在本节中，我们将展示“层次化”索引的确切含义以及它如何与上述和之前章节中描述的所有 pandas 索引功能集成。...稍后，在讨论分组和数据透视和重塑时，我们将展示非平凡的应用程序，以说明它如何帮助构建数据进行分析。 查看食谱以获取一些高级策略。...这可能会在使用numpy的ufuncs（如numpy.logical_and）时造成一些问题。 请参阅GH 2388以获取更详细的讨论。...在本节中，我们将展示“层次化”索引的确切含义以及它如何与上述和之前章节中描述的所有 pandas 索引功能集成。...稍后，在讨论分组和数据透视和重塑时，我们将展示非平凡的应用程序，以说明它如何帮助结构化数据进行分析。 请参阅食谱以获取一些高级策略。
重新排列表格型数据的基础运算称之为重塑reshape或者轴向旋转pivot stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 重点知识...stack和unstack的用法 如何实现行和列的位置互换 ?...层次化索引 MultiIndex 数据分散在不同的文件或者数据库中 层次化索引在⼀个轴上拥有多个（两个以上）索引级别 低维度形式处理高维度数据 import pandas as pd import numpy...(tuples, names=['first', 'second']) # 错层次索引如何创建 # index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['...pivot 本质 DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引，再利用unstack进行重塑。 Pandas透视表详解 ?
它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。...你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样： 其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...为列增加层次的一个常见方法是将现有的层次从索引中 "unstacking"出来： tack, unstack Pandas的stack与NumPy的stack非常不同。...将多索引DataFrame读入和写入磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将一个带有MultiIndex的DataFrame写入CSV文件：df.to_csv('df.csv')。
这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...4.3 Quantopian 之美股 首先引入 Python 基本的 numpy 和 pandas 模块,还有 quantopian.research 特有的 prices 和 symbols 模块。...from quantopian.research import prices, symbols import numpy as np import pandas as pd 0 维张量：一个收盘价 #...例四：当 x 是 3D 张量，y 是 1D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...例五：当 x 是 3D 张量，y 是 2D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
是 Python 为解决数据分析而创建的，详情看官网 (https://pandas.pydata.org/)。...import pandas as pd Pandas 里面的数据结构是「多维数据表」，学习它可以类比这 NumPy 里的「多维数组」。...和学习 numpy 一样，学习 pandas 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数据表当对象，我们就按着数据表的创建、数据表的存载、数据表的获取、数据表的合并和连接、数据表的重塑和透视...( midx ) df 首先用 concat() 函数 (下帖的内容) 将 df1 和 df2 连接起来；再用「列表解析法」生成 midx，它是一个元组的列表，c 是股票代码，d 是日期；最后放入 MultiIndex.from_tuples...让我们看看 Series 的多层 index 是如何表示的 data.index MultiIndex(levels=[['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03'
Series: 1D labeled homogeneously-typed array DataFrame: 2D labeled, size-mutable tabular structure with...Dict of 1D ndarrays, lists, dicts, or Series 2-D numpy.ndarray Structured or record ndarray A Series...一个较有效的角度，是将MultiIndex看成一个多层组合key。...参考资料 pandas.Index MultiIndex / Advanced Indexing Indexing Indexing 最基本的索引操作。...Split这一步将数据分组。 Pandas objects can be split on any of their axes.
涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要的数据操作方法（包括索引、分组、重塑和连接）以及 4 种主要的数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。...通过 Hernan Rojas 学习熊猫 为新熊猫用户准备的一套课程：bitbucket.org/hrojas/learn-pandas 用 Python 进行实用数据分析 这个指南是一个介绍如何使用...涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要数据操作方法（包括索引、分组、重塑和连接）以及 4 种主要数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。...您可以在食谱中查看更复杂的示例。...当您调用 DataFrame.to_numpy()，pandas 将找到可以容纳 DataFrame 中 所有 dtypes 的 NumPy dtype。
MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 3....df.info()总结了所有相关信息 还可以将一个或几个列设置为索引。这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。...下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...你不能通过标签访问行，不能通过位置索引访问不相干的行，你甚至不能引用单个单元格，因为df['x', 'y']是为MultiIndex准备的!...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称
本文是 Python 系列的第七篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...比如 df1 和 df2 存储的是 portoflio1 和 portfolio2 的产品信息，那么将后缀该成 ‘1’ 和 ‘2’ 更贴切。...(互为逆转操作) 5.1 重塑 在〖数据结构之 Pandas (上)〗提到过，DataFrame 和「多层索引的 Series」其实维度是一样，只是展示形式不同。...好像特征更靠内一点，代号更靠外一点。...---- 至此，我们已经打好 Python Basics 的基础，能用 NumPy 做数组计算，能用 SciPy 做插值、积分和优化 ，能用 Pandas 做数据分析 ，现在已经搞很多事情了。
