数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL数据库中的表，能够存储不同类型的列（如数值、字符串等）。...它是一个二维表格结构，可以包含多列数据，并且每列可以有不同的数据类型。 DataFrame提供了灵活的索引、列操作以及多维数据组织能力，适合处理复杂的表格数据。...如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。
，然后重复使用；具有级别名称的前述 DataFrame 中的列也可以这样创建： pd.MultiIndex.from_arrays([["Ohio", "Ohio", "Colorado"], ["Green...使用 DataFrame 的列进行索引 希望使用一个或多个 DataFrame 列作为行索引并不罕见；或者，您可能希望将行索引移入 DataFrame 的列中。...它还可以用于合并许多具有相同或类似索引但列不重叠的 DataFrame 对象。...在某些情况下，以这种格式处理数据可能更加困难；您可能更喜欢拥有一个 DataFrame，其中包含一个以date列中的时间戳为索引的每个不同item值的列。...您可以从其基本组件中组装图表：数据显示（即绘图类型：线条、柱状图、箱线图、散点图、等高线图等）、图例、标题、刻度标签和其他注释。 在 pandas 中，我们可能有多列数据，以及行和列标签。
1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...每个Series和DataFrame对象都有一个默认的整数索引，也可以自定义索引。 4.选择和过滤数据：Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。...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。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...这不是很好，由于实际的数字顺序被破坏，这使得 Rank 列无用，特别是使用 Pandas 默认提供的编号索引。 幸运的是，使用内置的 Python 方法：del，删除列变得很容易。 ?...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...现在我们完成了，我们可以快速看看，添加了几个可以操作的列，包括不同年份的数据来源。 现在我们来合并数据： ? 我们现在可以看到，这个表格包含了人均 GDP 列和具有不同列的遍及全国的数据。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdp_per_capita」 替换列标题「US $」。...这不是很好，由于实际的数字顺序被破坏，这使得 Rank 列无用，特别是使用 Pandas 默认提供的编号索引。 幸运的是，使用内置的 Python 方法：del，删除列变得很容易。 ?...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...现在我们完成了，我们可以快速看看，添加了几个可以操作的列，包括不同年份的数据来源。 现在我们来合并数据： ? 我们现在可以看到，这个表格包含了人均 GDP 列和具有不同列的遍及全国的数据。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年8月2日笔记 建议读者安装anaconda，这个集成开发环境自带了很多包。...image.png 3.Pandas基本数据类型-DataFrame 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 。...跟其他类似的数据结构相比(如R的dataframe), Data frame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...image.png 4.Pandas快速进阶 4.1 DataFrame创建 创建行和列都为自定义值的DataFrame from pandas import DataFrame import numpy...image.png 4.5 DataFrame选出多列 选出第2、 3列，即选出索引为1、 2的列，代码如下： ? image.png 在不知道列名的情况下实现： ?
Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...在 Pandas 中，如果未指定索引，则默认使用 RangeIndex（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推），类似于电子表格中的行标题/数字。...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。...列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...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。
参数可以增加和减少现有列，如出现新的列，值为NaN # index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）...在创建Series类对象或DataFrame类对象时，既可以使用自动生成的整数索引，也可以使用自定义的标签索引。无论哪种形式的索引，都是一个Index类的对象。...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引...与单层索引相比，分层索引只适用于[]、loc和iloc，且用法大致相同。 使用[]访问数据 由于分层索引的索引层数比单层索引多，在使用[]方式访问数据时，需要根据不同的需求传入不同层级的索引。...使用loc和iloc访问数据 使用iloc和loc也可以访问具有分层索引的Series类对象或DataFrame类对象。
在文章开始之前，我们需要创建两个简单的 DataFrame 对象。...2、join 与 concat 对比，join 专门用于使用索引连接 DataFrame 对象之间的列。...df0.join(df1) 当索引不同时，join连接默认保留来自左侧 DataFrame 的行。...对象之间执行按列合并，它与之前的方法还是有很大不同的。...他们分别是： concat[1]：按行和按列 合并数据； join[2]：使用索引按行合 并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列
图解数据分析：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据，基于不同的源数据格式，我们可以使用对应的 read_*功能：read_csv：我们读取...很多情况下我们会将参数索引设置为False，这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle：写入pickle文件。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...”].map(lambda x: int(x[-4:])).apply：通过多列的数据创建新的字段，在创建新列时经常需要指定 axis=1。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。
我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...[Names，Births]可以作为列标题，类似于Excel电子表格或sql数据库中的列标题。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。...['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'].
