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pandas | 如何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的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,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组合的dict,所以我们想要查询表的某一列,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...说白了我们可以选择我们想要的行的字段。 ? 列索引也可以切片,并且可以组合在一起切片: ? iloc iloc名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大,实际上也的确如此。...因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行,所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。 逻辑表达式 和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。...比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框写入查询条件df['score'] > 200。 ?

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Pandas速查手册中文版

pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册,我们使用如下缩写: df:任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入: import pandas...):Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):JSON格式的字符串导入数据...pd.read_html(url):解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard():你的粘贴板获取内容,并传给read_table() pd.DataFrame...(dict):字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename):导出数据到Excel...文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件 创建测试对象 pd.DataFrame

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Python常用小技巧总结

others Python合并多个EXCEL工作表 pandasSeries和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...(filename) # Excel⽂件导⼊数据 pd.read_sql(query,connection_object) # SQL表/库导⼊数据 pd.read_json(json_string...(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2...) # 对DataFrame的每⼀列应⽤函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame的每⼀⾏应⽤函数np.max df.groupby(col1.../archive/数据汇总.csv",index=False) pandasSeries和Dataframe数据类型互转 pandasseries和dataframe数据类型互转 利用to_frame

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UCB Data100:数据科学的原理和技巧:第一章到第五章

在这里,我们将介绍最流行的方法: CSV 文件。 使用列名和列表。 字典Series。...要实际操作这些“迷你”DataFrame 的值,我们需要调用聚合方法。这是一种告诉pandas如何聚合GroupBy对象的值的方法。...5.1.1.3 JSON **JSON(JavaScript 对象表示)**文件的行为类似于 Python 字典。下面显示了原始 JSON。...文件加载到pandas,让我们首先使用Python的json包进行一些 EDA,以了解 JSON 文件的特定结构,以便决定是否(以及如何)将其加载到pandas。...由于 JSON 数据与内部 Python 对象模型非常匹配,Python对 JSON 数据有相对良好的支持。在下面的单元格,我们使用json包将整个 JSON 数据文件导入 Python 字典

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Pandas的这3个函数,没想到竟成了我数据处理的主力

导读 学Pandas有一年多了,用Pandas做数据分析也快一年了,常常在总结梳理一些Pandas好用的方法。...在这一过程如何既能保证数据处理效率而又不失优雅,Pandas的这几个函数堪称理想的解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程的一些demo,这里以经典的泰坦尼克号数据集为例。...对象经过groupby分组后调用apply时,数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上,即作用对象还是一个DataFrame(行是每个分组对应的行;列字段少了groupby的相应列...而在Pandas框架,这两种含义都有所体现:对一个Series对象的每个元素实现字典映射或者函数变换,其中后者与apply应用于Series的用法完全一致,而前者则仅仅是简单将函数参数替换为字典变量即可...假设需要获取DataFrame各个元素的数据类型,则应用applymap实现如下: ?

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

) # Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object) # SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string) # JSON...() pd.DataFrame(dict) # 字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据: df.to_csv(filename) # 导出数据到CSV文件 df.to_excel(...以Json格式导出数据到文本文件 创建测试对象: pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list...(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象每一列的唯一值和计数 数据选取: df[col] # 根据列名,并以Series的形式返回列 df[[col1, col2...(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2

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Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

Pandas可以借助groupby操作对Dataframe分组操作,本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。...") 经过groupby处理之后我们会得到一个DataFrameGroupBy对象: group # 输出 <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object...groupby之后可以进行下一步操作,注意,在groupby之后的一系列操作(如agg、apply等),均是基于子DataFrame的操作。 下面我们一起看看groupby之后的常见操作。...2.2 agg 聚合操作 聚合统计操作是groupby后最常见的操作,类比于SQL我们会对数据按照group做聚合,pandas通过agg来完成。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取 Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas官方教程 Pandas中文教程 ShowMeAI

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Pandas的10个常用函数总结

我们介绍常用的函数之前,我们需要了解 Pandas 提供的两种主要数据结构: Series:包含键值对的一维数据结构。它类似于 python 字典。...注意:我没有解释基本的算术和统计运算,比如 sqrt 和 corr,因为我想在这篇文章关注更多 Pandas 特定的函数。 read_csv 让我们读取数据开始。...Pandas 可以读取多种类型的文件,如 CSV、Excel、SQL、JSON 等。让我们看看最常用的一种。...copy 我知道为了在代码复制一些对象,我们通常写 A= B,但在 Pandas ,这实际上创建了 B 作为对 A 的引用。所以如果我们改变 B,A 的值也将被改变。因此,我们需要如下复制函数。...它将系列的每个值替换为另一个值,该值可能来自函数、字典或另一个Series。下面是一些简单的例子,但 map 在复杂情况下实际上有很大帮助,因为我们可以在单个 map 调用映射多个事物。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

第4章 pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 1.1.2 CSV和TXT文件获取数据 1.1.3 读取Excel文件 1.1.4 读取json文件 1.1.5 读取sql数据 2....第4章 pandas数据获取 完整参考: 数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库...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。...1.1.4 读取json文件 掌握read_json()函数的用法,可以熟练地使用该方法JSON文件获取数据 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式...Pandas中使用read_json()函数读取JSON文件的数据,并将数据转换成一个DataFrame对象