如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中这样导入： import numpy as np 我们将导入名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性。...使用 np.newaxis 会在使用一次后将数组的维度增加一维。这意味着1D 数组将成为2D 数组，2D 数组将成为3D 数组，依此类推。...如果对 NumPy 不熟悉，可以从数组的值中创建一个 Pandas 数据框，然后使用 Pandas 将数据框写入 CSV 文件。...如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中像这样导入它： import numpy as np 我们将导入的名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性...这意味着一个1D数组将变成一个2D数组，一个2D数组将变成一个3D数组，依此类推。
基础：数组和向量计算 第 5 章 pandas 入门 第 6 章 数据加载、存储与文件格式 第 7 章 数据清洗和准备 第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑 第 9 章 绘图和可视化 第 10 章...快速入门 二、从 NumPy 基本原理开始 三、熟悉常用函数 四、为您带来便利的便利函数 五、使用矩阵和 ufunc 六、深入探索 NumPy 模块 七、了解特殊例程 八、通过测试确保质量 九、matplotlib...秘籍 零、前言 一、Pandas 基础 二、数据帧基本操作 三、开始数据分析 四、选择数据子集 五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总，过滤和转换 八、将数据重组为整齐的表格 九、组合 Pandas...，第一部分 – 索引和选择 五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图 七、统计之旅 – 经典方法 八、贝叶斯统计简介 九、...五、Pandas 的算术，函数应用以及映射 六、排序，索引和绘图 精通 Pandas 探索性分析 零、前言 一、处理不同种类的数据集 二、数据选择 三、处理，转换和重塑数据 四、像专业人士一样可视化数据
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...pandas.melt() 是用于将宽格式（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。...col_level：如果输入数据是多级索引（MultiIndex），则可以指定在哪个级别上应用"融化"操作。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1
我们以标准导入开始： import pandas as pd import numpy as np 多重索引的序列 让我们首先考虑如何在一维Series中表示二维数据。...我们的基于元组的索引，本质上是一个基本的多重索引，而 Pandas 的MultiIndex类型为我们提供了我们希望拥有的操作类型。...与我们开始使用的自制的基于元组的多重索引解决方案相比，这种语法更方便（并且操作更加高效！）。我们现在将进一步讨论分层索引数据上的这种索引操作。...MultiIndex的创建方法 为Series或DataFrame构造多重索引的最简单方法，是简单地将两个或多个索引数组的列表传递给构造器。...重排多重索引 处理多重索引数据的关键之一，是知道如何有效地转换数据。有许多操作将保留数据集中的所有信息，但为了各种计算的目的重新排列它。
有一些模糊的情况，传递的索引器可能被误解为同时索引两个轴，而不是例如为行的MultiIndex。...这允许任意索引这些，即使值不在类别中，类似于如何重新索引任何 pandas 索引。...这允许任意索引这些值，即使值不在类别中，类似于如何重新索引任何pandas 索引。...首先，我们使用一些数据和将 bins 设置为一个固定数字来调用 cut()，以生成区间。...这在使用numpy的ufuncs（如numpy.logical_and）时可能会导致一些问题。 参见GH 2388以获取更详细的讨论。 整数索引 具有整数轴标签的基于标签的索引是一个棘手的问题。
上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。 数组的形状是每个维中元素的数量。...通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。 从 1-D 重塑为 2-D 实例 将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 2-D 数组。...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例 尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组（将产生错误）： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,...实例 将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr
MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 2....在内部，Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此，它继承了它的优点（紧凑的内存布局，快速的随机访问）和缺点（类型同质性，缓慢的删除和插入）。...对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...一旦在索引中包含了列，就不能再使用方便的df.column_name符号了，而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。...(5,) (5, 1) 将二维数组重塑为三维数组 对于需要一个或多个时间步长和一个或多个特征的多个样本的算法，通常需要将每行代表一个序列的二维数据重塑为三维数组。
开发出的库 专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotlib，能够简便的画图 独特的数据结构 1.1 为什么使用Pandas...，可读性就会更友好： （2）便捷的数据处理能力 （3）读取文件方便 （4）封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算 1.2 Pandas数据结构 Pandas中一共有三种数据结构，分别为...从版本0.20.0开始弃用：推荐的用于表示3D数据的方法是通过DataFrame上的MultiIndex方法。...所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...(path_or_buf=None, orient=None, lines=False) 将Pandas 对象存储为json格式 path_or_buf=None：文件地址 orient:存储的json
一、Pandas 和数据分析简介 在本章中，我们解决以下问题： 数据分析的动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述 使用 Pandas 的好处 数据分析的动机...pandas.Series：一维（1D）Pandas 数据结构 pandas.DatcaFrame：二维（2D）Pandas 表格数据结构 pandas.Panel：3 维（3D）Pandas 数据结构...将 3D NumPy 数组与轴标签一起使用 在这里，我们展示了如何从 3D NumPy 数组构造面板对象。...有关在 Pandas 中建立索引的更多参考，请查看官方文档。 在下一章中，我们将研究使用 Pandas 对数据进行分组，重塑和合并的主题。...数据透视和重塑 本节介绍如何重塑数据。 有时，数据以堆叠的格式存储。
Pandas基于numpy和matplotlib开发，既具有numpy的高性能数据处理能力，也具有matplotlib的绘图能力。...此外，Pandas对numpy和matplotlib的一些方法进行了更高层的封装和扩展，使用起来更方便和快捷，功能也更加强大。...pandas读取DataFrame数据时，如果数据行数和列数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...将日期设置为行索引后，“日期”这一列数据变成了索引，数据中就不再有日期了。可见，set_index()移动了列的位置，从数据移动到了行索引(但没有删除数据)。...可以看到，当同时设置“日期”和“股票代码”为行索引后，打印行索引的结果是MultiIndex(多重索引)，而前面打印原始数据的行索引为Index。
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