然后,我们使用.reindex()方法来重新索引DataFrame,仅选择存在于有效标签中的列。...请注意,上述示例代码仅演示了如何使用两种解决方法来处理KeyError错误,并根据订单号列表筛选出相应的订单数据。实际应用中,你可以根据具体的需求和数据结构进行适当的修改和调整。...希望这个示例代码能够帮助你解决实际应用中遇到的类似问题。在Pandas中,通过索引器.loc或[]可以用于查找标签。这些标签可以是行标签(索引)或列标签。...可以将行标签查找和列标签查找结合起来,实现对数据的选择和筛选。例如,df.loc[['row1', 'row2'], ['column1', 'column2']]可以选择特定的行和列组合。...需要注意的是,在Pandas中,索引器.loc和[]可以实现更灵活的选择和筛选操作,还可以使用切片操作(如df.loc[:, 'column1':'column2'])来选择连续的行或列
掌握基本操作:学习如何插入、删除行/列,重命名工作表,以及基本的数据输入。 使用公式:学习使用Excel的基本公式,如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等,并理解相对引用和绝对引用的概念。...数据排序和筛选:掌握如何对数据进行排序和筛选,以查找和组织信息。 数据透视表:学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...增加数据 插入行或列:右键点击行号或列标,选择“插入”。 输入数据:直接在单元格中输入数据。 2. 删除数据 删除行或列:右键点击行号或列标,选择“删除”。...自定义排序:点击“排序和筛选”中的“自定义排序”,设置排序规则。 6. 筛选 应用筛选器:选中数据区域,点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。 筛选特定数据:在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...高级筛选 自定义筛选条件:设置复杂的筛选条件,如“大于”、“小于”、“包含”等。 错误检查 追踪错误:找出公式中的错误来源。 错误检查:使用Excel的错误检查功能识别和修复常见错误。
列操作 数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。...数据筛选 如果是筛选行列的话,通常有以下几种方法: 有时我们需要按条件选择部分列、部分行,一般常用的方法有: 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 按索引选择行 df.loc[label...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...如果想直接筛选包含特定字符的字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。...df.query("语文 > 英语") 输出: select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例,我们仅选择具有数据类型'int64'的列。
与Excel中的筛选类似,我们还可以在数据框架上应用筛选,唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。...如果不需要新数据框架中的所有列,只需将所需的列名传递到.loc[]中即可。例如,仅需要选择最新排名、公司名称和营业收入,我们可以执行以下操作。注意,它只返回我们指定的3列。...图2 发生了什么(原理) 了解事情究竟是怎么发生的很重要,这将帮助我们理解如何在pandas上使用筛选。...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]中时,它将只返回有真值的行(即,从Excel筛选中选择1),值为False的行将被删除。...在现实生活中,我们经常需要根据多个条件进行筛选,接下来,我们将介绍如何在pandas中进行一些高级筛选。
所以要过滤pandas DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。...返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。 示例1 提取数量为95的所有行,因此逻辑形式中的条件可以写为 - Quantity == 95 需要将条件写成字符串,即将其包装在双引号“”中。...它返回了数量为95的所有行。如果用一般查询的方式可以写成: df [df [“Quantity”] == 95] 但是,如果想在同一列中再包含一个条件怎么办?...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串...OrderDate.dt.month显示了如何使用DT访问者仅提取整个日期值的月份值。
在计算机编程中,pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。...# 取行名为'A'的行 data.loc[:,['x','z'] ] # 表示选取所有的行以及columns为x,z的列 data['name'].values...# 选择2行开始、2-11列** [m, n] = data.shape # 对m,n进行复制,m等于最大行数 n等于最大列数 data.notnull()...) 2、查询 单条件查询 import pandas as pd path = 'c:/pandas/筛选.xlsx' data = pd.read_excel(path ,index_col='出生日期...pd path = 'c:/pandas/筛选.xlsx' data = pd.read_excel(path,index_col='出生日期') print(data.loc['1983-10-27
使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...它返回了数量为95的所有行。如果用一般查询的方式可以写成: df [df [“Quantity”] == 95] 但是,如果想在同一列中再包含一个条件怎么办?...示例4 假设想获得数量不等于95的所有行。最简单的答案是在条件之前使用not关键字或否定操作符〜 df.query("not (Quantity == 95)") 结果它包含数量不是95的所有行。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串...OrderDate.dt.month显示了如何使用DT访问者仅提取整个日期值的月份值。
PANDAS中的DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串...OrderDate.dt.month显示了如何使用dt访问者仅提取整个日期值的月份值。
Kevin 还是 PyCon 培训讲师,主要培训课程如下: PyCon 2016,用 Scikit-learn 机器学习技术处理文本 PyCon 2018,如何用 Pandas 更好(或更糟)地实现数据科学...选择所有数值型的列,用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样的方法,还可以选择所有字符型的列。 ? 同理,还可以用 datetime 选择日期型的列。 传递列表即可选择多种类型的列。 ?...用这种方式转换第三列会出错,因为这列里包含一个代表 0 的下划线,pandas 无法自动判断这个下划线。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同的列,该怎么办? 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 列。 ?...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,但返回与原始数据行数一样的输出结果,本例中为 4622 行。 ?
