其由两部分组成：实际的数据、描述这些数据的元数据 此外小编为你准备了：Python系列 开始使用pandas，你需要熟悉它的两个重要的数据结构： Series：是一个值的序列，它只有一个列，以及索引。...DataFrame：是有多个列的数据表，每个列拥有一个 label，当然，DataFrame 也有索引。...数组相比，你可以使用索引里的值来选择一个单一值或一个值集： In [8]: obj2['a'] Out[8]: -5 In [9]: obj2['d'] = 6 In [10]: obj2[['c',...与其它你以前使用过的（如 R 的 data.frame )类似Datarame的结构相比，在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。...如果你使用Series来赋值，它会代替在DataFrame中精确匹配的索引的值，Series没有的数据在DataFrame中就会被更新为NaN： In [13]: val = Series([-1.2,
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。
因此，在今天的文章中，我们将展示如何使用 query() 方法对数据框执行查询 获取数据 我们使用 kaggle 上的 Titanic 数据集作为本文章的测试数据集，下载地址如下： https://www.kaggle.com...结果是一个 DataFrame，其中包含所有从南安普敦出发的乘客： query() 方法接受字符串作为查询条件串，因此，如果要查询字符串列，则需要确保字符串被正确括起来： 很多时候，我们可能希望将变量值传递到查询字符串中...指定多个条件查询 我们可以在查询中指定多个条件，例如假设我想获取所有从南安普敦 (‘S’) 或瑟堡 (‘C’) 出发的乘客。...，当应用于列名时，我们可以使用 isnull() 方法查找缺失值： df.query('Embarked.isnull()') 现在将显示 Embarked 列中缺少值的行： 其实可以直接在列名上调用各种...我们还可以轻松比较数字列： df.query('Fare > 50') 以下输出显示了票价大于 50 的所有行： 比较多个列 还可以使用 and、or 和 not 运算符比较多个列，以下语句检索 Fare
在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...，read_csv 可以采用多个参数来指定应如何解析数据。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可
下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...当使用几个条件时，它们必须用括号表示，如下图所示： 当你期望返回一个单一的值时，你需要特别注意。 因为有可能有几条符合条件的记录，所以loc返回一个Series。...，你必须使用方法而不是运算符，你可以看到如下： 由于这个有问题的决定，每当你需要在DataFrame和类似列的Series之间进行混合操作时，你必须在文档中查找它（或记住它）： add, sub,...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。
关键技术：多维数组中对行的选择，使用[ ]运算符只对行号选择即可，具体程序代码如下所示： 花式索引与布尔值索引 ①布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...关键技术：可以使用乘法运算符*，程序如下所示： 【例】请使用Python对多个数组间进行求积运算操作。
在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...通常，您希望通过一列或多列的值对 DataFrame 中的行进行排序： 上图显示了使用.sort_values()根据highway08列中的值对 DataFrame 的行进行排序的结果。...下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。 按升序按多列排序 要在多个列上对 DataFrame 进行排序，您必须提供一个列名称列表。...Y Manual 5-spd 1993 [100 rows x 10 columns] 您已经创建了一个使用多个值排序的 DataFrame。请注意行索引是如何没有特定顺序的。...在本教程中，您学习了如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(
在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...一旦在索引中包含了列，就不能再使用方便的df.column_name符号了，而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。...df.merge--可以用名字指定要合并的列，不管这个列是否属于索引。 按值查找元素 考虑以下Series对象： 索引提供了一种快速而方便的方法，可以通过标签找到一个值。但是，通过值来寻找标签呢？...否则，可以在构造函数或赋值运算符中使用None（尽管对于不同的数据类型，它的实现方式略有不同），例如： 对于NaN，可以做的第一件事是了解是否有任何NaN。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...因此，对返回的Series所做的任何就地修改全都会反映到源DataFrame上。通过Series的copy方法即可指定复制列。...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 ---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图
介绍 在操作dataframe时，初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑。 更有趣的是，我看到的解释这个概念的文章或教程并不多。...注意，age、second name和children列中有一些缺失值(nan)。 现在我们将演示dropna()函数如何使用inplace参数工作。...当您使用inplace=True时，将创建并更改新对象，而不是原始数据。如果您希望更新原始数据以反映已删除的行，则必须将结果重新分配到原始数据中，如下面的代码所示。...常见错误 使用inplace = True处理一个片段 如果我们只是想去掉第二个name和age列中的NaN，而保留number of children列不变，我们该怎么办?...这样就可以将dataframe中删除第二个name和age列中值为空的行。
