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太赞了!30 个 Python 函数,加速你的数据分析处理速度!

df_new['rank'] = df_new['Balance'].rank(method='first', ascending=False).astype('int') 21.列的唯一值数 它使用分类变量时派上用场...23.数据类型转换 默认情况下,分类数据与对象数据类型一起存储。但是,它可能会导致不必要的内存使用,尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如,我们可以突出显示最小值或最大值。

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【Python】五种Pandas图表美化样式汇总

Pandas是一种高效的数据处理库,它以dataframe和series为基本数据类型,呈现出类似excel的二维数据。 在Jupyter,会美化Pandas的输出。...这在Pandas也是可以实现的,而且非常简洁。 ? Pandas提供了DataFrame.style属性,它会返回Styler对象,用以数据样式的美化。 ?...一般的,我们需要将样式函数作为参数传递到下面方法,就可以实现图表美化。...四、百分比显示 有些数字需要百分比显示才能准确表达,比如说人口数据里的人口增幅、世界占比。 Pandas可以数据框显示百分比,通过Styler.format来实现。...附:将样式输出到excel Pandas的数据美化样式不仅可以展示在notebook,还可以输出到excel。

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Pandas表格样式设置,超好看!

Pandas Styler是Pandas的一个模块,它提供了创建DataFrame的HTML样式表示的方法。 此功能允许在可视化期间自定义DataFrame的视觉外观。...Pandas Styler的核心功能在于能够根据特定条件对单元格进行突出显示、着色和格式化。 增强了可视化体验,并能够更直观地解释数据集中包含的信息。...突出显示:强调特定的行、列或值。 格式:调整显示值的格式,包括精度和对齐方式。 条形图:在单元格内用水平或垂直条形图表示数据。 样式:设置标题的背景颜色 在本节,我们将应用样式到标题和表格。...:设置数据框中最大/最小值的背景颜色 现在,我们将重点突出显示DataFrame的最大值和最小值。...此技术有助于更好地突出显示数据并对其进行分类,从而更轻松地从表格获取见解。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

first表示根据它们在数组(即列)的顺序对其进行排名。 21.列唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...这些值显示以字节为单位使用了多少内存。 23.分类数据类型 默认情况下,分类数据与对象数据类型一起存储。但是,这可能会导致不必要的内存使用,尤其是当分类变量的基数较低时。...您可能需要更改的其他一些选项是: max_colwidth:列显示的最大字符数 max_columns:要显示的最大列数 max_rows:要显示的最大行数 28.计算列的百分比变化 pct_change...Pandas可以对字符串进行很多操作。 30.样式化DataFrame 我们可以通过使用Style属性来实现此目的,该属性返回一个styler对象。...它提供了许多用于格式化和显示DataFrame的选项。例如,我们可以突出显示最小值或最大值。 它还允许应用自定义样式函数。

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Pandas 也可以拥有!! ⛵

在本文中 ShowMeAI 将带大家在 Pandas Dataframe 完成多条件数据选择及各种呈现样式的设置。...内容覆盖 图片 本篇后续内容覆盖以下高级功能: 突出缺失值 突出显示每行/列的最大值(或最小值) 突出显示范围内的值 绘制柱内条形图 使用颜色渐变突出显示值 组合显示设置功能 注意:强烈建议大家使用最新版本的...① 突出缺失值 在 Pandas Dataframe ,我们可以使用 dataframe.style.highlight_null() 为空值着色。...② 突出显示最大值(或最小值) 要突出显示每列的最大值,我们可以使用 dataframe.style.highlight_max() 为最大值着色,最终结果如下图所示。...可以定义一个函数,该函数突出显示的 min、max 和 nan 值。当前是对 Product_C 这一列进行了突出显示,我们可以设置 subset=None来把它应用于整个Dataframe。

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Pandas实用手册(PART I)

是Python的一个数据分析库,提供DataFrame等十分容易操作的数据结构,是近年做数据分析时不可或缺的工具之一。...head函数预设用来显示DataFrame前5项数据,要显示最后数据则可以使用tail函数。 你也可以用makeMixedDataFrame建立一个有各种数据类型的DataFrame方便测试: ?...这边使用的df不占什么内存,但如果你想读入的DataFrame很大,可以只读入特定的栏位并将已知的分类型(categorical)栏位转成category型态以节省内存(在分类数目较数据量小时有效):...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0,代表着以行(row)为单位做特定的操作,在pd.concat的例子则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。...为特定DataFrame加点样式 pd.set_option函数在你想要把某些显示设定套用到所有 DataFrames时很好用,不过很多时候你会想要让不同DataFrame有不同的显示设定或样式(styling

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对比Excel,一文掌握Pandas表格条件格式(可视化)

