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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数,附带解释和例子

Sample Sample方法允许我们DataFrame随机选择数据。当我们想从一个分布中选择一个随机样本时,这个函数很有用。...对于标签,如果我们不分配任何特定的索引,pandas默认创建整数索引。因此,标签是0开始向上的整数。与iloc一起使用的位置也是0开始的整数。...Explode 假设数据集在一个观测(包含一个要素的多个条目,但您希望在单独的中分析它们。 ? 我们想在不同的上看到“c”的测量值,这很容易用explode来完成。...因此,它提供了dataframe的统计摘要。 ? 17. Merge Merge()根据共同列的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于的共同值合并它们。...df1和df2是基于column_a列的共同值进行合并的,merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如:“inner”、“outer”、“left”、“right”等。

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高效的10个Pandas函数,你都用过吗?

Sample Sample用于DataFrame随机选取若干个或列。...random_state :随机数发生器种子 axis:选择抽取数据的还是列 axis=0:抽取 axis=1:抽取列 比如要从df随机抽取5: sample1 = df.sample(n=5...) sample1 df随机抽取60%的,并且设置随机数种子,每次能抽取到一样的样本: sample2 = df.sample(frac=0.6,random_state=2) sample2...Where Where用来根据条件替换行或列的值。如果满足条件,保持原来的值,不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN,也可以指定特殊值。...用法: DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc:按标签(column和index)选择和列 iloc:按索引位置选择和列 选择df第1~3、第1~2列的数据

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最全面的Pandas的教程!没有之一!

构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下: 举个例子,我们可以创建一个 5 4 列的 DataFrame,并填上随机数据: 看,上面表的每一列基本上就是一个 Series ,它们都用了同一个...现有的列创建新列: ? DataFrame 里删除/列 想要删除某一或一列,可以用 .drop() 函数。...条件筛选 用括号 [] 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/列。比如,我们希望在下面这个表格筛选出 'W'>0 的: ?...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: ?...交叉选择和列的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引某些特定级别的数据。比如,我们需要找到所有 Levels ,Num = 22 的: ?

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PythonPandas库的相关操作

2.DataFrame(数据框):DataFramePandas的二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL的表。它由和列组成,每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以各种数据源创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的和列。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据的缺失值。...8.数据的合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于列或的合并操作。...常用操作 创建DataFrame import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 列表创建DataFrame data =

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择,本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件,不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑,而是要用&和|实现。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...a的数据使用“且”进行选择多个筛选条件,且多个条件的逻辑为“且”,用&表示In: print(data2[(data2['col2']=='a') & (data2['col3']==True)])...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件,且多个条件的逻辑为“或”,用|表示...随机抽取2条数据 6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...~ 按多个文件建立 DataFrame ~ 按列 剪贴板创建 DataFrameDataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用多个文件建立 DataFrame ~ 按 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如,有多个 stock 文件,每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,但返回与原始数据行数一样的输出结果,本例为 4622 。 ?

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(一)

记住,DataFrame 是二维的,具有和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息,请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何DataFrame过滤特���?...要基于这样的函数过滤,请在选择括号[]内使用条件函数。在这种情况下,选择括号内的条件titanic["Pclass"].isin([2, 3])检查Pclass列为 2 或 3 的。...如何DataFrame选择特定的和列? 我对 35 岁以上的乘客姓名感兴趣。...请记住,DataFrame是二维的,具有和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息,请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何DataFrame筛选特定?...要基于此类函数过滤,请在选择括号[]内使用条件函数。在这种情况下,选择括号内条件titanic["Pclass"].isin([2, 3])检查Pclass列数值为 2 或 3 的

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Pandas转spark无痛指南!⛵

可以使用 iloc对行进行筛选:# 头2df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark ,可以像这样选择前 n :df.take(2).head()# 或者df.limit(2...条件选择 PandasPandas 根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下:# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...dataframe - pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df, df1, df2,......,dfn]df = pd.concat(dfs, ignore_index = True) 多个dataframe - PySparkPySpark unionAll 方法只能用来连接两个 dataframe...另外,大家还是要基于场景进行合适的工具选择:在处理大型数据集时,使用 PySpark 可以为您提供很大的优势,因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小,那么使用Pandas会很快和灵活。

