大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果： 注意： 这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn
在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
四、如何快速查看数据的统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数的 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数的 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。
如果说用groupby进行数据分组,可以看做是基于行(或者说是index)操作的话,则agg函数则是基于列的聚合操作。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。在我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列; aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
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): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...相关语法如下： loc，基于列label，可选取特定行（根据行index） iloc，基于行/列的位置 ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position at，根据指定行index...常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 ? Pandas中对应的实现： ? 注意，在Pandas中，我们使用size()而不是count()。...Pandas： ? 更多关于Groupy和数据透视表内容请阅读： 这些祝福和干货比那几块钱的红包重要的多！ JOIN（数据合并） 可以使用join()或merge()执行连接。...默认情况下，join()将联接其索引上的DataFrames。 每个方法都有参数，允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的列(列名或索引) ?
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...：dataframe.pivot_table() index：行索引，传入原始数据的列名 columns：列索引，传入原始数据的列名 values: 要做聚合操作的列名 aggfunc：聚合函数 custom_info.pivot_table...，查看增量会员的整体情况 整体等级分布 报表可视化 从业务角度，将会员数据拆分成线上和线下，比较每月线上线下会员的运营情况 将“会员来源”字段进行拆解，统计线上线下会员增量 各地区会销比 会销比的计算和分析会销比的作用
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/ 首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，咱们今天给出最常用，最重要的50...示例： 查看数值列的统计信息。 df.describe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名列表选择DataFrame中的多列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...right')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。
我们在开始对一组数据进行分析的时候，进行描述性统计都是必不可少的一步，不管你要用什么精深的算法，使用描述性统计进行数据查错和清洗这个步骤都不能少。...pd.pivot_table 这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见，这个函数也是基于Pandas的。...在使用这个功能之前，需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视表（数据透视：data pivot） 需要指定的参数也和Excel...敲黑板，重点来了： index=列 colums=行 values=值 有了这三个函数，最最最基础的一个数据透视表就算是完成了。...最后给大家一个完整的pd.pivot代码： data_pivot=pd.pivot_table(data,index=['希望出现在透视表列位置的列名称'],columns=[‘希望出现在透视表列行置的列名称
在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据，使用 pandas 进行数据分析可视化实战（文末可以下载数据与源码） 数据读取 首先是奥运会奖牌数据的获取，虽然有很多接口提供数据，但是通过奥运会官网拿到的数据自然是最可靠的...注意到上面的 df1 列名并没有完整，所以可以使用 rename 函数修改指定列的名称 df1.rename(columns={'Unnamed: 2':'金牌数',...列，但是其与 df1 有一个共同列 国家id 为了给 df2 新增一列 国家名称 列，一个自然的想法就是通过 国家id 列将两个数据框进行合并，在 pandas 中实现，也不是什么困难的事情 temp...，注意是查询而不是筛选，所以使用上上一题的方法将会报错 result.query("国家 == ['中国']") 个性化查看 如何将上一题的结果进一步突出展示，可以使用 pandas 中的 style...，所以这里使用另一个第三方库 bar_chart_race 进行绘制 以上就是基于 2020年东京奥运会 数据进行的一系列数据分析可视化流程，基本涉及到利用 Pandas 进行数据分析的主要操作，是一份不可多得的简单易懂
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。 本文结合pandas的官方文档整理而来。 ?...groupby机制 组操作的术语：拆分-应用-联合split-apply-combine。分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。...分组键 分组键可以是多种形式，并且键不一定是完全相同的类型： 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值 可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...Series 特点 分组键可以是正确长度的任何数组 通用的groupby方法是size，返回的是一个包含组大小信息的Series 分组中的任何缺失值将会被排除在外 默认情况下，groupby是在axis...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表
50个超强的Pandas操作 1....示例： 查看数值列的统计信息。 df.desrcibe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。
透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...注意，在所有参数中，values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列： ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...、列： 参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： 如何使用pivot_table?...],margins=True) result4.head() 总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元
简介 利用 read_excel() 的 usecols 参数来指定表的某一列，以方便排除不必要的干扰列 养成数据加载以后，使用 head() 进行预览的习惯 养成使用 shape() 及 info()...需要掌握的主要有两个方法: DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列 DataFrame.pivot_table() 产生透视图，展示重要的数据 具体方法 DataFrame.insert...，如 column=‘新的一列’ value : int ，array，series allow_duplicates : bool 是否允许列名重复，选择 True 表示允许新的列名与已存在的列名重复...index : 需要重新进行展示成列，是原始数据中的某一个行 columns : 要重新展示为行的内容，是原来的列或者是其它的属性，可以是列表 aggfunc : 要进行统计的行，可以是 numpy.sum...默认为 all ，或者自定义一个名称 observed bool , True 显示分类中的数据，False 显示所有数据，默认为 False 示例代码 import pandas as pd from
普通聚合函数mean和agg的用法区别是，前者适用于单一的聚合需求，例如对所有列求均值或对所有列求和等；而后者适用于差异化需求，例如A列求和、B列求最值、C列求均值等等。...05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数，与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表？...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。...在以上参数中，最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例...答案是肯定的！ 06 stack 和 unstack stack和unstack可以实现在如上两种数据结果中相互变换。
pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...lookup，loc的一种特殊形式，分别传入一组行标签和列标签，lookup解析成一组行列坐标，返回相应结果： ?...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...两种数据结构作图，区别仅在于series是绘制单个图形，而dataframe则是绘制一组图形，且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。
data.head() 我们使用pandas这个包来进行数据分析之前，需要先将Excel表格读入内存中，head方法可以显示前几行（默认是5行）： Excel表格中的第一行自动作为列名（也成为列索引...1.2 统计各科平均分 在pandas中，计算均值的方法是mean： mean可以直接用在整个数据集（表格）上，这样会直接计算所有数值型字段的均值；也可以单独用着某个字段（列）上，在pandas中访问某个列...3.1 统计班级男生女生的人数 在pandas中，groupby可以用来做分组，它返回的是一个可循环的对象，这个对象有一个size方法，就能计算出男生和女生的人数。...有了及格和不及格字段，类似Excel表格中的透视表功能，pandas也有透视表函数： 所谓透视表，涉及到的重要参数有：列字段（columns），行字段（index），值字段（values），还有就是值字段的计算函数...图示如下： 这个和Excel中的透视表是非常类似的： 不同版本的Excel会略有不同。 4. 成绩的分布 查看某列数据的值的分布，这也是常见的分析。
Excel数据透视表虽好，但在pandas面前它也有其不香的一面！ ? 01 何为透视表 数据透视表，顾名思义，就是通过对数据执行一定的"透视"，完成对复杂数据的分析统计功能，常常伴随降维的效果。...02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下： values : 待聚合的列名...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值...注意这里的缺失值是指透视后结果中可能存在的缺失值，而非透视前的原表中缺失值 margins : 指定是否加入汇总列，布尔值，默认为False，体现为Excel透视表中的行小计和列小计 margins_name...: 汇总列的列名，与上一个参数配套使用，默认为'All'，当margins为False时，该参数无作用 dropna : 是否丢弃汇总结果中全为NaN的行或列，默认为True。
在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。..."的均值，即可分别求出男女两组各自的平均存活率。...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...当然，行索引和列索引都可以再设置为多层，不过，行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。 6....需要注意的是，如果不传入values参数，将对除index和columns之外的所有剩余列进行聚合。 # 不传入values参数，剩余的所有列均做聚合（默认是均值聚合）。
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