DataFrame简介： 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（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...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数组组成的字典； dict...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2：传入一个由嵌套的字典； 它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。
标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...为便于演示，创建下面简单的示例数据集： import pandas as pd import numpy as np df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...ceil()方法可以接受一个或多个输入值。以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。
当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...这意味着如果第一个字典的键顺序是 ['A', 'B', 'C'] 而第二个字典的键顺序是 ['B', 'C', 'A']，那么生成的 DataFrame 将会以第一个字典中键出现的顺序作为列顺序，即先...缺失值处理：如果某些字典缺少某些键，则相应地，在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN（Not a Number），表示缺失值。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。
优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。这些数据结构在内存中以连续块的方式存储数据，有助于提高数据访问速度。...DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值； backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。axis：轴。...DataFrame或Series，一左一右how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或righton:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on...和right_on来指定left_on:左表的连接键字段right_on:右表的连接键字段left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为Falseright_index:为True时将右表的索引作为连接键
字典是一种将任意的键映射到任意的值上的数据结构，而 Series 则是将包含类型信息的键映射到包含类型信息的值上的数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效的操作。...2.2.2 DataFrame 作为特殊的字典 我们也可以将 DataFrame 对象看作一种特殊的字典，其将一个「列名」映射到一个 Series 对象上。...对象需要首先通过列索引来找到列对象，再去通过行索引访问具体的值。...Out[24]: a b 0 0 0 1 1 2 2 2 4 即使字典中缺少部分键，Pandas 也会自动填充为 NaN： In[25]: pd.DataFrame...2.3.2 Index 作为有序集合 Pandas 对象的设计初衷之一是便于执行数据集之间的连接这样的操作。
看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...数据结构 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（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...作为 del 的例子，这里先添加一个新的布尔值的列，state 是否为 ‘Ohio’，代码示例： frame2['eastern'] = frame2.state=='Ohio' frame2 DataFrame...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...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。...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?...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。 ? ? ?...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。 ?
，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）。...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给DataFrame， Pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引： import pandas as pd pop1 = {'...键会被合并成结果的行索引，跟“由Series组成的字典”的情况―样 字典或Series的列表 各项将会成为DataFrame的一行。...字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。
DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...当指定columns时，如果columns使用字典键集合以外元素作为columns的元素，则使用NaN进行填充，并提取出columns指定的数据源字典中相应的键值对。...DataFrame 使用Series字典作为数据创建DataFrame时，得到的DataFrame的index是所有Series的index的并集，字典键的集合作为columns。...列操作 通过字典键可以进行列选择，获取DataFrame中的一列数据。...增加相应的键和Series值，可以为DataFrame增加一列。
而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...() 作为一般转换工具，该类需要时间序列的基本元素，如起始时间、值和周期频率。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。因此，Gluonts 数据集是一个由 Python 字典格式组成的时间序列列表。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...对于DataFrame，data ['col0']将返回第一列。因此，最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组，尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。...0 0 0 1 1 2 2 2 4 即使字典中的某些键丢失，Pandas 也会用NaN（即“非数字”）值填充它们： pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, '
这几章节作为入门，书籍作为进阶。 Pandas 介绍 什么是 Pandas? Pandas是一个用于处理数据集的Python库。 它具有分析、清理、探索和操作数据的功能。 为什么要用Pandas?...• 两个或多个列之间是否存在关联? • 平均值是多少？? • 最大值? • 最小值? pandas还可以删除不相关的行，或者包含错误的值，如空值或空值。这被称为“清理”数据。...print(myvar["y"]) 作为系列的键/值对象 在创建一个系列时，你也可以使用一个键/值对象，比如字典。...Pandas DataFrame是一个二维的数据结构，就像一个二维数组，或者一个有行和列的表格。...40 2 390 45 定位行 从上面的结果可以看出，DataFrame就像一个有行和列的表格。
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。...可以作为输入传递，如果没有指定索引，那么字典键将按照排序的顺序进行构建索引。...：数据采用各种形式，如ndarray，序列，地图，列表，字典，常量和另一个DataFrame。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。...字典键默认作为列名。
Pandas 系列之Series类型数据 本文开始正式写Pandas的系列文章，就从：如何在Pandas中创建数据开始。...Pandas中创建的数据包含两种类型： Series类型 DataFrame类型 ? 内容导图 ? Series类型 Series 是一维数组结构，它仅由index（索引）和value（值）构成的。...DataFrame类型 DataFrame 是将数个 Series 按列合并而成的二维数据结构，每一列单独取出来是一个 Series ；除了拥有index和value之外，还有column。...(1,8))) # 从1到8，不包含8 s4 # 结果 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 dtype: int64 使用字段创建 字典的键为索引...指定索引(字典形式) 字典的键作为索引值 dic_data = {"水果1":"苹果", "水果2":"香蕉", "水果3":"哈密瓜",
，而字典值即为Series值。...我们可以DataFrame通过在构造函数中提供字典将这些对象组合为一个。字典键将成为列名，并且值应包含Series对象： >>> city_data = pd.DataFrame({ ......使用索引运算符 如果我们将 DataFrame的值看成Series字典形式，则可以使用index运算符访问它的列 >>> city_data["revenue"] Amsterdam 4200 Tokyo...接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列。...CSV文件来创建new时，Pandas会根据其值将数据类型分配给每一列。
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。...的结构化/记录数组 类似于"由列表组成的字典" 由Series组成的字典 每个Series会形成1列 由字典组成的字典 各内层字典会成为1列 字典或者Series的列表 各项会成为DataFrame的1...行，字典键的并集成为列 简单例子如下： from pandas import DataFrame data = {'state':['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada',...image.png 3.2 读取DataFrame中的数据 有两种方式读取数据： 通过类似字典键索引的方式： ?
如下所示，我们通过字典创建了一个Series数组，输出结果的第一列就是索引，第二列就是数组的具体值。...3.2 创建DataFrame数组 （1）通过字典创建 通过字典来创建DataFrame数组时，字典的键将会自动成DataFrame数组的列名，字典的值必须是可迭代对象，例如Series、numpy数组...、list、tuple等，不同Series数组中对应的缺失值pandas将自动填充NaN： 以list列表为值的字典： >>> d = {'one': [1, 2, 3, 4], 'two':['一',...a 1.0 NaN （2）通过列表创建 通过列表创建DataFrame数组时，列表的每一个元素必须是字典，这样，字典的键将作为列名。...6]} >>> pd.DataFrame.from_dict(d) A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 如果需要让字典的键作为索引，重新指定列名，可以传入orient='index'参数，然后重新传入列名
初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ?...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...例如，如果 df1 具有3个键foo 值， 而 df2 具有2个相同键的值，则 在最终DataFrame中将有6个条目，其中 leftkey = foo 和 rightkey = foo。 ?
(10)00. h_line_score- 主队线得分, 如010000(10)0X. park_id - 主办场地的ID attendance- 比赛出席人数 我们可以用Dataframe.info(...由此我们可以进一步了解我们应该如何减少内存占用，下面我们来看一看pandas如何在内存中存储数据。...Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。...我们还有一招可以做优化，如果你记得我们刚才那张类型表，会发现我们数据集第一列还可以用datetime类型来表示。 你可能还记得这一列之前是作为整型读入的，并优化成了uint32。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。
Series #创建的Series的索引就是字典的键。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...创建DataFrame 字典创建 最常用的方法时直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典。...字典嵌套创建 嵌套字典传给DataFrame时，外层字典的键作为列，内层键作为行索引 In[1]: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9}, .......通过类似字典的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series。
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