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盘点 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数!

作者:阿南 整理:小五 如何在Pandas合并数据,大家肯定都不陌生。 作为一个初学者,我发现自己学了很多,却没有好好总结一下。...右侧 DF 没有左侧 DF 匹配索引的,会被删除,如下所示: df0.join(df2) 此外,还可以设置 how 参数,这点与SQL的语法一致。...是指两个数据框的数据交叉匹配,出现n1*n2的数据量,具体如下所示。...df1 的 a 列以及 df0 df1 的 b 列进行操作。...他们分别是: concat[1]:按按列 合并数据; join[2]:使用索引按 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

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我用Python展示Excel中常用的20个操

数据去重 说明:对重复按照指定要求处理 Excel 在Excel可以通过点击数据—>删除重复按钮并选择需要去重的列即可,例如对示例数据按照创建时间列进行去重,可以发现去掉了196 个重复,保留了...],inplace=True),可以发现Excel处理的结果一致,保留了 629 个唯一。...PandasPandas合并多列比较简单,类似于之前的数据插入操作,例如合并示例数据的地址+岗位列使用df['合并列'] = df['地址'] + df['岗位'] ?...PandasPandas对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定,比如使用df.groupby("学历").mean()一代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资,结果与Excel...最后修改索引并使用update进行两表的匹配 ?

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高效的10个Pandas函数,你都用过吗?

介绍这些函数之前,第一步先要导入pandasnumpy。 import numpy as np import pandas as pd 1....column='新的一列' value:新列的,数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复,选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的...Isin Isin也是一种过滤方法,用于查看某列是否包含某个字符串,返回为布尔Series,来表明每一的情况。...用法: DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc:按标签(columnindex)选择列 iloc:按索引位置选择列 选择df第1~3、第1~2列的数据...两人并列第1名,下一个人是第 2 名 method=first: 相同会按照其在序列的相对位置定 ascending:正序倒序 对df列value_1进行排名: df['rank_1'] =

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pandas每天一题-题目4:原来查找top n记录也有这种方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...一个订单会包含很多明细项,表每个样本(每一)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多,全部列出),要求列出其所有信息(上表的列...这里要说明一下,因为分组汇总后的结果仍然是一个 DataFrame(表格),因此可以继续使用他的各种方法 为了做到需求"并列最多,全部列出",这里设置的参数 keep 看看 nlargest 的参数描述...:按数量倒序(ascending=False)排序 5:取第一 那么,这种方式下,可以做到"并列最多,全部列出"的需求吗?...因为是倒序排序,这个就是最大 9:把等于最大保留即可 这种方式比较繁琐,如果只是求n大记录,建议使用 nlargest 推荐阅读: python 方法太多了,怎么记住?

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何在Python实现高效的数据处理与分析

本文将为您介绍如何在Python实现高效的数据处理与分析,提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理: 数据预处理是数据分析的重要步骤,它包括数据清洗、缺失处理、数据转换等操作。...例如,使用drop_duplicates()函数去除重复,使用dropna()函数删除包含缺失或列等。...'age': [25, 30, None]}) # 去除重复 data = data.drop_duplicates() # 删除包含缺失 data = data.dropna() print(...在Python,数据分析常常借助pandas、NumPySciPy等库进行。...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合:使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组,并进行聚合操作,求和、平均值等。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末存在于标签列),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空...与[ ]访问类似,loc按标签访问时也是执行范围查询,包含两端结果 at/iat,lociloc的特殊形式,不支持切片访问,仅可以用单个标签或单个索引进行访问,一般返回标量结果,除非标签存在重复...lociloc应该理解为是seriesdataframe的属性而非函数,应用lociloc进行数据访问就是根据属性访问的过程 另外,在pandas早些版本,还存在lociloc的兼容结构,即...检测各行是否重复,返回一个索引的bool结果,可通过keep参数设置保留第一/最后一/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首被认为是合法的而可以保留 删除重复,drop_duplicates...由于pandas是带标签的数组,所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播,而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。

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pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天说一说pandas | DataFrame的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series的索引对这些进行排序。另一个是sort_values,根据Series来排序。...method的合法参数并不止first这一种,还有一些其他稍微冷门一些的用法,我们一并列出。 如果是DataFrame的话,默认是以行为单位,计算每一中元素占整体的排名。...我们也可以通过axis参数指定列为单位计算: 汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见的sum方法,对一批数据进行聚合求和。

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pandas | DataFrame的排序与汇总方法

在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series的索引对这些进行排序。另一个是sort_values,根据Series来排序。...method的合法参数并不止first这一种,还有一些其他稍微冷门一些的用法,我们一并列出。 ? 如果是DataFrame的话,默认是以行为单位,计算每一中元素占整体的排名。...我们也可以通过axis参数指定列为单位计算: ? 汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见的sum方法,对一批数据进行聚合求和。...首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是对每一进行求和。 ? 除了sum之外,另一个常用的就是mean,可以针对一或者是一列求平均。 ?