1:1的关系joins 这时，关于同一组对象的信息被存储在几个不同的DataFrame中，而你想把它合并到一个DataFrame中。 如果你想合并的列不在索引中，可以使用merge。...如果这不可取，你可以使用reset_index()或者指定as_index=False。 通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...使用.aggall可以为不同的列指定不同的聚合函数，如图所示： 或者，你可以为一个单列创建几个聚合函数： 或者，为了避免繁琐的列重命名，你可以这样做： 有时，预定义的函数并不足以产生所需的结果。...与Series相比，该函数可以访问组的多个列（它被送入一个子DataFrame作为参数），如下图所示： 注意，不能在一个命令中结合预定义的聚合和几列范围的自定义函数，比如上面的那个，因为aggreg只接受一列范围的用户函数...我们已经看到很多例子，Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。
如果我们想要有多个列，我们使用 data frames。下面的例子展示了pandas数据框架。 DataFrame 是行和列的集合。...请看下面的表格,它比上面的例子有更多的表列: 接下来，我们将了解如何导入pandas，以及如何使用pandas创建 Series 和 dataframe 引入 Pandas import pandas...默认索引从0开始 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 创建自定义索引的Pandas Series 示例1： nums = [1, 2, 3,...DataFrames 可以通过以下不同的方式进行创建 从二维列表中创建 data = [ ['Asabeneh', 'Finland', 'Helsink'], ['David',.../data/hacker_news.csv 文件 获取前5行数据 获取最后5行数据 获得标题，数据作为一个pandas series返回 计算这个dataframe的行和列个数 过滤包含python的标题
一、自定义函数的基础概念（一）什么是自定义函数自定义函数是指由用户根据特定需求编写的函数。在Pandas中，我们可以将自定义函数应用于DataFrame或Series对象，以实现更复杂的数据处理逻辑。...例如，对某一列的数据进行特定格式的转换，或者根据多列数据计算出新的结果等。（二）使用场景数据清洗在获取到原始数据后，可能会存在一些不符合要求的值，如缺失值、异常值等。...解决方案向量化操作：尽量利用Pandas提供的向量化操作来替代循环结构。例如，对于简单的数学运算，可以直接使用算术运算符对整个列进行操作，而不是编写一个逐行计算的自定义函数。...报错原因当我们尝试访问DataFrame或Series中不存在的列名或索引时，就会触发KeyError。这可能是由于拼写错误、数据结构不一致等原因造成的。2. 解决方法检查列名或索引是否正确。...四、代码案例解释下面通过一个完整的案例来展示如何在Pandas中使用自定义函数进行数据处理。假设我们有一个包含学生成绩信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、科目、成绩等信息。
可以在下面看到它的工作原理： 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值，但是如果要打印文件的行而不只是关注一列，需要做什么？ 当然，可以使用另一个for循环。...可以使用Pandas包中的DataFrame()函数将工作表的值放入数据框架（DataFrame），然后使用所有数据框架函数分析和处理数据： 图18 如果要指定标题和索引，可以传递带有标题和索引列表为...True的标题参数，然而，由于已转换为数据框架的工作表已经具有标题，因此不需要添加标题： 图19 甚至可以在dataframe_to_rows方法的帮助下，将值追加或写入Excel文件，如下图所示。...可以将上面创建的数据框df连同索引和标题一起传递给Excel： 图20 openpyxl软件包提供了将数据写回Excel文件的高度灵活性，允许改变单元格样式等等，这使它成为在使用电子表格时需要知道的软件包之一...除了XlsxWriter软件包之外，还可以使用xlwt软件包。xlwt非常适合将数据和格式信息写入具有旧扩展名的文件，如.xls。
在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...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。...按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。使用熊猫，您可以通过单个方法调用来完成此操作。...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(
data['日期'] 和 data['销售额']：从 DataFrame 中选择特定的列进行绘图。 plt.plot()：基于数据创建折线图。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。 通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。...4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。...() # 自动调整子图布局，避免重叠 plt.show() 解释： plt.subplots(2, 1)：创建两行一列的子图布局。...marker：设置数据点的标记（如圆圈 o，方块 s 等）。 通过这种方式，我们可以为不同的数据系列使用自定义颜色和样式，以确保图表符合特定的视觉需求。
（2）创建多图 可以用axis = fig.add_subplot(m,n,k)的方式定义增加的子图。...但是更简单的方法是： fig, axes = plt.subplots(m,n) # m行n列的多图矩阵； 这句命令可以创建一个新的figure，并且axes就是一个含有已创建的subplot对象的Numpy...还可以指定subplots的其他参数，例如使得子图之间具有相同的x轴或者y轴（否则matplotlib会自动缩放各子图的坐标轴界限） （3）调整子图的间距 利用subplots_adjust函数可以调整各个子图之间的间距和图像大小...2行2列，设置子图具有相同的x轴和y轴 4for i in range(2): 5for j in range(2): 6axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins...image.png 数据分析中的常用图形： 线型图： 除了matplotlib， pandas的Series和DataFrame都具有许多根据其自身数据组织特点来创建标准绘图的高级绘图方法。
2、读取数据集Pandas提供了多种方式来读取不同类型数据，本文使用read_csv来读取Movielens-1M各个子数据集，该方法将表格型数据读取为DataFrame对象，这是Pandas核心数据结构之一...DataFrame表示的是矩阵的数据表，二维双索引数据结构，包括行索引和列索引。Series是一种一维数组型对象，仅包含一个值序列与一个索引。本文所涉及的数据结构主要是DataFrame。...图片图片注意：若有的时候数据集列数过多，无法展示多列，出现省略号，此时可以使用pandas中的set_option()进行显示设置。...：图片图片④ 将data_ratings中time列格式变成‘年-月-日’首先使用Pandas中的to_datetime函数将date列从object格式转化为datetime格式，然后通过strftime...图片图片图片③ 使用直方图表示评分分布情况根据数据呈现的评分分布直方图可见，评分为4分的数量最多图片图片总结通过上面的例子，可以了解Pandas在数据处理方面具有非常好的特性，它所包含的数据结构和数据处理工具使得数据清洗
df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。
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