帧,并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...不同之处在于,对于实际的UDF,需要知道要将哪些转换为复杂类型,因为希望避免探测每个包含字符串的向JSON的转换中,如前所述添加root节点。...,假设只想将 42 的键 x 添加到 maps 中的字典中。

19.4K31

python下的PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的,每可以是不同的类型(数值、字符串、布尔等)。...= { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; }  注意:key 会被解析数据,value 会被解析行数据。...第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果 a b 0 1 5 1 2 6 2 3...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表

4.3K30

Pandas库常用方法、函数集合

stack: 将数据框的“堆叠”一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby...:按照指定的或多个对数据进行分组 agg:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素每个分组中的排名 filter...删除指定的或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh...: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列

25110

Pandas DateTime 超强总结

患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络、传感器和应用程序性能监控都是时间序列数据的应用方向 我们可以将时间序列数据定义不同时间间隔获得并按时间顺序排列的数据点的集合 Pandas...基本上是分析金融时间序列数据而开发的,并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架 今天我们来讨论 Pandas 中处理日期和时间的多个方面,具体包含如下内容: Timestamp 和...、总内存使用量、每的数据类型等 根据上面的信息,datetime 的数据类型是对象,这意味着时间戳存储字符串。...pandas to_datetime() 方法将存储 DataFrame 中的日期/时间转换为 DateTime 对象。将日期/时间作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...为了使时间戳切片成为可能,我们需要将 datetime 设置 DataFrame 的索引。

5.4K20

快速提升效率的6个pandas使用小技巧

从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe...以下面这个excel数据表例,全部选中,按ctrl+c复制: 然后python中执行pd.read_clipboard(),就能得到一模一样的dataframe数据表: pd.read_clipboard...将strings改为numbers pandas中,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?

3.2K10

Pandas实用手册(PART III)

Pandas连续剧又来啦,我们之前两篇文章中, 超详细整理!...,今天继续大家带来三大类实用操作: 基本数据处理与转换 简单汇总&分析数据 与pandas相得益彰的实用工具 基本数据处理与转换 了解如何选取想要的数据以后,你可以通过这节的介绍来熟悉pandas...取出某栏位top k的 这你选取某栏位top-k的样本小节应该就看过了。...让我们再次拿出Titanic数据集: 你可以将所有乘客()依照它们的Pclass栏位分组,并计算每组里头乘客们的平均年龄: 你也可以搭配刚刚看过的describe函数来汇总各组的统计数据: 你也可以依照多个栏位分组...对时间数据做汇总 给定一个跟时间相关的DataFrame: 你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame: 此例中将不同年份(Year)的样本分组,并从每一组的栏位A中选出最大

1.8K20

6个提升效率的pandas小技巧

从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe...将strings改为numbers pandas中,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?...本文就到这里,pandas还有很多让人惊喜的小技巧,大家有兴趣也可以评论区说说你的使用心得。 ----

2.8K20

时间序列&日期学习笔记大全(上)

4. pandas的日期支持 pandas中一共有四种日期类型,分别是 Date times:一种特定的日期、时间,可以含时区特征 Time deltas:一种绝对时间增量 Time spans:时间跨度...Date offsets:与日历运算相关的相对时间持续时间(会被已object形式存储) 对于时间序列数据,传统的做法是一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分,这样就可以对时间元素执行操作...pandas也可以将时间作为数据 5. 时间戳与时间跨度 Timestamps vs. Time Spans 时间戳数据是时间序列数据的最基本类型,它将时间点关联起来。...6.2从不同中合并日期,生成时间数据 df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], 'month': [2, 3],'day': [4, 5], 'hour': [...6.4 支持纪元时间和正常时间转换 从元年开始,至今的秒数,可以转换为正常 年月日 的日期 pd.to_datetime([1349720105, 1349806505], unit='s') # 正常时间

1.5K20

三分钟告诉你 1575119387982 是什么?

