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Pandas vs Spark:获取指定N种方式

导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到获取指定多种实现做以对比。...无论是pandasDataFrame还是spark.sqlDataFrame,获取指定一是一种很常见需求场景,获取指定之后可以用于提取原数据子集,也可以根据该衍生其他。...当然,本文不过多对二者区别做以介绍,而仅枚举常用提取特定方法。...在Spark中,提取特定也支持多种实现,但与Pandas中明显不同是,在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一,大多还是用于得到一个DataFrame,而不仅仅是得到该Column类型...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定多种实现,其中Pandas中DataFrame提取一既可用于得到单列Series对象,也可用于得到一个只有单列

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Pandas基础使用系列---获取行和

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取行和数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有行数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行位置我们使用类似python中切片语法。...我们试试看如何将最后一也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据行和

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...读取第二行值 (2)读取第二行值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、名称或标签来索引 iloc:通过行、索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...(1)读取第二行值 # 索引第二行值,行标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果: 备注: #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行值 # 读取第二行值,与loc方法一样 data1

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pandas:由层次化索引延伸一些思考

删除层次化索引pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了方向上两级索引,且需要删除一级索引。...删除层次化索引操作如下: # 层次化索引删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...事实上,如果值是一维数组,在利用完特定函数之后,能做到简化的话,agg就能调用,反之,如果比如自定义函数是排序,或者是一些些更复杂统计函数,当然是agg所不能解决,这时候用apply就可以解决。...transmethod(df): """ 每个用户每天消费记录最大值、最高使用次数终端、最低使用次数终端 以及最高使用次数终端使用次数、最低使用次数终端使用次数。...总结 层次索引删除 列表模糊查找方式 查找dictvalue值最大key 方式 当做简单聚合操作(max,min,unique等),可以使用agg(),在做复杂聚合操作时,一定使用apply

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(下篇)

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。...Series来索引DataFrame result = df[mask] 你已经这就顺利地解决了粉丝问题了?...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...但是粉丝改需求了,前提是我可能不知道大写还是小写,如何全部匹配出来?...再次反应是加个或进行处理,也可以用如下代码: # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...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: 顺利地解决了粉丝问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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性能优化-如何选择合适建立索引

3、如何选择合适建立索引 1、在where从句,group by从句,order by从句,on从句中添加索引 2、索引字段越小越好(因为数据库数据存储单位是以“页”为单位,数据存储越多,...IO也会越大) 3、离散度大放到联合索引前面 例子: select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...2、数据量少字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系,加索引不起作用 4、符合最左原则 ② 什么是联合索引 1、两个或更多个列上索引被称作联合索引,又被称为是复合索引。...2、利用索引附加,您可以缩小搜索范围,但使用一个具有两索引 不同于使用两个单独索引。...所以说创建复合索引时,应该仔细考虑顺序。对索引所有执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意执行搜索时,复合索引则没有用处。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他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: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,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数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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Pandas针对某百分数取最大值无效?(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么,转化了1%以后,再对某做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()],最大值 明明有15%却显示不出来,只显示出来10%以下,是什么原因啊?...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下:因为你百分比这一是文本格式。首先的话需要进行数据类型转换,现在先转为flaot型。...df[df.比例 == df.比例.max()] max1['比例'] = max1['比例'].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x)) print(max1) 先取最大值所在行...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas针对某百分数取最大值无效?(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么,转化了1%以后再对某做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()],最大值 明明有15%却显示不出来,只显示出来10%以下,是什么原因啊?...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在行,然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝问题,这一篇文章我们一起来看看另外一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了,怎么取最大数?...二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个提示如下:一般来说在Excel可以设置格式为百分数,而不是添加字符串%符号,如果是后者,把字符串型百分数转换成小数,再取最大值 这里【瑜亮老师】给了一个代码如下...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas如何查找某中最大值?

