用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个...6 c 7 d 8 e 9 Name: two, dtype: int32 data['one':'two'] #当用已知的行索引时为前闭后闭区间，这点与切片稍有不同。...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
转至用户指南 在用户指南的关于 使用 describe 进行汇总的部分中查看更多选项 注意 这只是一个起点。与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。...转到用户指南 在用户��南的关于使用 describe 进行聚合部分查看更多关于describe的选项 注意 这只是一个起点。与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。...对于逗号前后的部分，可以使用单个标签、标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。使用冒号指定你想选择所有行或列。 我对第 10 到 25 行和第 3 到 5 列感兴趣。...要基于此类函数过滤行，请在选择括号[]内使用条件函数。在这种情况下，选择括号内条件titanic["Pclass"].isin([2, 3])检查Pclass列数值为 2 或 3 的行。...对于逗号前后的部分，您可以使用单个标签、标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。使用冒号指定您要选择所有行或列。 我对第 10 到 25 行和第 3 到 5 列感兴趣。
四、单条件筛选 筛选其实就是将某列符合特殊条件的筛选出来，那我们先设立一个小目标！将涨跌额为正数的筛选出来！ 如何判断？无外乎为大于小于等于判断咯！ ?...df['涨跌额']是选出涨跌额这一列 我们看到使用判断后返回的是一个布尔型的数据，是一个TRUE和FALSE的集合体。 那我们如何将这个布尔型的数据实现筛选的功能呢？ ?...五、筛选失败的解决方案 成功的道路总是相同的，不成功的道路各有各的不同，本环节其实才是本篇文章的精华之一，另一个精华就是模糊筛选~~ 我们已经实现了根据涨跌额来实现筛选，那根据涨跌幅为正数进行筛选可以吗...费了九年二虎之力，终于分别实现了不同列的判断条件。 如何把两列混合在一起呢？如何以且关系进行组合判断呢？ ?...七、模糊筛选 模糊筛选想当年也浪费了我不少时间，我以为pandas会自带一个函数来的，结果是使用字符串的形式来实现的~ 提问：我们将名称那一列含有“金”字的行提取出来~ Excel实现这个功能很简单
，还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据帧。...以下代码行显示我们正在选择County列的值为Queens的行： zillow.loc[zillow.County=="Queens"] 现在，让我们根据不同列的值选择特定列的所有行。...我们将介绍axis参数，并逐步介绍可以将axis关键字设置为的各种值。 我们将演示如何将axis设置为行或列来改变方法的行为。 我们还将展示一些使用axis关键字的代码示例。...我们还了解了如何将这些方法应用于真实数据集。 我们还了解了从已读入 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法，并将这些方法应用于实际数据集以演示选择数据子集的方法。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。
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。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...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。
尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...我们将传递一个字典，该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。
，那么确实没有区别，但是实际上现在常用的数据存储方式都有进行不同程度的压缩，下面我们考虑灵活进行压缩的情况下二者的差异： 行式存储是按照行来划分最小单元，也就是说压缩对象是某一行的数据，此处就是针对（张三...、15、82.5）这个数据组进行压缩，问题是该组中数据格式并不一致且占用内存空间大小不同，也就没法进行特定的压缩手段； 列式存储则不同，它的存储单元是某一列数据，比如（张三、李四）或者（15，16），那么就可以针对某一列进行特定的压缩...gzip这种通用的压缩手段，事实上任何一种格式都可以进行gzip压缩，这里讨论的压缩是在此之外能够进一步针对存储数据应用更加高效的压缩算法以减少IO操作； 谓词下推 与上述数据压缩类似，谓词下推也是列式存储特有的优势之一...这是一个很常见的根据某个过滤条件查询某个表中的某些列，下面我们考虑该查询分别在行式和列式存储下的执行过程： 行式存储： 查询结果和过滤中使用到了姓名、年龄，针对全部数据； 由于行式是按行存储，而此处是针对全部数据行的查询...（需要分析repetition level和definition level）； 数据模型这部分主要分析的是列式存储如何处理不同行不同列之间存储上的歧义问题，假设上述例子中增加一个兴趣列，该列对应行可以没有数据
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和...在下面的示例中，创建了另一个数据框架more_users，并将其附加到示例数据框架df的底部： 注意，现在有了重复的索引元素，因为concat将数据粘在指定的轴（行）上，并且只对齐另一个轴（列）上的数据...联接（joining）和合并（merging） 当联接（join）两个数据框架时，可以将每个数据框架的列组合成一个新的数据框架，同时依靠集理论来决定行的情况。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...merge接受on参数以提供一个或多个列作为联接条件（joincondition）：这些列必须存在于两个数据框架中，用于匹配行： 由于join和merge接受相当多的可选参数以适应更复杂的场景，因此你可以查看官方文档以了解关于它们的更多信息