所以,今天咱们隆重介绍一下Excel条件格式与Pandas的表格可视化,走起! 目录: 1. 概述 2. 突出显示单元格 2.1. 高亮缺失值 2.2. 高亮最大值 2.3. 高亮最小值 2.4....突出显示单元格 在Excel条件格式突出显示单元格规则提供的是大于、小于、等于以及重复值等内置样式,不过在Pandas这些需要通过函数方法来实现,我们放在后续介绍。...这里介绍Pandas突出显示缺失值、最大值、最小值、区间值的函数方法以及Excel实现这些操作的自定义操作。 2.1....CSS属性 高亮数量在[20, 30]的单元格 props用于突出显示CSS属性,案例我们将待高亮的部分显示为字体颜色-白色,背景色-紫色 金牌数区间[20, 30]、银牌数区间[10, 20]、...背景渐变色 在Excel,直接通过条件格式->色阶 操作即可选择想要的背景渐变色效果 而在Pandas,我们可以通过df.style.background_gradient()进行背景渐变色的设置

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Pandas知识点-绘制统计图

使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图,Pandas对matplotlib的绘图方法进行了更高层的封装,使用起来更简单方便。...marker: 使用marker参数设置折线图中数值点的样式,可以设置'o','*'等。...在Pandas,绘制图形除了在plot()中指定kind参数外,还可以通过plot链式调用对应的方法,plot.scatter()表示绘制散点图,后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...colors: colors参数用于设置每个扇形的颜色,与数据分类一一对应,传入一个长度与数据分类数相等的列表。...explode: explode参数用于设置每个扇形到圆心的距离,传入一个长度与数据分类数相等的列表,默认每个扇形到圆心的距离都是0,将想要分离展示的扇形距离设置成一个适合的值,0.1,即可将该部分突出展示

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利用Pandas库实现Excel条件格式自动化

今天给大家隆重介绍一下如何利用Pandas实现Excel条件格式的自动化内容。 目录: 1. 概述 2. 突出显示单元格 2.1. 高亮缺失值 2.2. 高亮最大值 2.3. 高亮最小值 2.4....突出显示单元格 在Excel条件格式突出显示单元格规则提供的是大于、小于、等于以及重复值等内置样式,不过在Pandas这些需要通过函数方法来实现,我们放在后续介绍。...这里介绍Pandas突出显示缺失值、最大值、最小值、区间值的函数方法以及Excel实现这些操作的自定义操作。 2.1....CSS属性 高亮数量在[20, 30]的单元格 props用于突出显示CSS属性,案例我们将待高亮的部分显示为字体颜色-白色,背景色-紫色 金牌数区间[20, 30]、银牌数区间[10, 20]、...背景渐变色 在Excel,直接通过条件格式->色阶 操作即可选择想要的背景渐变色效果 而在Pandas,我们可以通过df.style.background_gradient()进行背景渐变色的设置

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一个数据集全方位解读pandas

使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas的安装建议直接安装anaconda,会预置安装好所有数据分析相关的包...使用以下命令显示所有列及其数据类型.info(): >>> nba.info() ? 既然已经了解了数据集中的数据类型,现在该概述每个列包含的值了。...2015 L 31 W 58 Name: game_id, dtype: int64 七、对列进行操作 接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段操作数据集的列...这些object列的大多数包含任意文本,但是也有一些数据类型转换的候选对象。...可视化尼克斯整个赛季得分了多少分: ? 还可以创建其他类型的图,条形图: ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作,还有许多细节性的配置项,比如颜色、线条、图例等。

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Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

颜色 颜色可用于以四种主要方式区分图表数据: · 区分类别 · 表示数量 · 突出特定数据 · 表示含义 颜色区分类别 ? 例:圆环图中,颜色用于表示类别。 颜色表示数量 ?...线 图表的线可以表示数据的特性,例如层次结构,突出和比较。线条可以有多种不同的样式,例如点划线或不同的不透明度。...字重 标题和字重的变化可以表达内容在层次结构的重要程度。但是应该保持克制,使用有限的字体样式。 ? 5. 图标 图标可以表示图表不同类型的数据,并提高图表的整体可用性。...以下推荐的交互模式,样式和效果(触觉反馈)可以提高用户对图表数据的理解: 渐进式披露 提供了按需求逐步展示详细信息的明确途径。...改变视角 使一种设计可以适用于不同的用户和数据类型,例如数据控件和动效。 1. 渐进式披露 使用渐进式披露显示图表详细信息,允许用户根据需要查看特定数据点。 ? 2.