正如我们将首先使用Series然后使用DataFrame所看到的那样，pandas 将结构化数据组织为一个或多个数据列，每个列都是一个特定的数据类型，然后是零个或多个数据行的序列。...将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。 如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...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。...选择数据帧的列 使用[]运算符选择DataFrame特定列中的数据。 这与Series不同，在Series中，[]指定了行。 可以将[]操作符传递给单个对象或代表要检索的列的对象列表。...替换列的内容 通过使用[]运算符将新的Series分配给现有列，可以替换DataFrame的内容。 以下演示了用rounded_price中的Price列替换Price列。
import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 返回一个DataFrame，其中包含索引3、4、5和6处的行 food_info.loc...[3:6] # 返回一个DataFrame，其中包含索引2、5和10处的行。...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...，并返回一个新的DataFrame # 默认情况下，inplace=False 返回新的DataFrame # 默认情况下，ascending=True 按升序 # 默认情况下，kind=quicksort...使用快速排序算法 # 默认情况下，na_position=last NaN放在最后面 如果=first则放在最前面 # 对DataFrame进行就地排序，而不是返回新的DataFrame。
习语 这些都是一些很棒的 pandas 习语 对一列进行 if-then/if-then-else 条件判断，并对另一列或多列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:...类似 KDB 的 asof 连接 基于值的条件进行连接 使用 searchsorted 根据范围内的值合并 ## 绘图 绘图 文档。...这个例子展示了一个WinZipped文件，但是是在上下文管理器中打开文件并使用该句柄读取的一般应用。...解析多列中的日期组件 使用格式在多列中��析日期组件更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df = pd.DataFrame...惯用法 这些是一些巧妙的 pandas惯用法 对一列进行 if-then/if-then-else，并对另一个或多个列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:
如果获取多个列，那返回的就是一个 DataFrame 类型： ? 向 DataFrame 里增加数据列 创建一个列的时候，你需要先定义这个列的数据和索引。举个栗子，比如这个 DataFrame： ?...此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...当你使用 .dropna() 方法时，就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行（或者列）。删除列用的是 .dropna(axis=0) ，删除行用的是 .dropna(axis=1) 。...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...一个DataFrame是一个可以在列中存储不同类型数据（包括字符、整数、浮点值、分类数据等）的二维数据结构。 它类似于电子表格、SQL 表或 R 中的data.frame。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...条件选择 在对数据进行操作时，经常需要对数据进行筛选和过滤，Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !...=, >=, <=）和逻辑运算符（&，|，~）可以进行数据的筛选和过滤。...例如，选取DataFrame中“A”列大于0且“B”列小于0的行数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。
这是我在入门Python的时候边学边记的一些小笔记 字符串 字符串不能被更新 数据集 里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法...(‘filename’,header=0)来读取 返回值是一个dataframe类型的 filename可以使用相对路径，表示当前目录可以写’....对整个dataframe进行groupby，然后访问列A的mean() >>>data.groupby(['B'])['A'].mean() dataframe中axis的意义 这里有一篇博客说的很详细...使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 定位符合某个条件的数据(在处理缺失数据时十分有用) data.loc[行条件，列条件]...，只能用data.loc[条件]=xxx的方法 根据条件筛选数据 data[data.Survived== 0 ].Age 筛选Age列中Survivied为0的元组 下面举三个例子 >>>data[
Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&： df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name...3、由于Python的运算符优先级规则，&绑定比=。 因此，最后一个例子中的括号是必要的。...根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
其他操作，如函数调用，条件语句，循环和其他更复杂的结构，目前都没有在pd.eval()中实现。...DataFrame.eval()中的赋值 除了刚才讨论的选项之外，DataFrame.eval()还允许赋值给任何列。...()中的局部变量 DataFrame.eval()方法支持一种额外的语法，可以使用 Python 局部变量。...()时使用的示例一样，这是一个涉及DataFrame列的表达式。...问题是你的临时DataFrame与系统上的 L1 或 L2 CPU 缓存的大小相比（2016 年通常为几兆字节）如何；如果它们更大，那么eval()可以避免不同内存缓存之间的某些值移动，它们可能很慢。
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