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小白也能看懂Pandas实操演示教程(上)

'> 通过字典方式创建序列 dict1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5} print("字典dict1:",dict1) print("dict1数据类型:",type...类型: 通过字典列表方式创建数据 print("第二种方法创建DataFrame") dict2={'a':[1,2,3,4...: 通过嵌套字典方式创建数据 dict3={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},...2.1 通过索引或索引标签获取数据 s5=pd.Series(np.array([1,2,3,4,5,6])) print(s5) #如果不给序列一个指定索引,序列会自动生成一个0开始自增索引...只能获得11月12日开始数据,你应该如何预估? 答案解析: 因为开放题,所以没有固定答案,大家回答分为两类: 一类通过后续双十一销量,判断16年,缺点需要等一年,优点简单到不像话。

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没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 内存使用情况,以及如何通过为数据(dataframe)中列(column)选择适当数据类型,将数据内存占用量减少近 90%。...对象列(object columns)主要用于存储字符串,包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存使用量,让我们看看 Pandas 如何数据存储在内存中。...数据内部表示 在底层,Pandas 按照数据类型将列分成不同块(blocks)。这是 Pandas 如何存储数据前十二列预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名引用。...让我们创建一个原始数据副本,然后分配这些优化后数字列代替原始数据,并查看现在内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列内存使用量,但是整体来看,我们只是将数据内存使用量降低了 7%。...下面的图标展示了数字如何存储在 NumPy 数据类型中,以及字符串如何使用 Python 内置类型存储。 你可能已经注意到,我们图表之前将对象类型描述成使用可变内存量。

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Pandas profiling 生成报告并部署一站式解决方案

它为数据集提供报告生成,并为生成报告提供许多功能和自定义。在本文中,我们将探索这个库,查看提供所有功能,以及一些高级用例和集成,这些用例和集成可以对数据创建令人惊叹报告!...数据集和设置 看下如何启动 pandas_profiling 库并从数据中生成报告了。...变量 报告这一部分详细分析了数据所有变量/列/特征。显示信息因变量数据类型而异。 数值变量 对于数值数据类型特征,可以获得有关不同、缺失、最小-最大、平均值和负值计数信息。...计数图一个基本条形图,以 x 轴作为列名,条形长度代表存在数量(没有空)。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本 此部分显示数据前 10 行和最后 10 行。 如何保存报告?...这将具有描述字典作为键和作为另一个具有键值对字典其中变量名称,作为变量描述。

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Python数据分析pandas之series初识

Python数据分析pandas之series初识 声明与简介 pandas一个基于python、快速、高效、灵活、易用开源数据处理、分析包(工具)。。...pandas构建在numpy之上,它通过DataFrame(数据)来操作数据数据一个高效可以指定行和列标签多维数组,通过这种数据类型可以更方便操作、分析数据。...#结果,结果可以看到Series.values返回numpyndarray类型。...#如果想指定数据类型,可以加上参数dtype,比如dtype=np.int32 通过字典指定索引创建Series import pandas as pd dic1 = { "course": "英文"...我们可以通过它size可以看到。 通过字典数组创建Series # 通过字典数组来创建Series,这里字典即是key:value键值对。数组里每个元素都是字典类型。

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在 Python 中,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典 key 顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas如何处理?

pandas 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中,使用 pandas 库通过列表字典(即列表里每个元素一个字典创建 DataFrame 时,如果每个字典...DataFrame pandas 库中一种二维标签数据结构,类似于 Excel 表格或 SQL 表,其中可以存储不同类型列。这种数据结构非常适合于处理真实世界中常见异质型数据。...当通过列表字典创建 DataFrame 时,每个字典通常代表一行数据字典键(key)对应列名,而(value)对应该行该列下数据。如果每个字典中键顺序不同,pandas如何处理呢?...效率考虑:虽然 pandas 在处理这种不一致性时非常灵活,但是效率角度考虑,在创建大型 DataFrame 之前统一键顺序可能会更加高效。...DataFrame df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) # 输出结果查看 df 这段代码主要目的创建一个 DataFrame,其中包含一些具有不同键顺序和缺失键字典

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00.数据结构关于浮点数运算越界问题1.数据结构2.Pandas两种常用数据结构3.Series系列4.DataFrame数据

