Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...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）。...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由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列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7.
而我们需要做的就是把里面的内容给拿出来，转化成DataFrame或者其他的结构化格式。 怎么看json的结构 在解析json之前，我们必须先搞清楚它的结构。...我们可以先把它拆掉，然后转化成一个DataFrame： load_dict = load_dict['mainData'] #拆第一层花括号 data_raw = pd.DataFrame(columns...(col_name,axis=1,inplace=True) # 删除原始列 return df ### 遍历整个dataframe，处理所有值类型为dict的列 def json_parse(df):...如果有多个json待解析，而他们的结构又完全一致，那么可以使用os模块结合for循环进行批量处理，把结果合并到同一个DataFrame当中。...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...： 如果单元格内容中有“、”，就根据“、”来分拆到多个列，比如：“金融界、微软官网、澎湃新闻、财联社、界面新闻、每日经济新闻、科创板日报、IT之家、砍柴网、网易科技、网易新闻” ； 如果单元格内容中有“...，”，就根据“，”来分拆到多个列，比如：“埃摩森猎头圈”微信公众号，界面新闻，36氪，新浪科技，天风证券研究所； 如果单元格内容中有空格，就根据空格来分拆到多个列，比如：“ckdd 微软亚洲研究员 联讯证券...DataFrame 用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列...http://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name
DataFrame简介： 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、布尔值等）。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造： 1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...参考资料：《利用Python进行数据分析》 在一个空的dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns
分别生成10行3列的DataFrame类型数据df和数组型数据arr,并且要求df和arr数值的取值范围在6~10之间,df的列名为a,b,c。...本节各案例所用到的df数据如下,在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数据中的重复值。 关键技术: duplicated方法。...关于set_index 参数 keys : 要设置为索引的列名（如有多个应放在一个列表里） drop : 将设置为索引的列删除，默认为True append : 是否将新的索引追加到原索引后（即是否保留原索引...7.3数据删除 按列删除数据 【例】请构建如下DataFrame数据并利用Python删除下面DataFrame实例的第四列数据。...inplace：可选参数，对原数组作出修改并返回一个新数组。默认是False，如果为true，那么原数组直接被替换。
1.1按列分组 按列分组分为以下三种模式： 第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...并且一次应用多个函数。 关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat...为True时,行/列小计和总计的名称; 【例17】对于DataFrame格式的某公司销售数据workdata.csv,存储在本地的数据的形式如下,请利用Python的数据透视表分析计算每个地区的销售总额和利润总额
在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。...在Python中通过调用DataFrame对象的mode()函数实现行/列数据均值计算,语法如下:语法如下: mode(axis=0, numeric_only=False, dropna=True)...在Python中通过调用DataFrame对象的quantile()函数实现行/列数据均值计算，语法如下： quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation
pandas为 Python开发者提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。该包基于NumPy（发音‘numb pie’）中，一个基本的科学计算包，提供ndarray，一个用于数组运算的高性能对象。...可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...读校验 读取一个文件后，常常想了解它的内容和结构。.info()方法返回DataFrame的属性描述。 ? 在SAS PROC CONTENTS的输出中，通常会发现同样的信息。 ? ?...可惜的是，对一个聚合函数使用Python None对象引发一个异常。 ? 为了减轻上述错误的发生，在下面的数组例子中使用np.nan(缺失数据指示符)。...记录删除部分为0.009％ 除了错误的情况，.dropna()是函数是静默的。我们可以在应用该方法后验证DataFrame的shape。 ?
