一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始数据部分截图： 他的目标数据长下面的样子： 二、实现过程 这里【甯同学】...后来他自己给了一个代码，比较原始，但是确实可行，如下图所示。 后来【瑜亮老师】也给了一个代码，如下所示： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【Jun.】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Jun】、【Engineer】、【Python狗】等人参与学习交流。
arr2是一个二维数组，shape()函数返回一个元组(3, 2)，表示数组有3行2列。arr3是一个三维数组，shape()函数返回一个元组(2, 2, 2)，表示数组有2个2x2的二维数组。...利用duplicated()方法检测冗余的行或列,默认是判断全部列中的值是否全部重复,并返回布尔类型的结果。对于完全没有重复的行,返回值为False。...例如，df.drop_duplicates()返回一个没有重复行的新DataFrame。 替换重复值：使用.replace()方法可以将DataFrame中的重复值替换为其他值。...例如，df['is_duplicate'] = df.duplicated()将在DataFrame中添加一个名为’is_duplicate’的新列，指示每一行是否重复。...返回值：.query() 函数返回一个新的DataFrame，其中包含符合条件的所有行。
从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...多级索引（MultiIndex）以及命名索引的不同等级 多级索引其实就是一个由元组（Tuple）组成的数组，每一个元组都是独一无二的。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。...这返回的是一个新的 DataFrame，里面用布尔值（True/False）表示原 DataFrame 中对应位置的数据是否是空值。...读取 CSV 文件 简单地说，只要用 pd.read_csv() 就能将 CSV 文件里的数据转换成 DataFrame 对象： ?
.head()默认输出DataFrame的前五行，但是我们也可以传递一个数字:例如，movies_df.head(10)将输出前十行。 要查看最后五行，请使用.tail()。....另一个快速而有用的属性是.shape，它只输出一个元组(行、列): print (movies_df.shape) 运行结果: (1000, 11) 注意，.shape没有括号，它是一个简单的格式元组(...处理重复 这个数据集没有重复的行，但是确认您没有聚合重复的行总是很重要的。...drop_duplicates()的另一个重要参数是keep，它有三个可能的选项: first:(默认)删除第一次出现的重复项。 last:删除最后一次出现的重复项。 False:删除所有重复项。...由于我们在前面的例子中没有定义keep代码，所以它默认为first。这意味着如果两行是相同的，panda将删除第二行并保留第一行。使用last有相反的效果:第一行被删除。
，则用列表或元组的方式传入。...三添加多个DataFrame ---- ? 添加多个DataFrame时，用列表或元组的方式传入多个DataFrame即可，添加的原理不变。...如果需要，可以将批量的DataFrame合并成一个DataFrame。 四重设行索引 ---- ?...设置verify_integrity参数为True，是为了避免结果中的行索引重复，但很可能会导致添加失败，所以需要先观察原始数据是否适合。...即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复，也可以添加成功(verify_integrity不为True)。
other参数传入被合并的DataFrame，通常是传入一个DataFrame，将两个DataFrame合并到一起，如果需要合并多个，则用列表或元组的方式传入(合并多个DataFrame需要满足一些条件...inner 内连 取行索引的交集 outer 外连 取行索引的并集 left 左连 使用左边df的行索引 right 右连 使用右边df的行索引 三设置用于连接的列 ---- ?...观察上面的例子，left1中有key列，而right1中没有key列，不过right1的行索引可以与left1的key列可以进行匹配，用左连接的方式得到结果。这个结果相当于如下的merge()操作。...假如第一个DataFrame是单行索引，第二个DataFrame是多重行索引，此时如果不指定on参数，就必须给两个DataFrame的行索引命名，并且单行索引的索引名要包含在多重行索引的索引名中，才能够合并成功...join()方法可以用于合并多个DataFrame，传入的时候用列表或元组的方式传入。
这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。...结果的行索引是多个数据的行索引拼接的结果，如果有相等的行索引会重复多行。 2. 按列连接 ?...这个例子中，两个DataFrame的行索引和列索引都不相等，将它们按行连接时，先将两个DataFrame的行拼接起来，然后在每行中没有数据的列填充空值。按列连接同理。...根据上面的三个例子(例1~例3)，可以总结连接的原理为(按行连接，按列同理)： 第一步，将数据按行拼接起来，如果有行索引相等的行，行索引会重复多行。...keys: keys参数默认为空，可以用keys参数给结果添加外层的行索引，使行索引变成多重行索引。也可以添加多层，如果添加多层行索引则用元组的方式传入。
小惠| 23|| 梦雅| 25|+------+---+limitlimit 方法获取指定DataFrame的前n行记录，得到一个新的DataFrame对象。...()+---+-----+|sex|count|+---+-----+| 男| 6|| 女| 5|+---+-----+distinctdistinct：返回一个不包含重复记录的DataFrame... 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。...val df: DataFrame = list.toDF() val newDF: DataFrame = df.distinct() newDF.show()因为没有列是重复的数据所以就不展示了...返回一个新的DataFrame @Test def demo08(): Unit ={ val female=List( Student(2,"绣花",16,"女",1),
3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...2、你可以通过 Spark 提供的方法读取 JSON 文件，将 JSON 文件转换成 DataFrame。...的获取方式 ========== RDD -> DataFram 的三种方式： // 将没有包含 case 类的 RDD 转换成 DataFrame rdd.map(para => (para(0)....Row 对象的访问方式 ========== 1、由 DataFrame = Dataset[Row] 可知， DataFrame 里面每一行都是 Row 对象。...// 设定之间值类型的编码器，要转换成 case 类 // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 override def bufferEncoder
SparkSession 应用入口 SparkSession：这是一个新入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext。...SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。...指定类型+列名 除了上述两种方式将RDD转换为DataFrame以外，SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用... val linesArrayRDD: RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" ")) //4.将每一行(每一个Array)转为三元组(相当于有了类型...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} /** * Author itcast * Desc 演示基于RDD/DataFrame/DataSet三者之间的相互转换
