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。...import pandas as pd pandas在默认情况下,如果数据集中有很多列,则并非所有列都会显示在输出显示中。....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']....要选择多个列,可以使用df[['Group', 'Contour', 'Depth']]。 子集选择/索引:如果要选择特定的子集,我们可以使用.loc或.iloc方法。...基本使用方法如下: df.loc[:,['Contour']]:选择'Contour'列的所有数据。 其中单冒号:选择所有行。 在逗号的左侧,您可以指定所需的行,并在逗号的右侧指定列。
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。...) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法,希望对大家有所帮助。
一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是,加载csv文件(格式类似Excel表文件),然后以多种方式对它们进行切片和切块:Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...用read_csv加载这个包含来自音乐流服务的数据的基本 CSV 文件:df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame:1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...:使用数字选择一行或多行:也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc:1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...例如,按流派对数据集进行分组,看看每种流派有多少听众和剧目:Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行,由于使用了sum()聚合,因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起,并在合并的爵士乐列中显示总和...除了 sum(),pandas 还提供了多种聚合函数,包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中,发现需要从现有列中创建新列。
这可能涉及从现有列创建新列,或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...首先,让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”来对表中的“Film”列进行简单更改。...在某些情况下,使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。 但是,在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下,不必多次调用 replace 方法。...让我们做一些数据清理,并在 replace 方法中使用正则表达式删除这些数据。...首先,如果有多个想要匹配的正则表达式,可以在列表中定义它们,并将其作为关键字参数传递给 replace 方法。然后,只需要显式传递另一个关键字参数值来定义想要的替换值。
] ) 用多指标建立一个DataFrame 除了从CSV文件中读取和从现有的列中建立外,还有一些方法来创建MultiIndex。...Columns - 通过常规方括号 行和单元格--使用.loc[] 现在,如果想选择俄勒冈州的所有城市,或者只留下有人口的那一列怎么办?...它感觉不够Pythonic,尤其是在选择多个层次时。 这个方法无法同时过滤行和列,所以名字xs(代表 "cross-section")背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。...处理这种情况的首选方法是为pd.IndexSlice创建一个别名,并在.loc中使用它: idx=pd.IndexSlice; df.loc[:, idx[:, 'population']] 这更像是...你可以同时选择行和列。 你可以学习如何使用slice来代替冒号。
该博客由一群数据科学家所运营,专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧,主要是用Python和R实现。...When … Else … End)”语句 在SQL中,Count(Case When … Else … End)是一个使用频率非常高的计数语句。...,例如id[gender=="m"]就是在id列中找出male的数据并形成一个子集: > df%>%summarise(male_cnt=length(id[gender=="m"]),...3.2 利用applymap改变多个列的值 通过一个示例演示如何使用applymap()函数更改pandas数据框中的多个列值。...我们可以利用pandas,并在.to_csv()中使用mode=a参数,该参数的含义是追加: import os import pandas as pd # 遍历 My_Folder中的所有文件 for
如果发现任何问题,我们将不得不决定如何处理这些记录。 分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎的名称。 现有数据- 通过表格数据和图表,清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...除非另有指明,否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 df.to_csv? 我们将使用的唯一参数是索引和标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引和标头名称。...在此分析中,我不担心任何可能的异常值。 要意识到除了我们在“名称”列中所做的检查之外,简要地查看数据框内的数据应该是我们在游戏的这个阶段所需要的。...解释一下:df ['Names'] - 这是婴儿名字的整个列表,整个名字栏 df ['Births'] - 这是1880年的整个出生列表,整个出生列 df['Births'].max() - 这是Births...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe: Sorted ['Names'].
