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pythonpandas库DataFrame行和操作使用方法示例

用pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回DataFrame...(1) #返回DataFrame第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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0765-7.0.3-如何在Kerberos环境下用RangerHive使用自定义UDF脱敏

文档编写目的 在前面的文章中介绍了用RangerHive行进行过滤以及针对进行脱敏,在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足时候,那么就需要使用自定义UDF来进行脱敏,本文档介绍如何在Ranger...配置使用自定义UDF进行Hive脱敏。...目前用户ranger_user1拥有t1表select权限 2.2 授予使用UDF权限给用户 1.将自定义UDFjar包上传到服务器,并上传到HDFS,该自定义UDF函数作用是将数字1-9按照...2.3 配置使用自定义UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略,使用自定义UDF方式phone进行脱敏 ? ? 2.使用ranger_user1查看t1表 ?...由上图可见,自定义UDF脱敏成功 总结 1.对于任何可用UDF函数,都可以在配置脱敏策略时使用自定义方式配置进策略,然后指定用户/用户组进行脱敏。

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

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每一行或者是每一进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见sum方法,一批数据进行聚合求和DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。...首先是sum,我们可以使用sum来DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是每一行进行求和。 ? 除了sum之外,另一个常用就是mean,可以针对一行或者是一求平均。 ?...由于DataFrame当中常常会有为NA元素,所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。

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使用R或者Python编程语言完成Excel基础操作

色阶:根据单元格值变化显示颜色深浅。 图标集:在单元格显示图标,以直观地表示数据大小。 公式和函数 数组公式:一系列数据进行复杂计算。...sorted_data % arrange(desc(some_column)) 分组求和:使用group_by()和summarise()进行分组汇总。...data.drop('column_to_remove', axis=1, inplace=True) 修改数据:直接DataFrame进行修改。...Python中使用Pandas库进行数据读取、类型转换、增加、分组求和、排序和查看结果。...在实际工作,直接使用Pandas进行数据处理是非常常见做法,因为Pandas提供了大型数据集进行高效操作能力,以及丰富数据分析功能。

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

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每一行或者是每一进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算: 汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见sum方法,一批数据进行聚合求和。...DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以使用sum来DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是每一行进行求和。...除了sum之外,另一个常用就是mean,可以针对一行或者是一求平均。 由于DataFrame当中常常会有为NA元素,所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。

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快速介绍Python数据分析库pandas基础知识和代码示例

df.head(3) # First 3 rows of the DataFrame ? tail():返回最后n行。这对于快速验证数据非常有用,特别是在排序或附加行之后。...选择 在训练机器学习模型时,我们需要将值放入X和y变量。...通常回根据一个或多个panda DataFrame进行排序,或者根据panda DataFrame行索引值或行名称进行排序。 例如,我们希望按学生名字按升序排序。...类似地,我们可以使用panda可用pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似,但是提供了更多定制。...mean():返回平均值 median():返回每中位数 std():返回数值标准偏差。 corr():返回数据格式之间相关性。 count():返回每中非空值数量。

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玩转数据处理120题|R语言版本

seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目:从NumPy数组创建DataFrame 难度:⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布(标准正态分布)数 R语言解法 df3 <- as.data.frame...:从CSV文件读取指定数据 难度:⭐⭐ 备注 从数据1前10行读取positionName, salary两 R语言解法 #一步读取文件指定用readr包或者原生函数都没办法 #如果文件特别大又不想全部再选指定可以用如下办法...⭐ 备注 从上一题数据薪资水平列每隔20行进行一次抽样 期望结果 ?...难度:⭐⭐⭐ 备注 salary求平均,score求和 R语言解法 df %>% summarise(salary_sum = sum(salary), score_mean...,我想你已经掌握了处理数据常用操作,并且在之后数据分析碰到相关问题,希望你能够从容解决!

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PythonPandas库相关操作

2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas库二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL表。它由行和组成,每可以包含不同数据类型。...DataFrame可以从各种数据源创建,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标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...它支持常见统计函数,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功能,可以按照指定或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...df.sort_values('Age') # 按照多值排序 df.sort_values(['Age', 'Name']) # DataFrame元素进行排名 df['Rank'] =...(value) 数据聚合和分组 # 进行求和 df['Age'].sum() # 进行平均值计算 df['Age'].mean() # 进行分组计算 df.groupby('Name')

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Pandas知识点-统计运算函数

使用DataFrame数据调用max()函数,返回结果为DataFrame每一最大值,即使数据是字符串或object也可以返回最大值。...min(): 返回数据最小值。使用DataFrame数据调用min()函数,返回结果为DataFrame每一最小值,即使数据是字符串或object也可以返回最小值。...使用DataFrame数据调用mean()函数,返回结果为DataFrame每一平均值,mean()与max()和min()不同是,不能计算字符串或object平均值,所以会自动将不能计算省略...使用DataFrame数据调用median()函数,返回结果为DataFrame每一中位数,median()也不能计算字符串或object中位数,会自动将不能计算省略。 ?...累计求和是指,当前数据及其前面的所有数据求和索引1累计求和结果为索引0、索引1数值之和,索引2累计求和结果为索引0、索引1、索引2数值之和,以此类推。 ?

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用Python实现透视表value_sum和countdistinct功能

在pandas库实现Excel数据透视表效果通常用是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) dfa各个元素出现次数;例如对于一个数据表pd.DataFrame...Pandas数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道,出了统计出现次数之外,还可以选择计算某行求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型默认选求和,文本类型默认选计数),...还是拿表df来说,excel数据透视表可以计算aA、B、C三个元素对应c求和(sum),但是pandas库并没有value_sum()这样函数,pandassum函数是整列求和,例如...df['b'].sum()是b求和,结果是21,和a无关;所以我们可以自己按照根据a分表再求和思路去实现。...自己造轮子做法可以是: def df_value_sum(df,by='a',s='b'):#by和s分别对应根据ab求和 keys=set(df[by]) ss={}

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玩转数据处理120题|Pandas&R

难度:⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布(标准正态分布)数 Python解法 tem = np.random.normal(0, 1, 20) df3 = pd.DataFrame(tem...names(df) <- c('col1','col2','col3') 89 数据提取 题目:提取第一不在第二出现数字 难度:⭐⭐⭐ Python解法 df['col1'][~df['col1...提取数据 难度:⭐⭐⭐ 备注 从上一题数据薪资水平列每隔20行进行一次抽样 期望结果 ?...难度:⭐⭐⭐ 备注 salary求平均,score求和 Python解法 df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean}) R语言解法 df %>% summarise...,我想你已经掌握了处理数据常用操作,并且在之后数据分析碰到相关问题,希望武装了Pandas你能够从容解决!

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pandas 如何实现 excel 汇总行?

最近群里小伙伴提出了几个问题,如何用pandas实现execl汇总行。 关于这个问题,群里展开了激烈讨论,最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。...解决方法 用法:sum()、pivot_table 如果要对数据按行方向求和,直接使用sum()函数即可,设置参数axis=1(默认是axis=0方向数据求和),然后将横向求和结果赋给一个新字段...此例求和,其他统计方式mean、max、min等均同理。...数据汇总求和比较取巧,使用groupby实现了整列数据求和求和sum函数需设置numeric_only参数,只对数值求和。得到汇总结果后将其与原数据进行concat纵向拼接。...如果想要对Team进行分组求和,可以通过transform实现组合求和并添加为一个新求和

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