元组重复等 数据分析中需要的数据往往来自不同的途径，这些数据的格式、特点、质量千差万别，给数据分析或挖掘增加了难度。...： 1217.7421052631578 # 属性A和B的相关系数： 1.0 3.元组重复 元组重复是数据集成期间另一个容易产生的数据冗余问题，这一问题主要是因为录入错误或未及时更新造成的。...数据集成之后可能需要经过数据清理，以便清除可能存在的实体识别、冗余属性识别和元组重复问题。pandas中有关数据集成的操作是合并数据，并为该操作提供了丰富的函数或方法。...观察上图可知，result是一个4行5列的表格数据，且保留了key列并集部分的数据，由于A、B两列只有3行数据，C、D两列有4行数据，合并后A、B两列没有数据的位置填充为NaN。...axis轴的说明： 行合并： 观察上图可知，result对象由left与right上下拼接而成，其行索引与列索引为left与right的索引，由于left没有C、D 两个列索引，right
如果没有显式指定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引 由字典组成的字典 各内层字典会成为一列。...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...构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index： import pandas as pd obj = pd.Series(range(3), index...i处，并得到新的Index is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True is_unique 当Index没有重复值时，返回True unique 计算Ilndex中唯一值的数组...DataFrame，其索引和列为原来那两个DataFrame的并集： print(df1 + df2) 如果DataFrame对象相加，没有共用的列或行标签，结果都会是空： import pandas
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...，则 loc=0 column: 给插入的列取名，如 column='新的一列' value：新列的值，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df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。...id_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]：不需要被转换的列名，引用用作标识符变量的列 value_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]：引用要取消透视的列。
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列都可以是不同的数据类型。...sort_values() 对索引进行排序 sortlevel() 按多级索引的某一层排序 唯一性与重复性 unique() 返回索引中的唯一值 duplicated() 标记重复值 其他 copy...() 复制索引 equals() 判断两个索引是否相等 append() 追加一个新的索引 insert() 在指定位置插入元素 查看DataFrame的常用属性 包含values、index、...，而不能创造新的索引，会这样报错： KeyError: "None of ['a', 'b', 'c'] are in the columns" DataFrame数据的查询与编辑 1.DataFrame...如何将自己的函数使用到数据运算中呢？Pandas提供了三种方法。
在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。...DataFrame 组合成一个新的 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例； import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 =...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。 上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。
程序的基本结构大体包含三种，即顺序结构、分支结构和循环结构，其中循环结构应该是最能体现重复执行相同动作的代码控制语句，因此也是最必不可少的一种语法（当然，顺序和分支也都是必不可少的- -!）。...因此，为了在Pandas中更好的使用循环语句，本文重点介绍以下三个函数： iteritems iterrows itertuples 当然，这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API，...所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中： 当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...首先来看函数的签名文档： 而后，仍以前述DataFrame为例，查看其返回结果： 这里仍然显式转化为list输出 结果不出所料：返回结果包含5个元组对，其中各元组的第一个值为相应的行索引，第二个值为对应行的...由于行索引作为namedtuple中可选的一部分信息，所以与iteritems和iterrows不同，这里的返回值不再以元组队的形式显示行索引信息。
来源：Deephub Imba本文约1400字，建议阅读15分钟在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。...DataFrame 组合成一个新的 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例； import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。 上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。
这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。 .itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。....iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。 在这个例子中使用.iterrows，我们看看这使用iterrows后效果如何。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。
pandas显示列和行 显示全部的属性字段和行激励 # 显示所有列 # pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 # pd.set_option...时间戳转时间 localtime ：将时间戳转成时间元组 strftime：将时间元组格式为特定形式 timestamp = 1591212042.8380945 #转换成localtime time_local...= time.localtime(timestamp) #转换成新的时间格式(2016-05-05 20:28:54) dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local...重新格式化时间 dt = "2020-06-03 20:28:54" #转换成时间数组 timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #转换成新的时间格式...= time.localtime(time_now) # 转换成新的时间格式(2020-06-04 19:30:25) # strftime指定格式 dt = time.strftime("%Y-%
Pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件中指定工作表的数据，并将数据转换成一个结构与工作表相似的DataFrame类对象。...Pandas中使用read_json()函数读取JSON文件的数据，并将数据转换成一个DataFrame类对象。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...inplace：表示是否放弃副本数据，返回新的数据，默认为False。 ignore_index：表示是否对删除重复值后的对象的行索引重新排序，默认为Flase。...，包括： 实体识别 冗余属性识别 元组重复等 3.2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame
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