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Pandas知识点-逻辑运算

除了直接的比较，Pandas中有很多函数都会返回布尔值，如all()，any()，isna()等对整个DataFrame或Series的判断结果，eq()，ne()，lt()，gt()等比较函数的结果，...Pandas中用符号 & 表示逻辑与，连接两个逻辑语句，同时为真才为真。 在Python基本语法中，使用 and 表示逻辑与，但是Pandas中只能用 & ，不能用and，会报模糊错误。 3....Pandas中用符号 | 表示逻辑或，连接两个逻辑语句，只要其中一个为真就为真。 在Python基本语法中，使用 or 表示逻辑或，但是Pandas中只能用 | ，不能用or。 4. 逻辑非 ?...(and和or可以不计算出右边表达式的布尔值就做出判断，也可以将其中一个表达式作为返回值。另外，Python可以将其他值作为布尔判断条件，如非空字符串表示真。)...在查询字符串中，进行条件判断不是用列来判断，而是直接用列索引来判断。当多个条件并列时，因为逻辑运算符的优先级高于比较运算符的优先级，每一个逻辑语句的括号也可以省略。

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...自定义快捷键 设置快捷键：为常用操作设置快捷键，提高工作效率。 自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...Python中使用Pandas库进行数据的读取、类型转换、增加列、分组求和、排序和查看结果。

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在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

顾名思义，该函数对满足特定条件的数字相加。 示例数据集 本文使用从Kaggle找到的一个有趣的数据集。...图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...可以使用上面的方法循环五个行政区的名称，然后逐个计算，但这有点低效。 使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...注：位置类型列中的数据是为演示目的随机生成的。 使用布尔索引 看看有多少投诉是针对Manhattan区和位置类型“Store/Commercial”。

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大更新，pandas终于有case_when方法了！

一、环境 首先，pandas2.2.0的版本有个安装的前提条件，就是python的版本需要在3.9及以上才行，因此如果使用anaconda的朋友，可以通过conda install python=3.12.1...对象：case_when属于series对象的方法，dataframe对象无法使用。 功能：如果判断条件为真(True)则替换数据，反之保持原值不变。有点类似于升级版的where/mask。...= [90, 84, 69, 73, 98, 83], physic = [84, 58, 74, 93, 87, 86] )) df 首先，对三科考试求和生成总分数新列...df['score_all'] = df.sum(axis=1) 对加工的总成绩列使用case_when方法，生成1-5的排序等级。...这里输入series是score_all，判断条件用的是english。 替换值：替换值使用了lambda隐函数对输入series计算。

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Python中Pandas库的相关操作

Pandas库 Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...6.数据聚合和分组：Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。它支持常见的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。...7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age'].sum() # 对列进行平均值计算 df['Age'].mean() # 对列进行分组计算 df.groupby('Name')

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图解pandas模块21个常用操作

5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?

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对比Excel，更强大的Python pandas筛选

可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。...看看下面的Excel屏幕截图，添加了一个新列，名为“是否中国”，还使用了一个简单的IF公式来评估一行是否“总部所在国家”为中国，该公式返回1或0。实际上，我正在检查每一行的值。...完成公式检查后，我可以筛选”是否中国”列，然后选择值为1的所有行。 图3 Python使用了一种类似的方法，让我们来看看布尔索引到底是什么。 图4 注意上面代码片段的底部——长度：500。...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]中时，它将只返回有真值的行（即，从Excel筛选中选择1），值为False的行将被删除。...在现实生活中，我们经常需要根据多个条件进行筛选，接下来，我们将介绍如何在pandas中进行一些高级筛选。

3.9K20

超强Python『向量化』数据处理提速攻略

这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。 看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。...np.select将按从前到后的顺序对每个数组求值，当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时，将返回相应的选择。所以操作的顺序很重要！像np.where。...用np.vectorize()时： 同时，当使用向量化方法处理字符串时，Pandas为我们提供了向量化字符串操作的.str()。...2、字典lookups 对于进行字典查找，我们可能会遇到这样的情况，如果为真，我们希望从字典中获取该series键的值并返回它，就像下面代码中的下划线一样。