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Python数据分析常用模块的介绍与使用

rand函数用于生成指定形状的随机数数组,这些随机数是[0, 1)的均匀分布随机抽取得到的。...Pandas基于Numpy构建的数据分析库,但它比Numpy有更高级的数据结构和分析工具,如Series类型、DataFrame类型等。...可以通过和列的标签进行选择和过滤。...DataFrame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必须同时具有索引和列索引,每列可以是不同的数据类型(整数、浮点数、字符串等)。...() 对符合条件的数据进行分组统计 sum() 计算列的和 除了这些基本操作之外,Pandas还提供了丰富的功能,如数据过滤、合并、重塑、透视表、数据清洗和处理等,使得数据分析更加方便和灵活。

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Pandas 25 式

目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...~ 按多个文件建立 DataFrame ~ 按列 剪贴板创建 DataFrameDataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用多个文件建立 DataFrame ~ 按 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如,有多个 stock 文件,每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,但返回与原始数据行数一样的输出结果,本例为 4622 。 ?

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Pandas之实用手册

用read_csv加载这个包含来自音乐流服务的数据的基本 CSV 文件:df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame:1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...:使用数字选择或多行:也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc:1.3 过滤使用特定值轻松过滤。...例如,按流派对数据集进行分组,看看每种流派有多少听众和剧目:Pandas 将两个“爵士乐”组合为一,由于使用了sum()聚合,因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起,并在合并的爵士乐列显示总和...除了 sum(),pandas 还提供了多种聚合函数,包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 现有列创建新列通常在数据分析过程,发现需要从现有列创建新列。...(dic, orient='index')DataFrame叠加DataFrame"""append two dfs"""df.append(df2, ignore_index=True)叠加很多个DataFrame

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

本章主要为大家介绍如何多个渠道获取数据,为预处理做好数据准备。...header:表示指定文件的哪一数据作为DataFrame类对象的列索引,默认为0,即第一数据作为列索引。...header:表示指定文件的哪一数据作为DataFrame类对象的列索引。 names:表示DataFrame类对象的列索引列表。...正态分布也称高斯分布,是统计学十分重要的概率分布,它有两个比较重要的参数:μ和σ,其中μ是遵从正态分布的随机变量(值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量)的均值,σ是此随机变量的标准差。...数据变换的常见处理方式包括: 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 3.3.1分组与聚合 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件(一个或多个键)将原数据拆分为若干个组;

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图解pandas模块21个常用操作

它一般是最常用的pandas对象。 ? ? 7、列表创建DataFrame 列表很方便的创建一个DataFrame,默认行列索引0开始。 ?...8、字典创建DataFrame 字典创建DataFrame,自动按照字典进行列索引,索引0开始。 ?...9、列选择 在刚学Pandas时,选择和列选择非常容易混淆,在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、选择 整理多种选择的方法,总有一种适合你的。 ? ? ?...11、返回指定行列 pandasDataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型,单条件和多条件进行行选择 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引的数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...; 更加灵活地重塑、转置(pivot)数据集; 轴的分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性的 IO 工具,用于平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值的

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Pandas 学习手册中文第二版:1~5

随机模型 随机模型是一种统计建模的形式,包括一个或多个随机变量,通常包括使用时间序列数据。 随机模型的目的是估计结果在特定预测范围内的机会,以预测不同情况的条件随机建模的一个例子是蒙特卡洛模拟。...Pandas 为我们提供了DataFrame随机模型的基本数据结构,通常使用时间序列数据来建立和运行随机模型。...以下显示Missoula列中大于82度的值: 然后可以将表达式的结果应用于数据帧(和序列)的[]运算符,这仅导致返回求值为True的表达式的: 该技术在 pandas 术语称为布尔选择,它将构成基于特定列的值选择的基础...DataFrame对象以及基于各种列的索引和值选择数据的各种方法。...-2e/img/00221.jpeg)] 使用布尔选择删除 布尔选择也可以用于DataFrame删除

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引的数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...; 更加灵活地重塑、转置(pivot)数据集; 轴的分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性的 IO 工具,用于平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值的

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