在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...Pandas 严重依赖 NumPy 库，该库允许进行向量化计算，也可以对整个数据序列进行操作而无需显式编写for循环。 每个操作都返回一个具有相同索引的序列，但其值已被运算符修改。...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...从某种意义上说，Pandas 结合了使用整数（如列表）和标签（如字典）选择数据的能力。 选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器，具有多个属性，这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。
如果笛卡尔积是 Pandas 的唯一选择，那么将数据帧的列加在一起这样的简单操作将使返回的元素数量激增。 在此秘籍中，每个序列具有不同数量的元素。...为此，我们从max_cols序列的值中收集所有唯一的学校名称。 最后，在步骤 8 中，我们使用.loc索引器根据索引标签选择行，在第一步中将其作为学校名称。 此过滤器仅适用于具有最大值的学校。...在第 2 步中，我们向rename_axis方法传递一个列表，并返回一个具有所有轴级别命名的数据帧。 一旦所有轴级别都有名称，我们就可以轻松明确地控制数据的结构。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。...如您所见，当在其索引上对齐多个数据帧时，concat通常比合并好得多。 在第 9 步中，我们切换档位以关注merge具有优势的情况。merge方法是唯一能够按列值对齐调用和传递的数据帧的方法。
它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...要直接更改数据帧而不返回所需的数据帧，可以添加inplace=true作为参数。 出于解释的目的，我将把数据框架称为“数据”——您可以随意命名它。...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 从数据帧中获取已排序的样本
我们可能需要检查唯一类别的数量。我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...我已经在数据帧中添加了df_new名称。 ? df_new[df_new.Names.str.startswith('Mi')] ?...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
例如，以下内容返回温度差的平均值： Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值，我们可以使用一个数据帧。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...我们从如何创建和初始化Series及其关联索引开始，然后研究了如何在一个或多个Series对象中操纵数据。 我们研究了如何通过索引标签对齐Series对象以及如何在对齐的值上应用数学运算。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...在创建数据帧时未指定列名称时，pandas 使用从 0 开始的增量整数来命名列。
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...唯一需要做的是创建一个接受所需的数量的NumPy数组（Pandas系列）作为输入的函数。...create_range的函数，它接受两个NumPy数组，并通过简单的for循环返回一个NumPy数组。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。....unique()：返回'Depth'列中的唯一值 df.columns：返回所有列的名称 选择数据 列选择：如果只想选择一列，可以使用df['Group']....数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...，还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据帧。.../img/80f5fbde-9419-48fe-8538-2d04b5aad7a9.png)] 从 Pandas 数据帧中选择多个行和列 在本节中，我们将学习更多有关从读取到 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法的信息...我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。 我们还学习了如何从数据集中选择多个角色和列。 我们学习了如何对 Pandas 数据帧或序列进行排序。...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据帧的行，如何对此类数据帧应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。
使用 Python 抓取 Reddit 在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据..., subreddit.title) # 显示 Subreddit 的描述 print("Description:", subreddit.description) 输出： 名称、标题和描述 现在让我们从...在 pandas 数据框中保存数据 top_posts = pd.DataFrame(posts_dict) top_posts 输出： python Reddit 子版块的热门帖子 将数据导出到 CSV...我们还将在 for 循环中添加一个 if 语句来检查任何评论是否具有 more comments 的对象类型。如果是这样，则意味着我们的帖子有更多可用评论。因此，我们也将这些评论添加到我们的列表中。...最后，我们将列表转换为 pandas 数据框。
使用 NumPy 时，对行和列索引的控制不多； 但是对于一个序列，该序列中的每个元素都必须具有唯一的索引，名称，键，但是您需要考虑一下。...可以将数据帧视为具有公共索引的多个序列的公共长度，它们在单个表格对象中绑定在一起。 该对象类似于 NumPy 2D ndarray，但不是同一件事。 并非所有列都必须具有相同的数据类型。...现在，我们需要考虑从序列中学到的知识如何转换为二维设置。 如果我们使用括号表示法，它将仅适用于数据帧的列。 我们将需要使用loc和iloc来对数据帧的行进行子集化。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。...对于分层索引，我们认为数据帧中的行或序列中的元素由两个或多个索引的组合唯一标识。 这些索引具有层次结构，选择一个级别的索引将选择具有该级别索引的所有元素。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。
