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

数据分析索引总结(Pandas多级索引

作者:闫钟峰,Datawhale优秀学习者 寄语:本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引slice对象、索引交换等内容。 创建多级索引 1....指定df列创建(set_index方法) 传入两个以上列名时,必须以list形式传入(tuple不行)。...第二类特殊情况:由列表构成元组 选出第一层在‘C_2’和'C_3'且第二层在'street_4'和'street_7'行。...df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:] 多层索引slice对象 行索引和列索引均有两个层级...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行筛选,注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A, 但下边结果第一层索引为A有等于True--这是因为前边还有个slice

4.5K20

Pandas10种索引

作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas基本文章:9种你必须掌握Pandas索引。...索引在我们日常生活其实是很常见,就像: 一本书有自己目录和具体章节,当我们想找某个知识点,翻到对应章节即可; 也像图书馆书籍被分类成文史类、技术类、小说类等,再加上书籍编号,很快就能够找到我们想要书籍...在Pandas创建合适索引则能够方便我们数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas常见索引函数,通过它能够构建各种类型索引,其语法为: [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...0 pd.Int64Index 指定数据类型是int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引数据 dtype=None, # 索引类型,默认是int64

3.5K00
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas数据结构SeriesDataFrame3.Pandas索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引:标签

文章来源:Python数据分析 参考学习资料: http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析...Pandas是一个强大分析结构化数据工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效数据分析环境重要因素之一。...数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要数据结构: Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组 对象...类似多维数组/表格数据 (如,excel, Rdata.frame) 每列数据可以是不同类型 索引包括列索引和行索引 1....,可将其看作ndarray索引操作 标签切片索引是包含末尾位置 ---- 4.Pandas对齐运算 是数据清洗重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐位置则补NaN,最后也可以填充

3.8K20

MySQL索引前缀索引索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询基础,本文笔者介绍MySQL前缀索引索引。...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引计算,导致索引失效,例如 explain select...,第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引值过长,可以仅对前面N个字符建立索引,从而提高索引效率,但会降低索引选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作,说明有必要建立列联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

4.4K00

如何在 Python 数据灵活运用 Pandas 索引

参考链接: 用Pandas建立索引并选择数据 作者 | 周志鹏  责编 | 刘静  据不靠谱数据来源统计,学习了Pandas同学,有超过60%仍然投向了Excel怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用...在loc方法,我们可以把这一列判断得到值传入行参数位置,Pandas会默认返回结果为True行(这里是索引从0到12行),而丢掉结果为False行,直接上例子:  场景二:我们想要把所有渠道流量来源和客单价单拎出来看一看...此处插播一条isin函数广告,这个函数能够帮助我们快速判断源数据某一列(Series)值是否等于列表值。...插入场景之前,我们先花30秒时间捋一捋Pandas列(Series)向求值用法,具体操作如下:  只需要加个尾巴,均值、标准差等统计数值就出来了,了解完这个,下面正式进入场景四。 ...作者:周志鹏,2年数据分析,深切感受到数据分析有趣和学习过程缺少案例无奈,遂新开公众号「数据不吹牛」,定期更新数据分析相关技巧和有趣案例(含实战数据集),欢迎大家关注交流。

1.7K00

pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构一些常见用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合dict,所以我们想要查询表某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...行索引其实对应于Series当中Index,也就是对应Series索引。所以我们一般把行索引称为Index,而把列索引称为columns。...不仅如此,loc方法也是支持切片,也就是说虽然我们传进是一个字符串,但是它在原数据当中是对应了一个位置。我们使用切片,pandas会自动替我们完成索引对应位置映射。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引pandas当中用法,这也是pandas数据查询最常用方法,也是我们使用过程当中必然会用到内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。

12.4K10

Pandas中选择和过滤数据终极指南

Python pandas库提供了几种选择和过滤数据方法,如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤基本技术和函数。...无论是需要提取特定行或列,还是需要应用条件过滤pandas都可以满足需求。 选择列 loc[]:根据标签选择行和列。...提供了很多函数和技术来选择和过滤DataFrame数据。...比如我们常用 loc和iloc,有很多人还不清楚这两个区别,其实它们很简单,在Pandas前面带i都是使用索引数值来访问,例如 loc和iloc,at和iat,它们访问效率是类似的,只不过是方法不一样...最后,通过灵活本文介绍这些方法,可以更高效地处理和分析数据集,从而更好地理解和挖掘数据潜在信息。希望这个指南能够帮助你在数据科学旅程取得更大成功!

27010

Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...,也就是one-hot编码(独热码);产生DataFrame不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

8.6K20

Pandas数据转换

axis参数=0时,永远表示是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说字符串...,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便对每个元素进行操作。...方法 描述 cat() 连接字符串 split() 在分隔符上分割字符串 rsplit() 从字符串末尾开始分隔字符串 get() 索引到每个元素(检索第i个元素) join() 使用分隔符在系列每个元素中加入字符串...Series每个字符串 slice_replace() 用传递值替换每个字符串切片 count() 计数模式发生 startswith() 相当于每个元素str.startswith(pat...常用到函数有:map、apply、applymap。 map 是 Series 特有的方法,通过它可以对 Series 每个元素实现转换。