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件 Python数据分析之pandas基本数据结构 Python数据分析之利用pymysql操作数据库 阅读目录...在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况： 1）行（列）选取（单维度选取）：df[]。这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。...Dataframe对象的行有索引（index），默认情况下是[0,1,2，……]的整数序列，也可以自定义添加另外的索引，例如上面的labels，（为区分默认索引和自定义的索引，在本文中将默认索引称为整数索引...Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。 1）选取行 选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。...4）选取数据时，返回值存在以下情况： 如果返回值包括单行多列或多行单列时，返回值为Series对象；如果返回值包括多行多列时，返回值为DataFrame对象；如果返回值仅为一个单元格（单行单列）时，返回值为基本数据类型
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...SQL表 df.to_json(filename) 写入JSON格式的文件 创建测试对象 用于测试的代码 pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) 5列、20行的随机浮动...df.iloc[0,0] 第一列的第一个元素 数据清洗 df.columns = ['a','b','c'] 重命名列 pd.isnull() 检查空值，返回逻辑数组 pd.notnull() 与pd.isnull...(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...可以是“左”，“右”，“外”，“内”连接 统计 以下这些都可以应用于一个数组。
标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...ceil()方法可以接受一个或多个输入值。以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。...这使得同时对多个列进行取整变得容易。 可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示： 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
如果你还没安装 Anaconda，你也可以用 Python 自带的包管理工具 pip 来安装： ? Pandas 数据结构 Series 是一种一维数组，和 NumPy 里的数组很相似。...如果获取多个列，那返回的就是一个 DataFrame 类型： ? 向 DataFrame 里增加数据列 创建一个列的时候，你需要先定义这个列的数据和索引。举个栗子，比如这个 DataFrame： ?...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...堆叠（Concat） 堆叠基本上就是简单地把多个 DataFrame 堆在一起，拼成一个更大的 DataFrame。当你进行堆叠的时候，请务必注意你数据表的索引和列的延伸方向，堆叠的方向要和它一致。...由于一个页面上含有多个不同的表格，我们需要通过下标 [0, ..., len(tables) - 1] 访问数组中的不同元素。 下面的这个例子，我们显示的是页面中的第 2 个表格： ? 结语 恭喜！
Series 在pandas，Series是一维数组，可以容纳任何数据类型。轴标签统称为索引。...0 0 1 1 2 4 3 9 4 16 5 25 Name: Squares, dtype: int64 虽然我们没有提供数组的索引，有一个隐含加入的整数值的...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...要查看DataFrame的外观，让我们发出一个打印它的调用。...您会注意到在适当的时候使用浮动。 此时，您可以对数据进行排序，进行统计分析以及处理DataFrame中的缺失值。 结论 本教程介绍了使用pandasPython 3 进行数据分析的介绍性信息。
文章转载自公众号：数据管道 Abstract Pandas是一个开源的Python数据分析库，结合 NumPy 和 Matplotlib 类库，可以在内存中进行高性能的数据清洗、转换、分析及可视化工作...Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类： Series，可以理解为一个一维的数组，只是index可以自己改动。 DataFrame，一个类似于表格的数据类型的2维结构化数据。...Dataframe实例： ? 对于DataFrame，有一些固有属性： ? SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ?...Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改，默认为False，返回一个新的Dataframe；若为True,不创建新的对象，直接对原始对象进行修改。...注意，在Pandas中，我们使用size()而不是count()。这是因为count()将函数应用于每个列，返回每个列中的非空记录的数量。具体如下： ? 还可以同时应用多个函数。
，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...、透视（pivot）数据集； 轴支持结构化标签：即一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：用于读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。...比如，DataFrame 是 Series 的容器，而 Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。
头部数据 tail查看 DataFrame 尾部数据 转Numpy数组 数据统计摘要describe函数 横纵坐标转换位置 反向排列列数据 获取列数据 使用[]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。...6行4列的二维数组，行用index声明行标题，列用columns声明列标题 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=[
是一个二维的结合数组和字典的结构，因此对行、列而言，通过标签这个字典的key，获取对应的行、列，而不同于Python, Numpy中只能通过位置找到对应行、列，因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库...02 Pandas能做什么 Pandas主要能做10件事，现在已经推送了其中大部分，尽管有些点没有深入展开： 能将Python, Numpy的数据结构灵活地转换为Pandas的DataFrame结构(玩转...(玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 通俗易懂地在DataFrame结构上实现merge和join操作(merge操作见：玩转Pandas，让数据处理更easy系列3, concat: 玩转...03 Groupby:分-治-合 group by具体来说就是分为3步骤，分-治-合，具体来说： 分：基于一定标准，splitting数据成为不同组 治：将函数功能应用在每个独立的组上 合：收集结果到一个数据结构上...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby
（参考：Python 科学计算 – Numpy） Series： Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做 索引。...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...（参考：NaN 和None 的详细比较） 3、pandas详解 3.1 简介： pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库...它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。...名称 维度 说明 Series 1维 带有标签的同构类型数组 DataFrame 2维 表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列 DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame
np.array会尝试为每一个新建的数组推断出适合它的数据类型。 arange是Python内置函数range的数组版。 2、数据类型 dtype是一个用来说明数组的数据类型的对象。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...8、值计数 用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas的一个重要功能，它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。
Python数据分析模块的应用范围非常广泛，可以用于商业分析、金融风控、医疗研究、社交媒体分析等多个领域。...一、Numpy模块 Numpy模块是python语言的一个扩展程序库，支持大量的多维数组与矩阵计算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...Numpy 在导入的时候可以重命名 一般都是重命名成np 1.1Numpy生成数组 Numpy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray。...在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组...DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引。
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