前言 在数据分析时，原始数据往往不能满足我们的需求，经常需要按照一定条件创建新的数据列或者修改原有数据列，然后进行后续分析。...本次我们将介绍四种新增数据列的方法：直接赋值、df.apply方法、df.assign方法以及按条件筛选后赋值。 本文框架 0. 导入Pandas 1. 读取数据与数据预处理 2....导入Pandas import pandas as pd 1. 读取数据与数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....astype("int32") -------------------------------------------------------------------------------- # 查看转化后数据框...在此我们为数据添加"Temperature_type"列，设置最高温度大于30为热，最低气温低于-10为冷，其余为正常。
标签：Python与Excel,pandas 重命名pandas数据框架列有很多原因。例如，可能希望列名更具描述性，或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。...准备用于演示的数据框架 pandas库提供了一种从网页读取数据的便捷方式，因此我们将从百度百科——世界500强公司名单——加载一个表格。 图1 看起来总共有6列。下面单独列出了这个表的列。...图3 让我们对数据框架进行一些修改。首先，我们将删除一些不需要的列。我们不需要下列栏目：上午排名，所以我们删除它们。 图4 删除列后，我们可以检查df.head()以确认删除成功–现在只有5列。...我们可以使用这种方法重命名索引（行）或列，我们需要告诉pandas我们正在更改什么（即列或行），这样就不会产生混淆。还需要在更改前后告诉pandas列名，这提高了可读性。...我选择不覆盖原始数据框架（即默认情况下inplace=False），因为我希望保留原始数据框架以供其他演示使用。注意，我们只需要传入计划更改名称的列。
def tt(x): if x.name == "distribution": return [el[0:10] for el in ...
标签：pandas，Python 有时候，我们需要在pandas数据框架内移动一列，shift()方法提供了一种方便的方法来实现。...在pandas数据框架中向上/向下移动列 要向下移动列，将periods设置为正数。要向上移动列，将其设置为负数。 注意，只有数据发生了移位，而索引保持不变。...数据移动了，现在有两个空行，由np.nan值自动填充。 对时间序列数据移动列 当处理时间序列数据时，可以通过包含freq参数来改变一切，包括索引和数据。...向左或向右移动列 可以使用axis参数来控制移动的方向。默认情况下，axis=0，这意味着移动行（向上或向下）；设置axis=1将使列向左或向右移动。 在下面的示例中，将所有数据向右移动了1列。...Pandas.Series shift()方法 如前所述，Series类还有一个类似的shift()方法，其工作方式完全相同，只是它对一个系列（即单个列）而不是整个数据框架进行操作。
Out[10]: 0 10 1 20 2 30 dtype: int64 对Series对象使用apply()方法： In [12]: type(df['a']) Out[12]: pandas.core.series.Series...'> 0 10 1 20 2 30 Name: a, dtype: int64 0 20 1 30...'> a 10 b 20 Name: 0, dtype: int64 --------- a 20 b...30 Name: 1, dtype: int64 --------- a 30 b 40 Name: 2, dtype...是一个向量，但是其中的元素却是一个个数值，如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用？
, B1] A1 B1 1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2 补充知识：pandas某一列中每一行拆分成多行的方法 在处理数据过程中，常会遇到将一条数据拆分成多条，比如一个人的地址信息中，可能有多条地址...split拆分工具拆分，并使用expand功能拆分成多列 将拆分后的多列数据进行列转行操作(stack)，合并成一列 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame...，按照空格拆分，转换成多行的数据， 第一步：拆分，生成多列 info_city = info[‘city’].str.split(‘ ‘, expand=True) 结果如下： 0 1 0...2列，对于无法拆分的数据为None 第二步：行转列 info_city = info_city.stack() 结果如下： 0 0 Irwinville 1 0 Glen 1 Ellen...以上这篇Pandas实现一列数据分隔为两列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...，将对应的值转换为新的数据框中的某一列，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。...，其中stack和melt实现数据框由宽到长的转换，unstack和pivot实现由长到宽的转换。
我相信大家经常会使用Excel对数据进行排序。有时候我们会按照两个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据，9个人，第二列（score）为他们的考试成绩，第三列（code）为对应的评级。...#读入文件，data.txt中存放的数据为以上表格中展示的数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序，再按照Score
dtype: object # 索引类型为自定义的效果 s1.index Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object') DataFrame # 通过字典创建数据框...name age tel 0 zhangsan 11 158 1 lisi 12 169 2 wangwu 13 173 3 wangma 14 158 4 zhaoliu 14 110 # 取一列...] 0 zhangsan 1 lisi 2 wangwu 3 wangma 4 zhaoliu Name: name, dtype: object # 数据框某一列的类型为...Series type(df1['name']) pandas.core.series.Series # 访问一行(generator生成器->for循环取行数据) df1.iterrows() <generator...2 0 name zhangsan age 11 tel 158 Name: 0, dtype: object <class 'pandas.core.series.Series
Pandas数据结构 Series Series是一维的数据结构。... print(ser_obj) 0 10 1 11...(ser_obj2.head()) #通过索引获取数据 print(ser_obj2[2001]) # 17.8 2001...1.0 2018-03-16 1.0 3 Java 2 1.0 2018-03-16 1.0 3 C++ 3 1.0 2018-03-16 1.0 3 C# 通过列索引获取列数据...,"C#"]) } print(dict_data) df_obj2 = pd.DataFrame(dict_data) print(df_obj2.head()) # 通过列索引获取列数据