10310

Python数据分析实战基础 | 灵活Pandas索引

据不靠谱数据来源统计,学习了Pandas同学,有超过60%仍然投向了Excel怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用Python处理数据时,选择想要行和列实在太痛苦,完全没有Excel想要哪里点哪里快感...在loc方法,我们可以把这一列判断得到值传入行参数位置,Pandas会默认返回结果为True行(这里是索引从0到12行),而丢掉结果为False行,直接上例子: ?...此处插播一条isin函数广告,这个函数能够帮助我们快速判断源数据某一列(Series)值是否等于列表值。...插入场景之前,我们先花30秒时间捋一捋Pandas列(Series)向求值用法,具体操作如下: ? 只需要加个尾巴,均值、标准差等统计数值就出来了,了解完这个,下面正式进入场景四。...只要稍加练习,我们就能够随心所欲pandas处理和分析数据,迈过了这一步之后,你会发现和Excel相比,Python是如此美艳动人。

1.1K20

如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”列值作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

20330

5个例子学会Pandas字符串过滤

要处理文本数据,需要比数字类型数据更多清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息,通常需要执行几个预处理和过滤步骤。 Pandas 库有许多可以轻松简单地处理文本数据函数和方法。...在本文中,我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据(即字符串)不同方法: 是否包含一系列字符 求字符串长度 判断以特定字符序列开始或结束 判断字符为数字或字母数字 查找特定字符序列出现次数 首先我们导入库和数据...我们将使用不同方法来处理 DataFrame 行。第一个过滤操作是检查字符串是否包含特定单词或字符序列,使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”行。...但是要获得pandas字符串需要通过 Pandas str 访问器,代码如下: df[df["description"].str.contains("used car")] 但是为了在这个DataFrame...例如,我们可以选择以“A-0”开头行: df[df["lot"].str.startswith("A-0")] Python 内置字符串函数都可以应用到Pandas DataFrames

2K20

Pandas多层级索引数据分析案例,超干货

今天我们来聊一下Pandas当中数据集中带有多重索引数据分析实战 通常我们接触比较多是单层索引(左图),而多级索引也就意味着数据集当中索引有多个层级(右图),具体的如下图所示 AUTUMN...导入数据 我们先导入数据pandas模块,源数据获取,公众号后台回复【多重索引】就能拿到 import pandas as pd ## 导入数据集 df = pd.read_csv('dataset.csv...') df.head() output 该数据集描述是英国部分城市在2019年7月1日至7月4日期间全天天气状况,我们先来看一下当前数据索引有哪些?...()方法,代码如下 df.reset_index() 下面我们就开始针对多层索引来对数据集进行一些分析实战吧 第一层级数据筛选 在pandas当中数据筛选方法,一般我们是调用loc以及iloc方法...对于多层级索引数据集而言,调用xs()方法能够更加方便地进行数据筛选,例如我们想要筛选出日期是2019年7月4日所有数据,代码如下 df.xs('2019-07-04', level='Date

55510

tcpip模型是第几层数据单元?

在网络通信世界,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信基石,它定义了数据在网络如何被传输和接收。其中,一个核心概念是数据单元层级,特别是“”在这个模型位置。...在这一层数据被封装成,然后通过物理媒介,如有线或无线方式,传输到另一端设备。那么,是什么呢?可以被看作是网络数据传输基本单位。...在网络接口层,处理涉及到各种协议和标准。例如,以太网协议定义了在局域网结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产网络设备可以相互协作,数据可以在各种网络环境顺利传输。...但是,对在TCP/IP模型作用有基本理解,可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络传输,以及可能出现各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器,并接收来自服务器消息。虽然这个例子数据交换看似简单,但在底层,TCP/IP模型网络接口层正通过来传输这些数据

12610

Pandas函数应用、层级索引、统计计算1.Pandas函数应用apply 和 applymap排序处理缺失数据2.层级索引(hierarchical indexing)MultiIndex索引

文章来源:Python数据分析 1.Pandas函数应用 apply 和 applymap 1....丢弃缺失数据:dropna() 根据axis轴方向,丢弃包含NaN行或列。...(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引。...打印这个Series索引类型,显示是MultiIndex 直接将索引打印出来,可以看到有lavels,和labels两个信息。...因为现在有两层索引,当通过外层索引获取数据时候,可以直接利用外层索引标签来获取。 当要通过内层索引获取数据时候,在list传入两个元素,前者是表示要选取外层索引,后者表示要选取内层索引

2.3K20

数据联合索引

索引 索引使用 什么时候使用索引主关键字 表字段唯一约束 直接条件查询字段 查询与其它表关联字段 查询中排序字段 查询中统计或分组统计字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入...、删除、修改数据重复且分布平均表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多表字段 复合索引 命中规则 需要加索引字段,需要在where条件 数据量少字段不需要索引 如果where条件是...or条件,加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则:Mysql从左到右使用索引字段,一个查询可以只使用索引一部份,但只能是最左侧部分。...,那么order by列是不会使用索引。...因此数据库默认排序可以符合要求情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。 like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引

1K30

【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 展示了一个 完整 Oboe 播放器案例 ; 一、音频概念 ---- 代表一个 声音单元 , 该单元...类型 ; 上述 1 个音频字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback , 实现 onAudioReady 方法 , 其中 int32_t numFrames 就是本次需要采样帧数 , 注意单位是音频 , 这里音频就是上面所说...numFrames 乘以 8 字节音频采样 ; 在 onAudioReady 方法 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

12.1K00
领券