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

使用index_col参数可以操作数据框中的索引列，如果将值0设置为none，它将使用第一列作为index。 ?...8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...8、多条件求和，即Excel中的Sumif函数 ?...9、多条件求和 ? 10、求算术平均值 ? 11、求最大值 ? 12、求最小值 ? 13、Groupby：即Excel中的小计函数 ?

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源：towardsdatascience 作者：Soner Yıldırım 翻译\编辑：Python大数据分析 ❞ Pandas是python...，则 loc=0 column: 给插入的列取名，如 column='新的一列' value：新列的值，数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df...1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值 ascending：正序和倒序 对df中列value_1进行排名： df['rank_1'] = df['value

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《利用Python进行数据分析》——案例1从Bitly获取数据

int)#初始值为1，格式为字典 for x in sequence: counts[x]+=1 return counts #应用函数 counts=get_counts(time_zones...()#默认对值进行排序 return value_key_pairs[-n:] top_counts(counts) 3.更更简单的方法，直接用python标准库的collections.Counters...计数 #使用value_counts()函数进行计数 import pandas as pd frame=pd.DataFrame(records)#相当于把字典的每个Key作为列标签 tz_counts...sns.barplot(y=subset.index,x=subset.values)#barplot柱状图 catplot 散点图 5.补充一些语句 #类似if的语句 np.where(条件，条件为真时的值...，条件为假时的值) #某个字段是否有某值 frame['a'].str.contains('w')#判断a列的值里面是否有‘w’字 #分组计数(grouoby)时用size() #列标签变成一栏 data.reset_index

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数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

()实例演示 pandas.groupby（）三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析，那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具...而在Applying操作步骤中还可以进行以下数据操作处理： 聚合(Aggregation)处理：进行如平均值(mean)、最大值(max)、求和(sum)等一些统计性计算。...转换(Transformation)操作：执行一些特定于个别分组的数据处理操作，最常用的为针对不同分组情况选择合适的值填充空值； 筛选(Filtration)操作：这一数据处理过程主要是去除不符合条件的值...[4], 'D': [5, 6, 7], 'E': [9, 10]} #注意：上面返回的数字为其对应的索引数(index) 而当我们需要查看具体某一个小组的情况时，我们可是使用如下方法： # 获取A分组的情况...aggregate对多列操作 除了sum()求和函数外，我们还列举几个pandas常用的计算函数，具体如下表： 函数(Function) 描述(Description) mean() 计算各组平均值 size

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 上是怎么得到结果： - D列 到 G列 是辅助列 - D列：是C列 的下位移列(不理解的看上期文章) - E列：对比 C列 与 D列 是否不一样 - F列：对 E列 的结果数值化，True...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

使用内置函数求矩阵逐列元素的和： c1 = sum(a) 这行代码使用了Python的内置sum()函数，对矩阵a中的每一列元素进行求和。...然后，通过np.sum()函数对数组进行了不同的求和操作。sum_total对整个数组进行求和，结果为21。sum_row对每一列进行求和，结果为[5 7 9]。...例如，axis=(0, 1)表示同时沿着第一个轴（行）和第二个轴（列）的方向进行操作。 None（默认值）：当axis参数为None时，将对整个数组进行求和，返回一个标量值。...对于矩阵来说，常见的范数有： 矩阵1范数：定义为矩阵列向量的L1范数的最大值，即 ||A||₁ = max(∑|aᵢⱼ|)，其中∑表示对所有列的求和。...groupby 是 pandas 中的一个函数，用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行分组操作。它可以用于数据聚合、统计和分析。

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(上)