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8000 字 Python 数据可视化实操指南

在这个教程,我们将更多使用的第一个包括随时间推移(从2004年到2020年)的三个术语的受欢迎程度数据。另外,我添加了一个分类变量(1和0)来演示带有分类变量的图表的功能。...df.info() 结果如下: 通常情况下,pandas都会限制其显示的行数和列数。这可能让很多程序员感到困扰,因为大家都希望能够可视化所有数据。...pd.to_datetime(df['Mes']) #We apply the style to the visualization df.head().style.format(format_dict) 我们可以用颜色突出显示最大值和最小值...sns.pairplot(df) 结果如下: 现在让我们做一个成对图,显示根据分类变量的值细分的图表。...对于项目的初始阶段,使用PandasPandas分析,我们将进行快速可视化以了解数据。如果需要可视化更多信息,可以使用在matplotlib可以找到的简单图形作为散点图或直方图。

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十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

(Array)和Python基础数据结构List的区别是:List的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。...(1)在Pandas中用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失,pd.isnull(a)、pd.notnull(b)。...输出如图所示: 注意:Matplotlib图显示中文通常为乱码,如果想在图表能够显示中文字符和负号等,则需要增加下面这段代码进行设置。...']=False #用来正常显示负号 ---- 3.Matplotlib思维导图 绘图库Matplotlib 安装配置、Matplotlib快速入门、图形绘制、风格和样式、Matplotlib扩展 Matplotlib...快速入门 画布、子图与子图布局、坐标轴与刻度的名称、图例和文本标注、显示和保存 图形绘制 曲线图、散点图、直方图、饼图、箱线图、绘制图像、极坐标绘图 风格和样式 画布设置、子图布局、颜色、线条和点的样式

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Python数据可视化,完整版操作指南(建议收藏)

在这个教程,我们将更多使用的第一个包括随时间推移(从2004年到2020年)的三个术语的受欢迎程度数据。另外,我添加了一个分类变量(1和0)来演示带有分类变量的图表的功能。...通常情况下,pandas都会限制其显示的行数和列数。这可能让很多程序员感到困扰,因为大家都希望能够可视化所有数据。 ? 使用这些命令,我们可以增加限制,并且可以可视化整个数据。...pd.to_datetime(df['Mes']) #We apply the style to the visualization df.head().style.format(format_dict) 我们可以用颜色突出显示最大值和最小值...现在让我们做一个成对图,显示根据分类变量的值细分的图表。 sns.pairplot(df,hue ='categorical') ?...对于项目的初始阶段,使用PandasPandas分析,我们将进行快速可视化以了解数据。如果需要可视化更多信息,可以使用在matplotlib可以找到的简单图形作为散点图或直方图。

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谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

颜色 颜色可用于以四种主要方式区分图表数据: · 区分类别 · 表示数量 · 突出特定数据 · 表示含义 颜色区分类别 例:圆环图中,颜色用于表示类别。...线 图表的线可以表示数据的特性,例如层次结构,突出和比较。线条可以有多种不同的样式,例如点划线或不同的不透明度。...字重 标题和字重的变化可以表达内容在层次结构的重要程度。但是应该保持克制,使用有限的字体样式。 5. 图标 图标可以表示图表不同类型的数据,并提高图表的整体可用性。...以下推荐的交互模式,样式和效果(触觉反馈)可以提高用户对图表数据的理解: 渐进式披露 提供了按需求逐步展示详细信息的明确途径。...改变视角 使一种设计可以适用于不同的用户和数据类型,例如数据控件和动效。 1. 渐进式披露 使用渐进式披露显示图表详细信息,允许用户根据需要查看特定数据点。 2.

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Seaborn从零开始学习教程(四)

分类数据可视化 数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。...如果你的数据是 pandas分类数据类型,那么就是使用默认的分类数据顺序,如果是其他的数据类型,字符串类型的类别将按照它们在DataFrame显示的顺序进行绘制,但是数组类别将被排序: sns.swarmplot...在Seaborn barplot() 函数会在整个数据集上显示估计,默认情况下使用均值进行估计。...该函数会用高度估计值对数据进行描述,而不是显示一个完整的条形,它只绘制点估计和置信区间。另外,点图连接相同hue类别的点,比如male的蓝色会连接female的蓝色。...为了使能够更好的显示,可以使用不同的标记和线条样式来展示不同 hue 类别的层次: sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic

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用 Style 方法提高 Pandas 数据的颜值

Pandas的style用法在大多数教程见的比较少,它主要是用来美化DataFrame和Series的输出,能够更加直观地显示数据结果。...输出格式化 style的format函数可以对输出进行格式化,比如在上述的数据集中,求每位顾客的消费平均金额和总金额,要求保留两位小数并显示相应的币种。...突出显示特殊值 style还可以突出显示数据的特殊值,比如高亮显示数据的最大(highlight_max)、最小值(highlight_min)。...色阶样式 运用style的background_gradient方法,还可以实现类似于Excel的条件格式显示色阶样式,用颜色深浅来直观表示数据大小。...数据条样式 同样的,对于Excel的条件格式的数据条样式,可以用style的bar达到类似效果,通过颜色条的长短可以直观显示数值的大小。

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