","California"] df2 = df1.reindex( columns=states ) set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法...# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex...'], inplace = True) # 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index(['race','sex']...alist)#map就是将自定义函数应用于Series每个元素 df['sepal_length'].map(lambda s:s*2+1)[0:3] apply和applymap apply和applymap...2 (所有列必须数字类型) contains # 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?
iloc 用法(Dataframe) iloc([这里是行标识], [这里是列标识]) 语法与loc 看上去比较类似，但功能更为单一 示例： data.iloc[:,1:4] # 返回全部行，索引为1到...4的列 data.iloc[3,[1,5]] #返回索引为3的行，索引为1和5的列。...data.iloc[1:8,[1,5]] #取出索引为1到7的行，索引为1和5的列。...如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。...注意：dataframe 中的统计函数与series中的相关统计函数基本一致，使用方法基本没有区别。
使用Pandas，需要先熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame，它们为大多数应用提供了一种可靠、易于使用的基础。...=["a", "b", "c"]) print(frame2) 操作DataFrame对象中列 在DataFrame对象中使用columns属性获取所有的列，并显示所有列的名称 DataFrame对象的每竖列都是一个...对象中values属性 values属性会以二维Ndarray的形式返回DataFrame中的数据 如果DataFrame各列的数据类型不同，则值数组的数据类型就会选用能兼容所有列的数据 from pandas...(obj[["a", "d"]]) # 获取索引值为a和d的元素 obj["b":"c"] = 5 # 设置索引值b到c的值为5 print(obj) frame = DataFrame(np.arange...，Pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松 Pandas使用浮点值NaN（Not a umber）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据 Pandas提供了专门的处理缺失数据的函数： 函数
在链式方法中调用自定义函数或第三方支持库函数时，用 pipe 更容易，与用 pandas 自身方法一样。 上例中，f、g 与 h 这几个函数都把 DataFrame 当作首位参数。...要是想把数据作为第二个参数，该怎么办？本例中，pipe 为元组 （callable,data_keyword）形式。.pipe 把 DataFrame 作为元组里指定的参数。...函数返回的是 Series 时，最终输出的结果是 DataFrame。输出的列与函数返回的 Series 索引相匹配。 函数返回其它任意类型时，输出结果是 Series。...这些选项决定了列表型返回值是否扩展为 DataFrame。 用好 apply() 可以了解数据集的很多信息。...() 有一个参数 raw，默认值为 False，在应用函数前，使用该参数可以将每行或列转换为 Series。
表达式，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...回想一下Pandas中的shape 1df.shape 2(# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。 ? Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。 但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ?...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。 使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。...Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计的。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式： 使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值...进行模糊匹配，可指定大小写敏感和处理缺失值。
，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数。...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 6 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对你来说可能会更容易。...Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ?...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
lambda表达式，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。 ? Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ?...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
5.3 索引和切片 ? 6，级联 pandas使用pd.concat(),与np.concatedate()类似，参数有些不同。...参数join:'outer'将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），'inner'只会把匹配的项进行级联。 ? 由于在以后的级联的使用很多，因此有一个函数append专门用于在后面添加。 ? ...在使用merge时，会自动根据两者相同的columns，来合并 每一列元素不要求一致 参数： how：out取并集，inner取交集 on：当两者有多列的名字相同时，我们想指定某一列进行合并，那我们就要把想指定列的名字赋给它...‘2’这列中‘6’换成‘ww’ df.replace(to_replace={2:6,3:9},value='ww')#把列索引为2中的6和列索引为3中的9换成‘ww’ df.replace(to_replace...10.2 map()中还可以跟自定义函数 ? 11，排序 使用take()函数排序，take接受一个索引列表，用数字表示，使得df会根据列表中索引的顺序进行排序 ?