这需要我们在 Excel 中有很多方式完成，比如透视表或函数公式，下面简单列出函数公式的做法： - 简单使用 countifs 即可 > 这里不再单独使用 countif 了，管他是否只有一个条件，统一用...xxxifs 类函数即可 在 pandas ，不会有啥条件统计函数的，因为这就是先筛选，再统计： - 行2：得到 性别 列是女性的 bool 列 - 行3：df[cond] 就是女性的记录，简单通过...实际上我们可以直接对 性别 列分组统计即可： - 不多说了，代码语义简直与中文一样 - 这里唯一不好的地方是，需要通过 size 方法获得每个分组的记录数 需求2：不同的统计方法 刚刚是求人数，...一次解决所有问题 以上 pandas 的做法主要有以下问题： - 不能用通配符表达不同的文本规则，只能用不同的方法，我记不住这么多方法呀 - 不能忽略大小写(实际上面的需求，pandas 的结果更合理...更多高级应用方法，请关注 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas] 总结 本文重点： - 构造 bool 列，是核心知识点 - Series.str.contains 用于文本规则条件匹配
这需要我们在 Excel 中有很多方式完成，比如透视表或函数公式，下面简单列出函数公式的做法： - 简单使用 countifs 即可 > 这里不再单独使用 countif 了，管他是否只有一个条件，统一用...xxxifs 类函数即可 在 pandas ，不会有啥条件统计函数的，因为这就是先筛选，再统计： - 行2：得到 性别 列是女性的 bool 列 - 行3：df[cond] 就是女性的记录，简单通过...实际上我们可以直接对 性别 列分组统计即可： - 不多说了，代码语义简直与中文一样 - 这里唯一不好的地方是，需要通过 size 方法获得每个分组的记录数 需求2：不同的统计方法 刚刚是求人数，...一次解决所有问题 以上 pandas 的做法主要有以下问题： - 不能用通配符表达不同的文本规则，只能用不同的方法，我记不住这么多方法呀 - 不能忽略大小写(实际上面的需求，pandas 的结果更合理...更多高级应用方法，请关注 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas]
pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(...=False) 输出为： 2.3 分组与聚合(6.2.3 ) 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组； 聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程...2.3.2.1 agg()方法 agg()方法既接收内置统计方法，又接收自定义函数，甚至可以同时运用多个方法或函数，或给各列分配不同的方法或函数，能够对分组应用灵活的聚合操作。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
.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。...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...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。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。 处理时间怎么样？
个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表2所示： 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas...2 1 2 2 0 Name: col3, dtype: int64对data2的col3的每个值乘2apply将一个函数或匿名函数应用到Series或数据框In: print(data2
Polars是用Rust编写的，以获得更强大的性能，并使用Apache Arrow(2)作为内存模型。PyPolars（目前更新为Polars）是一个围绕Polars的python包装器。...df.tail(10) df.shape type(df) 目前的版本没有提供导入压缩分隔文件或读取文件前n行的选项。...df[:10] #访问前十行。 列可以通过名称直接引用。 df['name'] #找到'name'列 可以通过向数据框架传递索引列表来选择指数。...df[[1,4,10,15], :] 可以使用内置函数slice来完成对索引的切分 df.slice(0,5) #从索引0和5行开始对df进行切片。 Polars还可以用条件布尔值对数据帧进行切片。...根据该基准，在一个1,000,000,000x9的50GB文件上应用的。 ◆ 最后的思考 Polars在对Pandas来说可能太大的非常大的数据集上有很好的前景，它的快速性能。
而在pandas中，按照条件进行查找则可以有多种形式，比如可以将含有True/False的Series对象传递给DataFrame，并返回所有带有True的行 ?...groupby()通常是指一个过程，在该过程中，我们希望将数据集分为几组，应用某些功能(通常是聚合)，然后将各组组合在一起。 常见的SQL操作是获取整个数据集中每个组中的记录数。...例如，通过对性别进行分组查询 SELECT sex, count(*) FROM tips GROUP BY sex; ? 在pandas中的等价操作为 ?...注意，在上面代码中，我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中非空记录的数量！...merge()提供了一些参数，可以将一个DataFrame的列与另一个DataFrame的索引连接在一起? ?
前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...（通过axis参数设置对行还是对列，默认是行），仅接收函数作为参数 ?
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