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

本附注的结构: 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看/检查数据 选择查询 数据清理 筛选、排序和分组 统计数据 首先,我们需要导入pandas开始: import pandas as pd 导入数据...输入的数据建立一个DataFrame # Build data frame from inputted data df = pd.DataFrame(data = {'Name': ['Bob'...在本例,将新行初始化为python字典,并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...>>> dtype('float64')# Number of rows and columns df.shape >>> (9, 5) value_counts()函数的作用是:获取一系列包含唯一值的计数...注意:使用len的时候需要假设数据没有NaN值。 description()用于查看一些基本的统计细节,如数据名称或一系列数值的百分比、平均值、标准值等。

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python数据分析——数据分类汇总与统计

本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用的Python库,如pandas、numpy和matplotlib等。...第一个阶段,pandas对象的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...具体的办法是向agg传入一个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,所有例的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...关键技术:分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象的层次化索引。将group_keys= False传入groupby即可禁止该效果。...【例21】对于tushare数据库平台获取到的股票交易数据集stockdata.csv,包括股票的开盘价格,最高价格,收盘价格,最低价格,成交量等特征,股票数据采集时间为2021/01/11-2022

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Pandas必会的方法汇总,数据分析必备!

,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库的数据。...对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame的某一行或某一列 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档的所有表格...8 read_json 读取JSON字符串的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式存储的任意对象 11...DataFrame是什么?如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后,搭配上文章的这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

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pandas技巧4

本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas...(json_string) # JSON格式的字符串导入数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard...() # 你的粘贴板获取内容,并传给read_table() pd.DataFrame(dict) # 字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename...对象的空值,并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象的非空值,并返回一个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的行 df.dropna...) # 对DataFrame的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame的每一行应用函数np.max df.groupby(col1)

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Pandas必会的方法汇总,建议收藏!

,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库的数据。...对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame的某一行或某一列 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...举例:.groupby用法 group_by_name=salaries.groupby('name') print(type(group_by_name) 输出结果为: <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy...8 read_json 读取JSON字符串的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式存储的任意对象 11...DataFrame是什么?如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后,搭配上文章的这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

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对比MySQL学习Pandasgroupby分组聚合

首先from相当于取出MySQL的一张表,对比pandas就是得到了一个df表对象。...最后执行的是having表示分组后的筛选,在pandas,通过上图可以发现我们得到了一个df1对象,针对这个df1对象,我们再做一次筛选,也表示分组后的筛选。...; 注意:combine这一步是自动完成的,因此针对pandas的分组聚合,我们只需要学习两个内容,① 学习怎么分组;② 学习如何针对每个分组的数据,进行对应的逻辑操作; 03 groupby分组对象的相关操作...我们可以通过groupby方法来对Series或DataFrame对象实现分组操作,该方法会返回一个分组对象。...* 多字段分组:根据df的多个字段进行联合分组。 * 字典或Series:key指定索引,value指定分组依据,即value值相等的记录,会分为一组。

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对比MySQL学习Pandasgroupby分组聚合

首先from相当于取出MySQL的一张表,对比pandas就是得到了一个df表对象。...最后执行的是having表示分组后的筛选,在pandas,通过上图可以发现我们得到了一个df1对象,针对这个df1对象,我们再做一次筛选,也表示分组后的筛选。...; 注意:combine这一步是自动完成的,因此针对pandas的分组聚合,我们只需要学习两个内容,① 学习怎么分组;② 学习如何针对每个分组的数据,进行对应的逻辑操作; 03 groupby分组对象的相关操作...我们可以通过groupby方法来对Series或DataFrame对象实现分组操作,该方法会返回一个分组对象。...* 多字段分组:根据df的多个字段进行联合分组。 * 字典或Series:key指定索引,value指定分组依据,即value值相等的记录,会分为一组。

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Pandas0.25来了,别错过这10大好用的新功能

0.25 起,pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了,不再支持 Python 2.7,还在使用 Python 2 的朋友可要注意了,享受不了新功能了,不过,貌似用 Python...命名聚合还支持 Series 的 groupby 对象,因为 Series 无需指定列名,只要写清楚要应用的函数就可以了。...from pandas.io.json import json_normalize data = [{ 'CreatedBy': {'Name': 'User001'},...现在,我的字典终于我做主了! ? 10. Query() 支持列名空格了 用上面的 data 生成一个示例 DataFrame,注意列名是有空格的。...好了,本文就先介绍 pandas 0.25 的这些改变,其实,0.25 还包括了很多优化,比如,对 DataFrame GroupBy 后 ffill, bfill 方法的调整,对类别型数据的 argsort

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DataFrame和Series的使用

DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series Series和Python...的列表非常相似,但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...DataFrame的行数,列数 df.shape # 查看df的columns属性,获取DataFrame的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性,获取每一列的数据类型 df.dtypes...Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby...对象就是把continent取值相同的数据放到一组 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 分号组的Dataframe数据筛序出一列 df.groupby

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Pandas速查卡-Python数据科学

关键词和导入 在这个速查卡,我们会用到一下缩写: df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始: import pandas as pd import...(json_string) 读取JSON格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL,字符串或文件,并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard...() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table() pd.DataFrame(dict) 字典、列名称键、数据列表的值导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件...) 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 pd.Series(my_list) 可迭代的...(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2的值的平均值,按col1的值分组

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