,在网上找了两个小时没找到转为正常日期的解决方案,呆鸟一看就乐了,这不就是刚发的《Pandas 时间序列》系列文章里写过的纪元时间戳吗?...不能用 ‘s’ 转换?一分钟已经过去了。。。-_-||,这是咋回事?你不换我换! 把 unit='s' 换成 unit='ns',也就是把时间单位从秒换成纳秒看下。这次可以了。...哥们又说,我这个是 PandasDataFrame 啊,呆鸟。。。,不管了,自己研究去,哼哼。 不过,对于各位读者大大,呆鸟自然会全盘奉上。...代码如下: import pandas as pd epoch = [1575119387982,1575119687867,1575212636675] data = pd.DataFrame(epoch...']) data['date'] = pd.to_datetime(data.Epoch, unit='ms') data 全下来一共三分钟,其实一分钟也可以啊,好啦,以后,各位再看到这样的长数字纪元时间戳就别懵了啊

43710

时间序列数据处理,不再使用pandas

而对于多变量时间序列,则可以使用带有多的二维 Pandas DataFrame。然而,对于带有概率预测的时间序列,每个周期都有多个的情况下,情况又如何呢?...维度:多元序列的 ""。 样本:时间图(A)中,第一周期的 [10,15,18]。这不是一个单一的,而是一个列表。...比如一周内商店的概率预测,无法存储二维Pandas数据框中,可以将数据输出到Numpy数组中。...Darts--转换为 Numpy 数组 Darts 可以让你使用 .all_values 输出数组中的所有。缺点是会丢弃时间索引。 # 将所有序列导出包含所有序列的 numpy 数组。...将图(3)中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一都是带有时间索引的 Pandas 序列,并且每个 Pandas 序列将被转换Pandas 字典格式。

10610

Python中利用Pandas库处理大数据

由于源数据通常包含一些空甚至空,会影响数据分析的时间和效率,预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...如果只想移除全部,需要加上 axis 和 how 两个参数: df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14中的6时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空,经过测试, DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理object,需要转换格式的一般日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间99秒,连接表26秒,生成透视表的速度更快,仅需5秒。

2.8K90

【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

由于源数据通常包含一些空甚至空,会影响数据分析的时间和效率,预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...如果只想移除全部,需要加上 axis 和 how 两个参数: df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14中的6时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空,经过测试, DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理object,需要转换格式的一般日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间99秒,连接表和生成透视表的速度都很快,就没有记录。

2.2K50

python数据分析——数据预处理

Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题,如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框(DataFrame)中的缺失和重复。对于异常值,我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...关键技术:使用pandas库中DataFrame对象的shape()方法。...该案例中,将interpolate方法中的参数order设置2即可满足要求。具体代码及运行结果如下: 【例】请使用Python完成对df数据中item2的三次样条插填充。...本节主要从重复的发现和处理两方面进行介绍。 本节各案例所用到的df数据如下,各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。 【例】请使用Python检查df数据中的重复。...7.2数据修改与替换 按列增加数据 【例】请创建如下所示的DataFrame数据,并利用Python对该数据的最后增加一数据,要求数据的索引为'four' ,数值[9,10,24]。

29510

【学习】Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

由于源数据通常包含一些空甚至空,会影响数据分析的时间和效率,预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...如果只想移除全部,需要加上 axis 和 how 两个参数: df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14中的6时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空,经过测试, DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理object,需要转换格式的一般日期时间。...以及 pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间99秒,连接表26秒,生成透视表的速度更快,仅需5秒。

3.2K70

数据处理利器pandas入门

Pandas主要有两种数据查询选择操作: 基于标签的查询 基于整数的位置索引查询 Pandas选择时,无需使用 date[:, columns] 的形式,先使用 : 选择所有行,再指定 columns...:由于数据中包含了时间信息(date和hour),为了方便操作,我们可以使用以下命令将时间设置索引。...转换的时候要转换成 '0d'的形式,防止数字0-9时单字符,然后使用 pd.to_datetime 函数转换,需要指定 format 参数,否则转换会出错。...: .apply 上面创建时间索引时便利用了.apply 方法,对date 和 hour分别进行了数据类型的转换,然后将两个字符串进行了连接,转换时间。...箱线图 上图可以看出:不同的要素其所在范围是不同的,探索性分析时应分开分析。 除了箱线图之外,Pandas还可以绘制折线图,条形图,饼图,密度分布等。

3.6K30

Pandas入门2

image.png 5.8 缺失处理 缺失数据大部分数据分析应用中都很常见,pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松。 pandas对象上的所有描述统计都排除了缺失数据。...关键字参数axis,可以填入的0或1,0表示对行进行操作,1表示对进行操作 示例如下: from pandas import Series,DataFrame from numpy import...Pandas中的时间序列 不管在哪个领域中(如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等),时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。多个时间点观察或者测量到的任何事物都是可以形成一段时间序列。...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换 使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串,需要1个参数,参数字符串格式。...方法的返回的数据类型是字符串。 另外,其实time模块中有strftime方法,需要1个参数,参数字符串格式。可以将现在的时间转换为字符串。 ?

4.1K20
领券