('/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework/city_weather.csv') df date city temperature wind...'> 14 10 15 -1 16 1 17 25 Name: temperature, dtype: int64 18 20 19 -10 Name: temperature, dtype: int64 0 5 1...2 2 2 3 3 4 2 5 3 Name: wind, dtype: int64 14 2 15...3 9 3 10 2 11 4 12 5 13 5 Name: wind, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'
pandas作为数据分析的利器，提供了数据读取，数据清洗，数据整形等一系列功能。...当需要对多个数据集合并处理时，我们就需要对多个数据框进行连接操作，在pandas中，提供了以下多种实现方式 1. concat concat函数可以在行和列两个水平上灵活的合并多个数据框，基本用法如下...，对于子数据框中没有的列，以NaN进行填充。...，对于不同shape的数据框，尽管行标签和列标签有重复值，但是都是当做独立元素来处理，直接取了并集，这个行为实际上由join参数控制，默认值为outer。...，要求列数相同，用法如下 # append 函数，将新的数据框追加为行 >>> a = pd.DataFrame(np.random.rand(2, 2), columns=['A', 'B']) >>
通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...第一步：安装pandas和openpyxl 由于你需要导出pandas数据框架，显然你必须已经安装了pandas包。如果没有，请运行下面的pip命令，在你的电脑上安装Pandas python包。...第2步：制作一个DataFrame 在你的python代码/脚本文件中导入Pandas包。 创建一个你希望输出的数据的数据框架，并用行和列的值来初始化数据框架。 Python代码。...dataframe to Excel file df_cars.to_excel("converted-to-excel.xlsx") 复制代码 输出Excel文件 打开Excel文件，你会看到索引、列标签和行数据被写入文件中
Symbol2# Gnai3 Pdcl2# Pdcl2 Gnai3# Gm4340 Gm3376# Gm3376 Gm4340而且drop_duplicates不能去除重复，因为他们在不同的列，...因此可以想个方法，新建一列。...(subset="temp")# Symbol1 Symbol2 temp# Pdcl2 Gnai3 Pdcl2-Gnai3# Gm4340 Gm3376 Gm4340-Gm3376最后再删除temp列df.drop_duplicates
前言 上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。 本文框架 1. 数据结构简介 2....数据结构简介 Pandas提供Series和DataFrame作为数组数据的存储框架。...# 演示数据框 df # 输出结果 a b c 0 1 7 12 1 2 8 13 2 3 9 14 3 4 10 15 4 5 11 16 5.1...--------------------------------------------------------- # 查看类型 type(df['a']) # 返回结果 pandas.core.series.Series...--------------------------------------------------------------------- # 查看类型 type(df.loc[1]) # 返回结果 pandas.core.series.Series
GreenPlum AOCO列存如何将数据刷写磁盘 AOCO列存表每个字段一个文件，前面我们介绍了列存表如何加载数据页，本文我们重点介绍AOCO表如何进行刷写。...AOCO表进行insert、update、delete会产生脏数据，和heap表的异步脏页刷写不同，AOCO表的数据时同步刷写的。...Delete不会导致AOCO列存表段文件的刷写，update本质上是delete + insert操作，所以我们这里仅关注insert。...2)maxAoHeaderSize：列存页的header大小，分为Original和Dense*类型。...2、AOCO列存insert操作 Insert操作的入口函数是aocs_insert：aocs_insert->aocs_insert_values:其主要流程如下图所示： 可以了解：会对每一列都分别进行处理
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html
1 数据结构的简介 pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据...3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 dtype: int32 s1的数据类型： <class 'pandas.core.series.Series...: int64 s2的数据类型： 通过已有DataFrame创建 由于涉及到了DataFrame的概念，所以等后面介绍了DataFrame...#可以注意到这里的算术运算自动实现了两个序列的自动对齐 #对于数据框的对齐，不仅是行索引的自动对齐，同时也会对列索引进行自动对齐，数据框相当于二维数组的推广 print(s6/s7) ---- 序列6...#当实际工作中我们需要处理的是一系列的数值型数据框，可以使用apply函数将这个stats函数应用到数据框中的每一列 df=pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns
1 数据结构的简介 pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据...2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 dtype: int32 s1的数据类型： <class 'pandas.core.series.Series...: int64 s2的数据类型： 通过已有DataFrame创建 由于涉及到了DataFrame的概念，所以等后面介绍了DataFrame...#可以注意到这里的算术运算自动实现了两个序列的自动对齐 #对于数据框的对齐，不仅是行索引的自动对齐，同时也会对列索引进行自动对齐，数据框相当于二维数组的推广 print(s6/s7) ---- 序列6...#当实际工作中我们需要处理的是一系列的数值型数据框，可以使用apply函数将这个stats函数应用到数据框中的每一列 df=pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns
今天和大家介绍一个非常厉害的数据处理的工具，Pandas。Python中比较有名的数据处理的库除了Pandas，还有Numpy，Matplotlib。...3), {"1": 1}) s = pd.Series(h) print type(s) print s """ 0...# DataFrame DataFrame也叫数据框，数据框是一种非常高效的数据结构，Pandas的数据框和R语言的数据框差不多的道理，具体操作有所区别。...数据框中也可以包含各种数据类型，比如字符型，整型等。首先是创建一个DataFrame, index参数是添加索引值，注意index类似于Excel里面的行号，是第一个维度。...s_A = sample_da_pd['A'] print type(s_A) print s_A """ 0 -0.129107
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
