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(六)PythonPandasDataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型数据结构 含有一组有序列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...,但本身未改变 print("===============================") print(aDF) # 自身未改变 运行结果如下所示:        name  ...,可以改变原来数据,代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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何在 Pandas DataFrame重命名列?

DataFrame上最常见操作之一是重命名(rename)列名称。 分析人员重命名列名称动机之一是确保这些列名称是有效Python属性名称。...这意味着列名称不能以数字开头,而是带下画线小写字母数字。好列名称还应该是描述性,言简意赅,并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。 本文中,我们将重命名列名称。...当列表具有与行和列标签相同数量元素时,此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件读取数据,并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。...在每个Index对象上使用.to_list方法来创建Python标签列表。 在每个列表修改3个值,将这3个值重新赋值给.index和.column属性。...代码,还可以看到用于清除列名列表推导式。

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【如何在 Pandas DataFrame 插入一列】

前言:解决在Pandas DataFrame插入一列问题 PandasPython重要数据处理和分析库,它提供了强大数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一列问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和列组成,类似于Excel表格。...解决在DataFrame插入一列问题是学习和使用Pandas必要步骤,也是提高数据处理和分析能力关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新列。...本教程展示了如何在实践中使用此功能几个示例。...在实际应用,我们可以根据具体需求使用不同方法,直接赋值或使用assign()方法。 PandasPython必备数据处理和分析库,熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析效率。

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PythonPandasSeries、DataFrame实践

PythonPandasSeries、DataFrame实践 1. pandas数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关数据标签...2. pandas数据结构DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序列,每列可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值)。...dataframe数据是以一个或者多个二位块存放(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...4. pandas主要Index对象 Index 最泛化Index对象,将轴标签表示为一个由Python对象组成NumPy数组 Int64Index 针对整数特殊Index MultiIndex...9.2 NA处理办法 dropna 根据各标签值是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,可通过阀值调节对缺失值容忍度 fillna 用指定或插值方法(ffil或bfill

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pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据?

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构一些常见用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合dict,所以我们想要查询表某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...但是索引对应切片出来结果是闭区间,这一点和Python通常切片用法不同,需要当心。 另外,loc是支持二维索引,也就是说我们不但可以指定行索引,还可以在此基础上指定列。...逻辑表达式 和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200行,可以直接在方框写入查询条件df['score'] > 200。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中用法,这也是pandas数据查询最常用方法,也是我们使用过程当中必然会用到内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。

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pythonPandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序列,每列可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...跟其他类似的数据结构相比(Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成字典; dict...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。

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pandas dataframe explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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pythonPandasDataFrame基本操作(一),基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍,但在实际使用过程,我发现书中内容还只是冰山一角...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。...DataFrame.ndim 返回数据框纬度 DataFrame.size 返回数据框元素个数 DataFrame.shape 返回数据框形状 DataFrame.memory_usage([index...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...参考文献: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

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何在Python 3安装pandas包和使用数据结构

在本教程,我们将首先安装pandas,然后让您了解基础数据结构:Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包,我们可以使用pip安装pandas。...让我们在命令行启动Python解释器,如下所示: python 在解释器,将numpy和pandas包导入您命名空间: import numpy as np import pandas as pd...Python词典提供了另一种表单来在pandas设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记数据结构,其具有可由不同数据类型组成列。...在DataFrame对数据进行排序 我们可以使用DataFrame.sort_values(by=...)函数对DataFrame数据进行排序。...您现在应该已经安装pandas,并且可以使用pandasSeries和DataFrames数据结构。 想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构相关教程,请前往腾讯云+社区学习更多知识。

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Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...SQL语句提供了很多种JOINS 类型: 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 行。...示例 1:查询分层 DataFrame 假设有以下表,它表示了一家公司组织结构。manager_id 列引用employee_id 列,表示员工向哪个经理汇报。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

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Python基础 | 为什么需要PandasDataFrame类型

前面几篇文章已经介绍了Python自带list()以及强大numpy提供ndarray类型,这些数据类型还不够强大吗?为什么还需要新数据类型呢?...PandasDataFrame类型 PandasPython开发中常用第三方库,DataFrame是其中最常用数据类型,是一种存放数据容器。...而在python存放数据常见有list()以及numpy功能更加强大numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?...首先编写采集电影基本数据代码: df = pandas.DataFrame(columns=['video_name', 'video_url', 'video_score']) for i in...结语 本文介绍了用PandasDataFrame类型来存储电影数据集数据,并介绍了DataFrame提供非常方便数据操作。

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pandas.DataFrame()iloc和loc用法

简单说: iloc,即index locate 用index索引进行定位,所以参数是整型,:df.iloc[10:20, 3:5] loc,则可以使用column名和index名进行定位,...: df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例: import numpy as np import pandas as pd from pandas...使用索引定位时候,因为是索引,所以,会按照索引规则取值,:[1:5] 会取出 1,2,3,4 这4个值。...但是loc按照label标签取值则不是这样:[‘A’:‘C’] A,B,C 都会取出来。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...我们可以利用apply方法很容易地实现这一点,apply方法有些像是Python原生map方法,可以对DataFrame当中每一个元素做一个映射计算。...也就是说apply作用范围是Series,虽然最终效果是每一个元素都被改变了,但是apply作用域并不是元素而是Series。我们通过apply操作行或者列,行和列将改变应用到每一个元素。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级map,我们可以用它来操作DataFrame每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据格式。 ?

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