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法: 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构: for row in filereader...pandas提供loc函数,可以同时选择特定的行与列。...需要在逗号前设定行筛选条件,在逗号后设定列筛选条件。 例如,loc函数的条件设置为:Supplier Name列中姓名包含 Z,或者Cost列中的值大于600.0,并且需要所有的列。...这次使用的是列标题 data_frame_column_by_name.to_csv(output_file, index=False) 2.4 选取连续的行 pandas提供drop函数根据行索引或列标题来丢弃行或列...pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行,并可以提供一个列标题列表。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...选择所有数值型的列,用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样的方法,还可以选择所有字符型的列。 ? 同理,还可以用 datetime 选择日期型的列。 传递列表即可选择多种类型的列。 ?...用这种方式转换第三列会出错,因为这列里包含一个代表 0 的下划线,pandas 无法自动判断这个下划线。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同的列,该怎么办? 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 列。 ?...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,但返回与原始数据行数一样的输出结果,本例中为 4622 行。 ?
尽管表2包含相同客户的多个条目,但出于演示目的,我们仅使用第一个条目的值。例如,对于Harry,我们想带入其购买的“Kill la Kill”。...pandas提供了广泛的工具选择,因此我们可以通过多种方式复制XLOOKUP函数。这里我们将介绍一种方法:筛选和apply()的组合。...pandas系列的一个优点是它的.empty属性,告诉我们该系列是否包含值或空,如果match_value为空,那么我们知道找不到匹配项,然后我们可以通知用户在数据中找不到查找值。...dataframe.apply(func, axis = 0,args=()) func:我们正在应用的函数 axis:我们可以将该函数应用于行或列。...默认情况下,其值是=0,代表行,而axis=1表示列 args=():这是一个元组,包含要传递到func中的位置参数 下面是如何将xlookup函数应用到数据框架的整个列。
pd.Timestamp(),时间戳对象,从其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas中的一个类,实际上相当于Python标准库中的datetime的定位,在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...(str):时间提取字符串 其中,pd.to_datetime可接受单个或多个日期数值,具体类型包括数值型、字符串、数组或pd.series等序列,其中字符串日期格式几乎包含了所有可能的组成形式,例如...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期,并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据,例如选取特定时段、特定日期等。...实际上,这是pandas行索引访问的通用策略,即模糊匹配。...需注意的是该方法主要用于数据列的时间筛选,其最大优势在于可指定时间属性比较,例如可以指定time字段根据时间筛选而不考虑日期范围,也可以指定日期范围而不考虑时间取值,这在有些场景下是非常实用的。 ?
标签:Python与Excel,pandas Excel使绘制图形变得非常容易。Python也是如此!这里,我们将快速熟悉如何在Python中绘制图形。...我们将使用pandas库来处理数据,仅使用一行代码就可获取转换成类似于表格格式的数据到Python。...如果你想关注特定国家,只需对所需国家应用筛选到数据框架即可。 由于前4列只是地理信息,我们可以去掉它们,只关注每日数字。...import matplotlib.pyplot as plt global_num.plot() plt.show() 图3 考虑到我们只使用了2行代码,我们甚至都没有告诉pandas哪一列是x轴,...后续文章中,我们会讨论如何制作更漂亮的图形。 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。
示例:筛选数据 如果我们想要筛选出某列数值大于特定值的数据,可以像这样操作: filtered_data = df[df['amount'] > 100] print('Filtered data:',...最后,使用to_excel将新数据写入到文件中。 数据清洗与转换 在实际工作中,Excel文件中的数据可能存在一些杂乱或不规范的情况。...Pandas提供了多种方法来处理缺失值,例如使用dropna()删除包含缺失值的行,或使用fillna()填充缺失值。...# 删除包含缺失值的行 df_cleaned = df.dropna() # 填充缺失值 df_filled = df.fillna(0) 数据类型转换 有时,我们需要将某列的数据类型转换为其他类型,...通过apply()方法,你可以将自定义函数应用到DataFrame的每一行或列。
2、查看多列 ? 3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数,其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意,索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ?...6、筛选多种数值 ? 7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表,此方法相当于excel中的高级过滤器功能: ?...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表: ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量: ? 3、求和 按行或列求和数据: ? 为每行添加总列: ?...NaN; inner——仅显示两个共享列重叠的数据。
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。...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录,行索引不包含2,列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...[0:2)之间,列名为'col1'和'col2'的记录,行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据,直接写索引值即可。...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。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件,且多个条件的逻辑为“或”,用|表示
Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg...:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum:计算分组的总和...计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行...drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area
只需按住 Shift 或 Ctrl 键,来选择在输出的每一行上需要的列,然后选择【逆透视列】。...【注意】 本书建议是使用【逆透视其他列】或【仅逆透视选定列】命令。...图 7-12 讨厌的东西,如何将其规范化 在这个文件中,有如下两个问题需要考虑。 厨师职位包含 “Grill,Prep 和 Line” 都在一列中,用 “/” 字符分开。...【警告】 这个搜索框应用了一个筛选器,显示包含用户输入的字符模式的任何值。不接受通配符和数学运算符。 在处理列中的过程中有超过 1,000 行的数据集时,将遇到一个挑战。...图 7-22 手动创建一个包含 “ia” 的筛选器 当用户不能在筛选器列表中看到数据时,或者需要为筛选器配置一些更复杂的条件,如【且】和【或】条件时,【筛选行】对话框的这个视图非常有用。
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