因此，我们希望将两个 DataFrame 对象合并，其中一个 DataFrame 中的缺失值有条件地用另一个 DataFrame 中的相同标签值填充。...因此，我们希望将两个 DataFrame 对象合并，其中一个 DataFrame 中的缺失值有条件地用另一个 DataFrame 中的类似标记值填充。...按行或按列应用函数 可以使用 apply() 方法沿着 DataFrame 的轴应用任意函数，与描述性统计方法一样，它接受一个可选的 axis 参数： In [145]: df.apply(lambda...pipe 让您可以在方法链中轻松使用自己或另一个库的函数，与 pandas 的方法一起使用。...行或列的函数应用 可以使用 apply() 方法沿着 DataFrame 的轴应用任意函数，该方法与描述性统计方法类似，都接受一个可选的 axis 参数： In [145]: df.apply(lambda
一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中，经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作（例如，机器学习中的特征工程阶段）。...[a200e4689da469674cc96536057dd442.png] 我们来通过例子理解一下这个方法的使用。例如，我们对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作。...,axis=1) [1cd51024890e6cae8e4fe4fac14e7353.png] 当apply设置了axis=1对行进行操作时，会默认将每一行数据以Series的形式（Series的索引为列名...对每个Series执行结果后，会将结果整合在一起返回（若想有返回值，定义函数时需要return相应的值） 当然，DataFrame的apply和Series的apply一样，也能接收更复杂的函数，如传入参数等...3.2 applymap方法 applymap是另一个DataFrame中可能会用到的方法，它会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作，如下例所示： df = pd.DataFrame(
Data Analysis） 序列（Series） 数据帧（DataFrame） 重索引 删除条目 索引，选择和过滤 算术和数据对齐 函数应用和映射 排序和排名 带有重复值的轴索引 汇总和计算描述性统计量...每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。 索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...请注意，如果指定了列表或数组，则长度必须与DataFrame匹配，与Series不同）： unempl = Series([6.0, 6.0, 6.1], index=[2, 3, 4]) df_3['...任何缺失值都设置为 NaN。...对象相加，会产生行和列的索引对的并集，使不重叠的索引为 NaN： np.random.seed(0) df_8 = DataFrame(np.random.rand(9).reshape((3, 3))
下表对DataFrame进行了总结： 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利:布尔型数组（过滤行）、切片(行切片)、或布尔型DataFrame（根据条件设置值...和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series...的方法（如sum和mean），因此无需使用apply方法。...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...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
除了开始值 start 和结束值 stop，还可以根据需要定义步长 step 或数据类型。这里需要注意，结束值是一个「截止」值，所以不会包含在生成的数组中。...从上面的代码中，你可以推断出，如果对列进行操作需要将 axis 设置为 1，对行操作则将其设置为 0。但这是为什么呢？...，第二个值表示列数。...Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ?...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。
在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...100df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}}) # 将指定列里的指定值替换为另一个指定的值 3、填充空值 df.fillna(0) # 将空值全修改为0#...() 应用在DataFrame的行或列中，默认为列。...# 将name全部变为小写df.name.apply(lambda x: x.lower()) 3、applymap() 应用在DataFrame的每个元素中。...效果同上 4、map() 应用在Series或DataFrame的一列的每个元素中。
这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...不过这样会丢失原本的"a"列，我们可以先将"a"列设置为索引，再进行Series分列操作： df.set_index("a")["b"].apply(pd.Series) 或者把结果设置成原本的"a"...直接对Datafream进行列表分列 如果我们希望直接使用Datafream实现分列可以借助agg方法，因为agg方法是对每一列的Series对象操作： df.agg({"a": lambda x: x...为了避免索引丢失，我们首先还原索引为普通的列： df = df.rename_axis(index="a").reset_index() df 结果： ?...然后使用melt方法进行逆透视： df.melt(id_vars='a', value_name='b') 结果： ? 然后删除第二列，再删除空值行，再将数值列转换为整数类型就搞定。
),除了指明axis对行或者列标签的名字进行调整以外，还可以写成类似于index=mapper的形式，默认情况下，mapper匹配不到的值不会报错 更改 DataFrame 中的数据 更改值 更改值可以借助访问...以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...()主要接受两个参数，第一个参数表示被替换值，第二个参数表示替换值，这两个参数可以是两个等长的列表（一一匹配），亦可以是一个字典键值对匹配即可。...().sum():统计每列缺失值的个数 #将数据按照指定列分组后统计每组中每列的缺失值情况，筛选出指定列存在缺失值的组并升序排列 data_c=data.groupby('所在小区').apply(lambda...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame
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