索引中多个级别的规范允许使用每个级别的值的不同组合来有效选择数据的不同子集。 从技术上讲，具有多个层次结构的 Pandas 索引称为MultiIndex。...Pandas 已经意识到，文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中，索引是数字的，从0开始，而不是按日期。...，如何将这些格式的数据自动映射到数据帧对象。...我们从学习如何从 CSV，HTML，JSON，HDF5 和 Excel 格式的本地文件中读取和写入数据开始，直接读取和写入数据帧对象，而不必担心将包含的数据映射到这些各种数据中的细节。 格式。...数据的形状已更改，现在有其他行或列，在重塑时无法确定 可能还有更多原因，但是总的来说，这些情况的确会发生，作为 Pandas 用户，您将需要解决这些情况才能进行有效的数据分析 让我们开始研究如何通过创建具有一些缺失数据点的数据帧来处理缺失数据
使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...当我们按多个键分组时，得到的分组名称是一个元组，如后面的命令所示。 首先，我们重置索引以获得原始数据帧并定义一个多重索引以便能够按多个键进行分组。...有关 SQL 连接如何工作的简单说明，请参考这里。 join函数 DataFrame.join函数用于合并两个具有不同列且没有共同点的数据帧。 本质上，这是两个数据帧的纵向连接。...其余的非 ID 列可被视为变量，并可进行透视设置并成为名称-值两列方案的一部分。 ID 列唯一标识数据帧中的一行。
标签：Python，pandas库，openpyxl库 本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。...将示例文件直接读入pandas数据框架： 图1 该数据集一些家电或电子产品的销售信息：产品名称、产地、销售量。我们的任务是根据“产品名称”列将数据拆分为不同的文件。...图2 查找分类 接下来，我们需要从数据中提取类别，它们基本上是产品名称列中的值。可以简单地返回该列中的所有唯一值。...图3 拆分Excel工作表为多个工作表 如上所示，产品名称列中的唯一值位于一个数组内，这意味着我们可以循环它来检索每个值，例如“空调”、“冰箱”等。然后，可以使用这些值作为筛选条件来拆分数据集。...图4 图5 使用Python拆分Excel工作簿为多个Excel工作簿 如果需要将数据拆分为不同的Excel文件（而不是工作表），可以稍微修改上面的代码，只需将每个类别的数据输出到自己的文件中。
这些用例利用了各种数据源，例如 SQL DB、Cosmos DB、CSV 文件、多个数据源等。该项目的首要目标不仅是展示不同的用例，而且是探索各种实现选项。...一个 pandas 数据帧 (CSV 数据) 包含数据作为输入。 Verbose: 如果代理返回 Python 代码，检查此代码以了解问题所在可能会有所帮助。...Azure OpenAI 具有独特的模型部署的概念。当您使用 Azure OpenAI 时，模型应引用您在部署模型时选择的底层部署名称。...第 3 步：使用 Panda 读取 sql 以获取查询结果 利用panda 读取 sql (pandas.read_sql( sql, con)) 将 sql 查询或数据库表读入数据帧，并返回包含查询运行结果的...pandas 数据帧。
以循环方式获取每个名称和地址 接下来我们在电子邮件的 contents 列表中工作。 ? 上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。...得到日期的代码与得到姓名和邮件地址的代码非常相似，但更简单一些，可能这儿唯一的疑惑点是正则表达式：\d+\s\w+\s\d+。...如果你在家应用时打印email，你将会看到实际的email内容。 使用 pandas 处理数据 如果使用 pandas 库处理列表中的字典 那将非常简单。每个键会变成列名, 而键值变成行的内容。...我们需要做的就是使用如下代码: ? 通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?
我们还将添加大量重复项，以便您不止一次看到相同的婴儿名称。你可以想到每个名字的多个条目只是全国各地的不同医院报告每个婴儿名字的出生人数。...因此，如果两家医院报告了婴儿名称“Bob”，则该数据将具有名称Bob的两个值。我们将从创建随机的婴儿名称开始。 ?...使用zip函数合并名称和出生数据集。 ? 我们基本上完成了创建数据集。我们现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ? 由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...：返回基础数据中的元素数 Series.values：将对象作为ndarray返回 Series.head()：返回前n行 Series.tail()：返回后n行 import pandas as pd...： DataFrame.T：转置行和列 DataFrame.axes：返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员。...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。...： Panel.T：转置行和列 Panel.axes：返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员。
这里我只选择了一个 GPU，但您可以根据需要选择多个。 这仍然给我们留下了为什么数据科学从业者对使用 GPU 犹豫不决的原因 3。数据科学已经是许多领域的一个领域。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 中的数据帧 ( taxi_df )，从而生成一个新列 ( hav_distance )： def haversine_distance(x_1, y_1, x_...，但是如何处理函数输入以及如何将用户定义的函数应用于 cuDF 数据帧与 Pandas 有很大不同。...请注意，我必须压缩然后枚举hasrsine_distance函数中的参数。 此外，当将此函数应用于数据帧时，apply_rows函数需要具有特定规则的输入参数。...我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%！
顾名思义，该函数对满足特定条件的数字相加。 示例数据集 本文使用从Kaggle找到的一个有趣的数据集。...一旦将这个布尔索引传递到df[]中，只有具有True值的记录才会返回。这就是上图2中获得1076个条目的原因。...可以使用上面的方法循环五个行政区的名称，然后逐个计算，但这有点低效。 使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。...“未指定”类别可能是由于缺少一些数据，这里不重点讨论这些数据。 Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。
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