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Python 数据处理:Pandas库的使用

你可以传入排好序的字典的键改变顺序: # 在这个例子,sdata中跟states索引相匹配的那3个会被找出来并放到相应的位置上, # 但由于 "California" 所对应的sdata找不到...之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFrame的列,然后沿着一直向下广播: print(frame - series) 如果某个索引在DataFrame的列或Series的索引找不到...在本例,我们的目的是匹配DataFrame的索引(axis='index' or axis=0)并进行广播。...它们大部分都属于约简汇总统计,用于从Series中提取单个sum或mean)或从DataFrame的或列中提取一个Series。...DataFrame的用0,列用1 skipna 排除缺失,默认为True level 如果轴是层次化索引的(即Multilndex),则根据level分组约简 有些方法(idxminidxmax

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统计师的Python日记【第七天:数据清洗(1)】

第2天学习了python的函数、循环条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。...以上是按照“有两行数据,这两行数据的所有变量值都一样,这么这两就算重复数据”,但有时候我们会只根据一个变量来剔除重复,比如根据Areas这个变量,那么A/B/C/D四个地区只会保留第一条,传入take_last...首先可以用 describe() 进行一个描述分析,在第五天的学习(第5天:Pandas,露两手)已经学过如何对数据进行描述: ?...创建哑变量 哑变量一般用于两种情况:一是变量值是无序并列的,比如例子的SHabit,四个选项1、2、3、4是并列的;另一种就是多选题,也需要生成哑变量。...本例的SHabit(睡眠情况)为例,四个取值是并列的,没有顺序,因此我们要把这1个问题变成4个: SHabit(睡眠习惯,1-早睡早起;2-晚睡早起;3-早睡晚起;4-晚睡晚起) 变成: SHabit

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Pandas

,还可以写成类似于index=mapper的形式,默认情况下,mapper匹配不到的不会报错 更改 DataFrame 的数据 更改 更改可以借助访问 DataFrame 的方法对进行修改。...加法为例,它会匹配索引相同(列)的进行算术运算,再将索引不匹配的数据视作缺失,但是也会添加到最后的运算结果,从而组成加法运算的结果。...的访问方式,既可以使用 se.index[2]获取索引的进行访问,也可以直接调用索引进行访问,不过比较方便的是,索引可以是一个可以被翻译为日期的字符串(功能比较灵活,甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据...随机抽样 随机抽样用到的是 df.sample(n)函数,该函数返回为对于 df 行为抽样单位进行的随机抽样,返回是从总体随机抽出的 n 组成的 df(默认不可以重复,可以调整参数) import...\的汽车销售数据交叉透视表前1010列 为:\n',vsCross.iloc[:10,:10]) 转换数据–DataFrame 数据离散化 在进行数据分析时,需要先了解数据的分布特征,某个的出现频次

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技术 | 如何在Python下生成用于时间序列预测的LSTM状态

这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型初始化状态种子。...这样的话,每个epoch在训练期间创建的状态才会与该epoch的观察序列相匹配。 假定我们能够实现这种精确控制,还有这样一个问题:是否要以及如何在进行预测前预置LSTM的状态。...运行该示例,Pandas序列的形式加载数据集,并打印出头5。 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 洗发水销量线图 接下来,我们将看一下本试验中使用的LSTM配置测试工具。 3....在匹配模型进行预测之前须进行以下三种数据转化。 转化序列数据使其呈静态。具体来说,就是使用 lag=1差分移除数据的增长趋势。 将时间序列问题转化为监督学习问题。...试验运行 每种方案将进行30次试验。 这意味着每个方案将创建并评测30个模型。从每次试验收集的均方根误差(RMSE)给出结果分布,然后可使用描述统计学(平均偏差标准偏差)方法进行总结。

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使用CSV模块Pandas在Python读取写入CSV文件

许多在线服务允许其用户将网站的表格数据导出到CSV文件。CSV文件将在Excel打开,几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由列数据定义。...此外,每行换行符终止,开始下一。同样在行内,每列用逗号分隔。 CSV样本文件。 表格形式的数据也称为CSV(逗号分隔)-字面上是“逗号分隔”。这是一种用于表示表格数据的文本格式。...文件的每一都是表的一。各个列的由分隔符-逗号(,),分号(;)或另一个符号分隔。CSV可以通过Python轻松读取处理。...结果被解释为字典,其中标题是键,其他。...结论 因此,现在您知道如何使用方法“ csv”以及CSV格式读取写入数据。CSV文件易于读取管理,并且尺寸较小,因此相对较快地进行处理传输,因此在软件应用程序得到了广泛使用。

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AI 技术讲座精选:「Python」LSTM时序预测状态种子初始化