指相互之间存在n种特定关系数据类型集合。...定义:如何对其定义? 限制:使用期有何限制? 访问:访问其内数据方式是什么? 修改: 对其增删查改方法什么?...2.Pandas两种常用数据结构 类型 注释 Series 系列 DataFrame 数据 使用前需要将pandas 模块引入 from pandas import Series, DataFrame...import pandas as pd 3.Series系列 类似一维数组(ndarray)对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及与之相关数据标签(索引)组成,用于存储一行或一列数据。...3.1 创建Series Series同时具有数组和字典功能,因此它也支持一些字典方法。

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Pandas速查卡-Python数据科学

刚开始学习pandas时要记住所有常用函数和方法显然有困难,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org...() pd.DataFrame(dict) 字典、列名称键、数据列表导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...) 将数组数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one',...) df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型将df1中列与df2上列连接,其中col行具有相同。...df.describe() 数值列汇总统计信息 df.mean() 返回所有列平均值 df.corr() 查找数据列之间相关性 df.count() 计算每个数据列中非空数量 df.max

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗小贴士

pandas已经为我们自动检测了数据类型其中包括83列数值型数据和78列对象型数据。对象型数据列用于字符串或包含混合数据类型列。...对于包含数值型数据(比如整型和浮点型)数据块,pandas会合并这些列,并把它们存储为一个Numpy数组(ndarray)。Numpy数组在C数组基础上创建,其在内存中连续存储。...由于不同类型数据分开存放,我们将检查不同数据类型内存使用情况,我们先看看各数据类型平均内存使用量: 由于不同类型数据分开存放,我们将检查不同数据类型内存使用情况,我们先看看各数据类型平均内存使用量...Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据映射关系。当一列只包含有限种时,这种设计很不错。...现在我们使用这个字典,同时传入一些处理日期参数,让日期以正确格式读入。 通过对列优化,我们pandas内存用量861.6兆降到104.28兆,有效降低88%。

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Pandas | 数据结构

Series 3.1 仅有数据列表即可产生最简单Series 3.2 创建一个具有标签索引Series 3.3 使用Python字典创建Series 3.4 根据标签索引查询数据 4....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....Series Series一种类似于一维数组对象,它由一组数据(不同数据类型)以及一组与之相关数据标签(即索引)组成。...DataFrame DataFrame一个表格型数据结构; 每列可以是不同类型(数值、字符串、布尔等) 既有行索引index,也有列索引columns,可以被看做由Series组成字典。...DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列,返回pd.Series; 如果查询多行、多列,返回pd.DataFrame。

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最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

其他 Python中,还有一些特殊数据类型,例如无穷,nan(非数值),None等。...列表(list) 1.1 列表简介 列表listPython内置一种数据类型一种有序集合,用来存储一连串元素容器,列表用[]来表示,其中元素数据类型可不相同。...集合(set) Python中,集合(set)一组key集合,其中key不能重复。可以通过列表、字典或字符串等创建集合,或通过“{}”符号进行创建。...DataFrame即是我们常见二维数据表,包含多个变量(列)和样本(行),通常称为数据;Series一个一维结构序列,会包含指定索引信息,可以视作DataFrame中一列或一行,操作方法与...写出数据 pandas数据对象有很多方法,其中方法“to_csv”可以将数据对象以csv格式写入到本地中。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

导读:Pandas日常数据分析师使用最多分析和处理库之一,其中提供了大量方便实用数据结构和方法。但在使用初期,很多人会不知道: 1.它能提供哪些功能? 2.我需求应该用哪个方法?...数据与R中DataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据Pandas中最常用数据组织方式和对象。...有关更多数据文件读取将在第三章介绍,本节介绍对象和文件创建数据方式,具体如表1所示: 表1 Pandas创建数据对象 方法用途示例示例说明read_table read_csv read_excel...文件,数据分隔符;DataFrame.from_dict DataFrame.from_items DataFrame.from_records其他对象例如Series、Numpy数组、字典创建数据...,列名为字典3个key,每一列为key对应value 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型数据样本查看,具体如表2所示: 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总

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python数据分析万字干货!一个数据集全方位解读pandas