就我个人而言,我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据,然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas,我强烈建议你也采用这种方法。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列,列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...AND 如果您希望通过多个条件进行筛选,只需将每个条件用圆括号括起来,并使用' & '分隔每个条件。...使用“ascending”参数指定是按升序排序还是按降序排序——默认情况下像SQL一样是升序排序。...=False) ORDER BY 多列 如果您希望按多个列排序,请列出方括号中的列,并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。
对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?...做法是分别读取这些文件,然后将多个dataframe组合到一起,变成一个dataframe。 这里使用内置的glob模块,来获取文件路径,简洁且更有效率。...在上图中,glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...concat()方法进行合并,得到结果: 「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中,分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐列合并: files = sorted
还可以看缺失值在该列的占比是多少,用df.isna().mean()方法: df.isna().mean() ? 注意:这里isnull()和isna()使用效果一样。 那如何处理缺失值呢?...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?...在上图中,glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中,分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?
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。...它用所需的操作修改现有的dataframe,并在原始dataframe上“就地”(inplace)执行。 如果在dataframe上运行head()函数,应该会看到有两行被删除。...那么,为什么会有在使用inplace=True产生错误呢?我不太确定,可能是因为有些人还不知道如何正确使用这个参数。让我们看看一些常见的错误。...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?
=,>,<,≥,≤中选择,例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时,条件是列名与字符串进行比较。 请Query()表达式已经是字符串。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串?...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算 查询中的简单数学计算 数学操作可以是列中的加,减,乘,除,甚至是列中值或者平方等,如下所示: 示例6 df.query("Shipping_Cost...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串
在下一章中,我们将使用它从多个CSV文件中生成单个数据框架: pd.concat([df1,df2, df3, …]) 而join和merge只适用于两个数据框架,这是我们下面介绍的内容。...图5-3通过使用两个示例数据框架df1和df2,展示了四种联接类型(即内联接Inner、左联接Left、右联接Right和外联接Outer)如何工作。...左联接(leftjoin)获取左数据框架df1中的所有行,并在索引上匹配右数据框架df2中的行,在df2没有匹配行的地方,pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...表5-5.联接类型 让我们看看它们在实践中是如何运作的,将图5-3中的示例付诸实践: 如果要在一个或多个数据框架列上联接而不是依赖索引,那么使用“合并”(merge)而不是“联接”(join)。...现在知道了如何操作一个或多个数据框架,是时候进入数据分析旅程的下一步:理解数据。
使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...=,>,<,≥,≤中选择,例如: df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时,条件是列名与字符串进行比较。 请Query()表达式已经是字符串。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串?将文本值包装在单个引号“”中,就可以了。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串
使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...=,>,<,≥,≤中选择,例如: df.query("Quantity != 95") 文本过滤 对于文本列过滤时,条件是列名与字符串进行比较。 请query()表达式已经是字符串。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串?将文本值包装在单个引号“”中,就可以了。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串
本文中,云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中,使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...默认情况下,所有这些列的数据类型都被视为字符串。...我将在后面学习如何从标题记录中读取 schema (inferschema) 并根据数据派生inferschema列类型。...默认情况下,此选项的值为 False ,并且所有列类型都假定为字符串。
安装 在使用pygwalker之前,请确保使用pip通过命令行安装软件包。...在Jupyter笔记本中使用pygwalker 将pygwalker和pandas导入您的Jupyter笔记本以开始。...import pandas as pd import pygwalker as pyg 您可以在不破坏现有工作流的情况下使用pygwalker。...你可以用Graphic Walker做一些很酷的事情: 您可以将标记类型更改为其他类型以制作不同的图表,例如,折线图: 要比较不同的度量值,可以通过将多个度量值添加到行/列中来创建凹面视图。...若要创建由维度中的值划分的多个子视图的分面视图,请将维度放入行或列中以创建分面视图。规则类似于Tableau。 您可以查看表中的数据框架,并配置分析类型和语义类型。
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...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。...在本节中,我们学习了如何使用groupby方法将数据拆分和聚合为组。 我们将groupby方法分解为多个部分,以探讨其工作方式。...接下来,我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。 我们可以使用applymap()方法。 它以类似于apply()方法的方式工作,但是在多列或整个数据帧上。
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