，记得要包含标题 - 上图2的蓝框是条件区域，条件区域的选择如图 - 点击确定，即可筛选出姓名 A1 的记录 看看条件区域的设定： - 格式为，标题+条件值(上下单元格) - 标题必须与数据源对应的列一致...条件值可以直接使用常用的比较符号 - 还是要注意条件标题"总分" pandas 实现如下： - 第一句，添加新列，总和列。...pandas 新增列非常简单，df[新列名字]=新列值，即可 - df.loc[:,'语文':'生物'] ，是获取语文到生物之间的列的数据 - .sum(axis=1) ，横向求和。...因为 pandas 可以灵活对行或列做运算，通过 axis 即可表达运算是对行还是列操作。...- 第二句即查询，通俗易懂 "语文高于90，或者，数学高于或等于100"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： pandas 实现如下： - query 中的查询字符串可以使用 python

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(上)

，记得要包含标题 - 上图2的蓝框是条件区域，条件区域的选择如图 - 点击确定，即可筛选出姓名 A1 的记录 看看条件区域的设定： - 格式为，标题+条件值(上下单元格) - 标题必须与数据源对应的列一致...条件值可以直接使用常用的比较符号 - 还是要注意条件标题"总分" pandas 实现如下： - 第一句，添加新列，总和列。...pandas 新增列非常简单，df[新列名字]=新列值，即可 - df.loc[:,'语文':'生物'] ，是获取语文到生物之间的列的数据 - .sum(axis=1) ，横向求和。...因为 pandas 可以灵活对行或列做运算，通过 axis 即可表达运算是对行还是列操作。...- 第二句即查询，通俗易懂 "语文高于90，或者，数学高于或等于100"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： pandas 实现如下： - query 中的查询字符串可以使用 python

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 上是怎么得到结果： - D列 到 G列 是辅助列 - D列：是C列 的下位移列(不理解的看上期文章) - E列：对比 C列 与 D列 是否不一样 - F列：对 E列 的结果数值化，True...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行

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计算机基础操作Excel函数使用1

一、vlookup函数 作用：根据某个字段去查找对应的另一个字段的值。 这里说的字段指的是表格的某个表头列。 参数： 第一个：需要根据什么值进行查找匹配（这个值必须是第二个参数中的第一列）。...$B$19,2,FALSE) 解释： 根据D3单元格的值，到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配，根据精确匹配到的行，最终显示第二列的值。...参数： 第一个：条件表达式（一般就是比较，得到结果为真（true）或者假（false））。 第二个：当条件为真（true）时要执行的区域。 第三个：当条件为假（false）时要执行的区域。...四、sum函数 作用：求和某个区域的和。 五、sumifs函数 作用：根据多个条件筛选后来求和。 参数： 第一个：需要求和的区域（一般是某一列）。...-Internet应用 python中函数递归VS循环 python中函数的可变参数 python中自定义序列的实现 python第一个程序，定位在小学数学还是幼儿园？

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Python数据分析库Pandas

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（, ==, !...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。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...例如： ts.resample('D').sum() ts.resample('H').mean() 以上是Pandas高级知识点的一些简单介绍，希望对大家有所帮助。

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一个函数、一个案例，手把手带你学习Pandas统计汇总函数！

人生苦短，快学Python！...今天为大家讲述统计汇总函数中的26个函数。 ? 注明： 由于实际问题中，表格数据每一行代表一个样本，每一列代表一个字段，一般情况下对行操作的意义不大，主要是对每个不同列进行操作。...因此，下面我们仅讲述对列的操作。 为了讲述这些函数，我们先构造一些数据源，方便我们用于操作。...2. sum sum()：求和； ? 3. mean mean()：求均值； ? 4. count count()：计数（统计非缺失元素的个数）； ?...14. any、all any()：返回是否所有元素都为真；all()：返回是否至少一个元素为真； ? 上述代码的意思：判断班级各科成绩是否都在60分以上。

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