这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型初始化状态种子。...这样的话,每个epoch在训练期间创建的状态才会与该epoch的观察序列相匹配。 假定我们能够实现这种精确控制,还有这样一个问题:是否要以及如何在进行预测前预置LSTM的状态。...运行该示例,Pandas序列的形式加载数据集,并打印出头5。 ? 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 ? 洗发水销量线图 接下来,我们将看一下本试验中使用的LSTM配置测试工具。...在匹配模型进行预测之前须进行以下三种数据转化。 转化序列数据使其呈静态。具体来说,就是使用 lag=1差分移除数据的增长趋势。 将时间序列问题转化为监督学习问题。...试验运行 每种方案将进行30次试验。 这意味着每个方案将创建并评测30个模型。从每次试验收集的均方根误差(RMSE)给出结果分布,然后可使用描述统计学(平均偏差标准偏差)方法进行总结。

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如何用 Python 执行常见的 Excel SQL 任务

在 Python ,不需要知道很多关于正则表达式的知识,但它们是一个强大的工具,可用于匹配替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多,请参考以下教程。 ? 信任这个网站的一些代码。...每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 的一,每列都以 key 表示:我们正在处理一个国家的排名,人均 GDP(美元表示)及其名称(用「国家」)。...有关数据结构,列表词典,如何在 Python 的运行的更多信息,本教程将有所帮助。...如果要查看特定数量的,还可以在 head() 方法插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五(head 方法的默认),我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...选择属于 s 开头的国家的。 现在可以显示一个新 dataframe,其中只包含 s 开头的国家。使用 len 方法快速检查(一个用于计算 dataframe 的行数的救星!)

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用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

在 Python ,不需要知道很多关于正则表达式的知识,但它们是一个强大的工具,可用于匹配替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多,请参考以下内容。 ?...每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 的一,每列都以 key 表示:我们正在处理一个国家的排名,人均 GDP(美元表示)及其名称(用「国家」)。...有关数据结构,列表词典,如何在 Python 的运行的更多信息,本篇将有所帮助。...如果要查看特定数量的,还可以在 head() 方法插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五(head 方法的默认),我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...选择属于 s 开头的国家的。 现在可以显示一个新 dataframe,其中只包含 s 开头的国家。使用 len 方法快速检查(一个用于计算 dataframe 的行数的救星!)

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手把手教你用PyTorch创建首个神经网络

读完全文后你将会对如何在PyTorch 库执行人工神经网络运算预测原先未见的数据有一个基本的了解。 本文并无深奥高级的内容,因为后续文章将会介绍。长话短说,现在就开始吧。...模型训练将进行100轮, 持续追踪时间损失。每10轮就向控制台输出一次当前状态——指出目前所处的轮次当前的损失。...当然是模型评估——需要以某种方式在原先未见的数据上对这个模型进行评估。请在此暂停一分钟,然后你将明白该如何操作。 模型评估 在评估过程,欲某种方式持续追踪模型做出的预测。...需要迭代 X_test并进行预测,然后将预测结果与实际进行比较。 这里将使用 torch.no_grad() ,因为只是评估而已——无需更新权重偏置。...Y:实际 YHat: 预测 Correct:对角线,对角线的为1表示YYHat相匹配为0则表示不匹配 代码如下: df = pd.DataFrame({'Y': y_test, 'YHat'

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数据整合与数据清洗

所以这一次简单讲一下Pandas的用法,以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。 数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误异常。...可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择、列。...使用比较运算符进行查询,「== > = <= !=」。生成bool索引。...当然Pandas还提供了更方便的条件查询方法,比如query、between、isin、str.contains(匹配开头)。 使用query进行条件查询。.../ 02 / 数据清洗 01 重复处理 Pandas提供了查看删除重复数据的方法,具体如下。

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玩转Pandas,让数据处理更easy系列6

,让数据处理更easy系列5 实践告诉我们Pandas的主要类DataFrame是一个二维的结合数组字典的结构,因此对、列而言,通过标签这个字典的key,获取对应的、列,而不同于Python,...Numpy只能通过位置找到对应、列,因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库。...-应用-的操作,达到整合改变数据形状的目的。...分和合按照字面理解就可,但是“治”又是怎么理解,进一步将治分为3件事: 聚合操作,比如统计每组的个数,总和,平均值 转换操作,对每个组进行标准化,依据其他组队个别组的NaN填充 过滤操作,忽略一些组...还可以对不同的列调用不同的函数,详细过程在参考官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html 还可以进行一些转化过滤操作,

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玩转Pandas,让数据处理更easy系列4

Pandas是基于Numpy(Numpy基于Python)基础开发,因此能带有第三方库的科学计算环境很好地进行集成。...强大而灵活的分组功能,在数据集上实现分-应用-的操作,达到整合改变数据形状的目的。 时间序列的处理功能,生成 data range,移动的时间窗,时间移动lagging等。...接下来,按照以上未涉及的思路陆续推送,欢迎补充指正。 03 多Index层级结构 Pandas什么是有层次的数据呢? 简单来说,就是构造了一个有层次的Index实例,其他没什么不同。...4.2 sort Pandas的排序操作提供了2个主要的API,分别按照排序索引排序。...默认情况下,排序中等于NaN的相应地位于后面,如果设置na_position='first',才会将NaN位于前面; 排序默认不是就地排序,inplace=False; 多列排序,第一个参数是主排序字段

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