Python字典构造带有标签索引方法: >>> city_employee_count = pd.Series({"Amsterdam": 5, "Tokyo": 8}) >>> city_employee_count...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas访问方法:.loc和.iloc。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据子集。现在,我们继续基于数据集列中选择行以查询数据。例如,我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过比赛。...CSV文件来创建new时,Pandas会根据其数据类型分配给每一列。...九、数据清洗 数据清洗主要是对空与无效或者异常值等数据进行处理。我们以缺失为例。 处理包含缺失记录最简单方法忽略它们。

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Python中Pandas相关操作

1.Series(序列):SeriesPandas库中一维标记数组,类似于带标签数组。它可以容纳任何数据类型,并具有标签(索引),用于访问和操作数据。...2.DataFrame(数据):DataFramePandas库中二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中表。它由行和列组成,每列可以包含不同数据类型。...DataFrame可以各种数据源中创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引Pandas中用于标识和访问数据标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...常用操作 创建DataFrame import pandas as pd # 创建一个空DataFrame df = pd.DataFrame() # 列表创建DataFrame data =...[['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) # 字典创建

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【Python环境】Python中结构化数据分析利器-Pandas简介

panel data经济学中关于多维数据一个术语,在Pandas中也提供了panel数据类型。...创建DataFrame有多种方式: 以字典字典或Series字典结构构建DataFrame,这时候最外面字典对应DataFrame列,内嵌字典及Series则是其中每个。....], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}df = pd.DataFrame(d) 可以看到d一个字典其中one为Series有3个,而two为Series有4个。...列表字典构建DataFrame,其中嵌套每个列表(List)代表一个列,字典名字则是列标签。这里要注意每个列表中元素数量应该相同。...否则会报错: ValueError: arrays must all be same length 字典列表构建DataFrame,其中每个字典代表每条记录(DataFrame中一行),字典中每个对应这条记录相关属性

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Python应用开发——30天学习Streamlit Python包进行APP构建(1)

比如按照如下指令,使用 Python 3.9 版本创建一个新环境: conda create -n stenv python=3.9 其中 create -n stenv 表示创建一个名为 stenv...启动命令行终端 前往终端,敲入命令: streamlit run streamlit_app.py 然后应当弹出一个浏览器窗口,其中为你新创建 Streamlit 应用。 恭喜你!...输出字符串,类似于 st.markdown() 输出 Python dict 字典对象 输出 pandas DataFrame,将数据显示为表格 输出用 matplotlib、plotly、altair...(见 API 文档中对 st.write 描述) 我们要做什么? 我们今天要搭建一个简单应用,来展示使用 st.write() 命令输出各种文字、数字、数据和图表。...* :sunglasses:') 样例 2-数字类型 前面提到,st.write 还能够输出其他数据类型,比如数字: st.write(1234) 样例 3-字典类型 数据也能够通过如下语句显示: df

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使用Python分析数据并进行搜索引擎优化

图片在互联网时代,网站数据一种宝贵资源,可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是,如何海量网页中提取出有价值信息呢?答案使用网络爬虫。...网络爬虫一种自动化程序,可以按照一定规则,网站上抓取所需数据,并存储在本地或云端。...我们可以使用pandasto_csv方法,来将数据保存为一个csv文件,方便后续查看和使用。...我们可以使用pandashead方法,来查看数据前几行,了解数据结构和内容。我们可以使用pandasshape属性,来查看数据行数和列数,了解数据规模。...我们可以使用pandasdescribe方法,来查看数据基本统计信息,了解数据分布和特征。

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

#查看各列数据类型数据行列数 print(data.dtypes) print() print(data.shape) ?...2.1 map() 类似Python内建map()方法,pandasmap()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入特别的对象与对应单个列每一个元素建立联系并串行得到结果。...不同applymap()将传入函数等作用于整个数据中每一个位置元素,因此其返回结果形状与原数据一致。...要注意,这里apply传入对象是每个分组之后数据,所以下面的自编函数中直接接收df参数即为每个分组数据: import numpy as np def find_most_name...其传入参数为字典,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据v1列进行求和、均值操作

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

as pd #读入数据 data = pd.read_csv('data.csv') data.head() #查看各列数据类型数据行列数 print(data.dtypes) print(...输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出情况。...不同applymap()将传入函数等作用于整个数据中每一个位置元素,因此其返回结果形状与原数据一致。...,第二个元素分组出子集数据,而对于DataFrame.groupby()得到结果。...其传入参数为字典,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据v1列进行求和、均值操作

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