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Pandas速查卡-Python数据科学

) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值...，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数...data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1,...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

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15个基本且常用Pandas代码片段

) 4、将函数应用于列 apply() 函数允许在 DataFrame 的行或列上应用自定义函数，以实现更复杂的数据处理和转换操作。...它根据一个或多个列的值对数据进行重新排列和汇总，以便更好地理解数据的结构和关系。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...var_name：用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 value_name：用于存储"融化"后的值的新列的名称。...1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中

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Python 数据处理：Pandas库的使用

计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素，并得到新的Index drop 删除传入的值，并得到新的Index insert 将元素插入到索引...) print(df2) 把它们相加后将会返回一个新的DataFrame，其索引和列为原来那两个DataFrame的并集： print(df1 + df2) 如果DataFrame对象相加，没有共用的列或行标签...df1) print(df2) print(df1 - df2) ---- 2.7 在算术方法中填充值 在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值...Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series的索引中找不到，则参与运算的两个对象就会被重新索引以形成并集...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。

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Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...通常，您希望通过一列或多列的值对 DataFrame 中的行进行排序： 上图显示了使用.sort_values()根据highway08列中的值对 DataFrame 的行进行排序的结果。...在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values(). 默认情况下，这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...在本教程中，您学习了如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...示例5 想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query()表达式中写成如下的形式： df.query("Status == 'Not Shipped'") output 它返回所有记录，其中状态列包含值...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算 查询中的简单数学计算 数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示： 示例6 df.query("Shipping_Cost...query（）函数则变为简单的多 除了数学操作，还可以在查询表达式中使用内置函数。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...示例5 想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query（）表达式中写成如下的形式： df.query("Status == 'Not Shipped'") 它返回所有记录，其中状态列包含值 - “未发货...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...== 'Delivered'") 查询表达式包含了日期时间和文本列条件，它返回了符合查询表达式的所有记录 替换 上面的查询中都会生成一个新的df。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...示例5 想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query()表达式中写成如下的形式： df.query("Status == 'Not Shipped'") output 它返回所有记录，其中状态列包含值...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串

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首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

# 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差...() # 去重数量，不同值的量 df.idxmax() # 每列最大的值的索引名 df.idxmin() # 最小 df.columns # 显示所有列名 df.team.unique() # 显示列中的不重复值...，汇总 df.loc['col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 按指定的列表顺序显示 df.reindex(order_list) # 按指定的多列排序 df.reindex..., 列中的数据序列 S（索引名 值)] for label, content in df.items():print(label, content) # 按行迭代，迭代出整行包括索引的类似列表的内容，可...', 'count']) 12 数据合并 # 合并拼接行 # 将df2中的行添加到df1的尾部 df1.append(df2) # 指定列合并成一个新表新列 ndf = (df['提名1']

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python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...通常，您希望通过一列或多列的值对 DataFrame 中的行进行排序： 上图显示了使用.sort_values()根据highway08列中的值对 DataFrame 的行进行排序的结果。...在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values(). 默认情况下，这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...在本教程中，您学习了如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

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数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。 索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...2014 MD 4.0 6.0 4 2015 MD 4.1 6.1 对不存在的新列赋值来创建新列： df_3['state_dup'] = df_3['state'] df_3 year state...在DataFrame的列上匹配Series的索引，并向下广播行： ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000...NaN -0.907776 NaN 2 -0.111226 NaN NaN -0.603347 NaN 使用算术方法，在列上广播并匹配行（axis = 0）： df_10 a b c d 0 0.548814...3.0 1 5 2.0 3.0 1 6 2.0 3.0 1 7 3.0 1.0 2 带有重复值的轴索引 标签在 Pandas 中不一定是唯一的： ser_12 = Series(range(5),

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pandas库的简单介绍（3）

例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。 数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。...[val] 从DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列 df.loc[val1, val2...] 根据标签同时选中行和列的一部分 df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i, where_i]...根据整数选择行和列 df.at[label_i, label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行和列...在sort_index中，可以传入axis参数和ascending参数进行排序，默认按索引升序排序，当为frame1.sort_index(axis=1, ascending=False)表示在列上降序排列

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...： - 行2：简单完成 - df.下雨.shift() 相当于 Excel 操作中的 D列 - (df.下雨.shift() !...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行...： - 行8：使用 idxmax 得到最大值的行索引值 总结

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数据整合与数据清洗

', None) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 设置显示宽度为1000,这样就不会在IDE的输出框中换行了 pd.set_option(...可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。...选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...创建列。可以直接通过赋值完成，也可通过数据框的assign来完成赋值，不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...,axis=0为行循环 print(df.apply(transform, axis=1)) # 赋值到新列 print(df.assign(gender_c=df.apply(transform,

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....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列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8.

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Pandas速查手册中文版

（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法...(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行...中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2...的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数

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我用Python展示Excel中常用的20个操

Pandas 在pandas中可以使用sort_values进行排序，使用ascending来控制升降序，例如将示例数据按照薪资从高到低进行排序可以使用df.sort_values("薪资水平",ascending...Pandas 在Pandas中没有一个固定修改格式的方法，不同的数据格式有着不同的修改方法，比如类似Excel中将创建时间修改为年-月-日可以使用df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中合并多列比较简单，类似于之前的数据插入操作，例如合并示例数据中的地址+岗位列使用df['合并列'] = df['地址'] + df['岗位'] ?...Pandas 在Pandas中对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定，比如使用df.groupby("学历").mean()一行代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资，结果与Excel

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...： - 行2：简单完成 - df.下雨.shift() 相当于 Excel 操作中的 D列 - (df.下雨.shift() !...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行...： - 行8：使用 idxmax 得到最大值的行索引值 总结

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3大利器详解-mapapplyapplymap

Pandas三大利器-map、apply、applymap 我们在利用pandas进行数据处理的时候，经常会对数据框中的单行、多行（列也适用）甚至是整个数据进行某种相同方式的处理，比如将数据中的sex字段中男替换成...第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 map(function, iterable) ?...在DataFrame对象的大多数方法中，都会有axis这个参数，它控制了你指定的操作是沿着0轴还是1轴进行。...axis=0代表操作对列columns进行，axis=1代表操作对行row进行 demo 上面的数据中将age字段的值都减去3，即加上-3 def apply_age(x,bias): return...1) # df5现在就相当于BMI函数中的参数x；axis=1表示在列上操作 df5 ?

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一个数据集全方位解读pandas

使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas的安装建议直接安装anaconda，会预置安装好所有数据分析相关的包...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...因此，我们可以在以下各列上使用这些相同的功能： >>> points = nba["pts"] >>> type(points) ...首先创建原始副本DataFrame以使用： >>> df = nba.copy() >>> df.shape (126314, 23) 然后基于现有列定义新列： >>> df["difference"

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