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中值、行和

df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和交集。...想想如何在Excel中引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][行索引]。...这有时称为链式索引。记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。

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盘点使用Pandas解决问题:对比两数据取最大值5个方法

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】粉丝问了一个关于使用pandas解决两数据对比问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...大概意思是说在DF中有2数据,想每行取两数据中最大值,形成一个新,该怎么写?最开始【iLost】自己使用了循环方法写出了代码,当然是可行,但是写就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法,感谢大佬们解答,一起来看看吧! 方法一:【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单,但是对于Pandas不熟悉小伙伴,接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas,代码如下: df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问,针对df中,想在每行取两数据中最大值,作为新问题,给出了具体说明和演示,一共5个方法,顺利地帮助粉丝解决了问题,也帮助大家玩转Pandas,学习Python相关知识。

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Pandas实现这股票代码中10-12之间股票筛出来

一、前言 前几天在Python白银交流群【YVONNE】问了一个Pandas数据分析问题,一起来看看吧。 问题描述:原始数据长这样 ,我需要把SHRCD这股票代码中10-12之间股票筛出来。...原始数据如下图所示: 他报错内容如下所示: 他说我不能比int和str ,但我以为我取证以后就直接是int了,所以不知道怎么改 也可能是我没搞懂int和str。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路: 看上去整体代码没啥问题,主要是括号不对称导致。 经过点拨,顺利地解决了粉丝问题。后来【瑜亮老师】也指出其实不用转换成int也能比较大小。...另外代码有提示,这里标红了,可以针对性解决问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题

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Pandas处理csv表格时候如何忽略某一内容?

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【笑】粉丝问了一个Pandas处理问题,如下图所示。 下面是她数据视图: 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个解决方法。...只需要在读取时候,加个index_col=0即可。 直接一步到位,简直太强了!...当然了,这个问题还可以使用usecols来解决,关于这个参数用法,之前有写过,可以参考这个文章:盘点Pandas中csv文件读取方法所带参数usecols知识。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要分享了Pandas处理csv表格时候如何忽略某一内容问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【笑】提问,感谢【甯同学】给出代码和具体解析。

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如何使用pandas读取txt文件中指定(有无标题)

最近在倒腾一个txt文件,因为文件太大,所以给切割成了好几个小文件,只有第一个文件有标题,从第二个开始就没有标题了。 我需求是取出指定数据,踩了些坑给研究出来了。...import pandas as pd # 我们需求是 取出所有的姓名 # test1内容 ''' id name score 1 张三 100 2 李四 99 3 王五 98 ''' test1...补充知识:关于python中pandas读取txt文件注意事项 语法:pandas.read_table() 参数: filepath_or_buffer 文件路径或者输入对象 sep 分隔符,默认为制表符...names 读取哪些以及读取顺序,默认按顺序读取所有 engine 文件路径包含中文时候,需要设置engine = ‘python’ encoding 文件编码,默认使用计算机操作系统文字编码...以上这篇如何使用pandas读取txt文件中指定(有无标题)就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Pandas Cookbook》第06章 索引对齐1. 检查索引2. 求笛卡尔积3. 索引爆炸4. 用不等索引填充数值5. 从不同DataFrame追加6. 高亮每最大值7. 用链式方法重现

高亮每最大值 In[61]: pd.options.display.max_rows = 8 # 读取college数据集,INSTNM作为 In[62]: college = pd.read_csv...# 用idxmax方法选出每最大值索引标签 In[71]: max_cols = college_n2.idxmax() max_cols Out[71]: SATVRMID...,用eq方法比较DataFrame每个值和该最大值 In[78]: college_n.eq(college_n.max()).head() Out[78]: ?...[80]: college_n.shape Out[80]: (7535, 18) In[81]: has_row_max.sum() Out[81]: 401 # 结果很奇怪,这是因为许多百分比最大值是...# 一些只有一个最大值,比如SATVRMID和SATMTMID,UGDS_WHITE却有许多最大值。有109所学校学生100%是白人。

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