本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！...在阅读本文前，你可以访问下方网站下载本文使用的示例数据，并导入MySQL与pandas中，一边敲代码一边阅读！...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 ?...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? ?...全连接 全连接返回左表和右表中的所有行，无论是否匹配，但并不是所有的数据库都支持，比如mysql就不支持，在SQL中实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1
在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...查找字符串长度 在电子表格中，可以使用 LEN 函数找到文本中的字符数。这可以与 TRIM 函数一起使用以删除额外的空格。...VLOOKUP 相比，merge 有许多优点： 查找值不需要是查找表的第一列； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...例如，没有[' 2014-07-09 '，'Apple']组，因为此数据不存在。 在上面的DataFrame中可以看到Order数据集中的每一行都映射到Delivery数据集中的组。...默认情况下它查找最接近匹配的已排序的键。在上面的代码中，与delivery_date不完全匹配的order_date试图在delivery_date列中找到与order_date值较小或相等的键。...另一个可以使用的策略是就近策略。在这个策略中使用向后或向前策略;取绝对距离中最近的那个。如果有多个最接近的键或精确匹配，则使用向后策略。
由于json_normalize函数，我们可以通过一个操作从json格式的对象创建Pandas DataFrame。 假设数据存储在一个名为data的JSON文件中。...格式: df = pd.json_normalize(data, "data") Explode函数 如果有一个与特定记录匹配的项列表。...在这方面，它的作用与SQL中的COALESCE函数相同。...如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...下面的代码行首先检查列a。如果有一个缺失的值，它从列B中获取它。如果列B中对应的行也是NaN，那么它从列C中获取值。
DataFrames 数据框架的剖析 Pandas的主要数据结构是一个DataFrame。它捆绑了一个二维数组，并为其行和列加上标签。...创建一个DataFrame 用已经存储在内存中的数据构建一个DataFrame竟是如此的超凡脱俗，以至于它可以转换你输入的任何类型的数据： 第一种情况，没有行标签，Pandas用连续的整数来标注行。...从这个简化的案例中你可以看到（见上面的 "full outer join 全外链"），与关系型数据库相比，Pandas在保持行的顺序方面是相当灵活的。...你可以手动否定这个条件，或者使用pdi库中的（一行长的）自动化： Group by 这个操作已经在 Series 部分做了详细描述：Pandas图鉴(二)：Series 和 Index。...它将索引和列合并到MultiIndex中： eset_index 如果你想只stack某些列，你可以使用melt： 请注意，熔体以不同的方式排列结果的行。
进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...),除了指明axis对行或者列标签的名字进行调整以外，还可以写成类似于index=mapper的形式，默认情况下，mapper匹配不到的值不会报错 更改 DataFrame 中的数据 更改值 更改值可以借助访问...] = 3#更改符合条件的记录的值 删除行或者列需要借助 drop 函数（要调整 inplace 参数，感觉这个函数主要是用来不显示某些列的）。...以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame
、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签，就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index，例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...，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...如下实现对数据表中逐元素求平方 ? 广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。
方法二：使用.reindex()方法重新索引另一种解决方法是使用Pandas的.reindex()方法来重新索引，以仅选择存在于DataFrame中的标签。...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。...行标签查找.loc索引器主要用于按行标签查找数据。可以使用单个标签或标签列表来选择行。...使用条件判断：df.loc[df['column'] > value] 可以使用条件判断语句来筛选行数据，返回一个DataFrame对象。列标签查找[]索引器主要用于按列标签查找数据。...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。
今天我们重新盘点66个Pandas函数合集，包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等，涉及“数据清洗”的方方面面。...缺失值与重复值 Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。...df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出： 在数值数据操作中，apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列；applymap...split 分割字符串，将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 extract、extractall...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
数据分析实战中遇到的几个问题？...—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q2：注意保证字段唯一性，如何处理 #以名称作为筛选字段时，可能出现重复的情况，实际中尽量以字段id唯一码与名称建立映射键值对，作图的时候尤其注意，避免不必要的错误，可以做以下处理： 1、处理数据以id...#条件查找 # # 条件查找 df5_9=df5.动力用电.notnull() # Series类型 true与false的一列 # df5_9 df5['动力用电'].notnull() #...方法一：使用一个名为np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...这里仍然是执行条件查询，但与直观不大相符的是这里会返回全部结果，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 ? 6. query，提到query，还得多说两句。...由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。
使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。 在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...也就是说，需要传递想要更改的每个值，以及希望将其更改为什么值。在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。...首先，如果有多个想要匹配的正则表达式，可以在列表中定义它们，并将其作为关键字参数传递给 replace 方法。然后，只需要显式传递另一个关键字参数值来定义想要的替换值。
如果你仔细查看其他人使用Pandas的代码，你会发现这条导入语句。 Pandas的数据类型 Pandas基于两种数据类型：series与dataframe。...你将获得类似下图的表 ? 当你在Pandas中查找列时，你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用，但有时候，数据可能会有特别长的列名，例如，有些列名可能是问卷表中的某整个问题。...在Pandas中，一个条目等同于一行，所以我们可以通过len方法获取数据的行数，即条目数。 ? 这将给你一个整数告诉你数据的行数。在我的数据集中，我有33行。...我们也可以使用这些条件表达式来过滤一个已知的dataframe。 ? 这将返回一个仅仅包含9、10月降雨量低于1000mm的条目的dataframe。 ?...在返回的series中，这一行的每一列都是一个独立的元素。 可能在你的数据集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ?
读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...这对于顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。
条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。比如，我们希望在下面这个表格中筛选出 'W'>0 的行： ?...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...查找空值 假如你有一个很大的数据集，你可以用 Pandas 的 .isnull() 方法，方便快捷地发现表中的空值： ?...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...你可以粗略浏览本文，了解Pandas的常用功能；也可以保存下来，作为以后数据处理工作时的速查手册，没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用的数据对象是数据框（DataFrame）和Series...数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...d1和d2 7 数据分类汇总 数据分类汇与Excel中的概念和功能类似。
的列与另一个 DataFrame 的索引进行连接时。...如果匹配了多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一个 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列 它支持更复杂的连接操作 其他考虑事项 填充手柄 在一定的一系列单元格中创建一个遵循特定模式的数字序列...与引用电子表格列类似，与Series一起工作。 Index 每个DataFrame和Series都有一个Index，这些是数据的行上的标签。...如果匹配多行，则每个匹配将有一行，而不仅仅是第一个匹配 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列 它支持更复杂的连接操作 其他考虑事项 填充手柄 在一组特定的单元格中按照一定模式创建一系列数字...在 pandas 中，这个操作通常是针对整列或DataFrame一次性通过条件表达式完成的。
以下是 pandas 擅长的一些事情： 处理浮点和非浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）非常容易 大小可变性：可以从 DataFrame 和更高维对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：对象可以显式地与一组标签对齐...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。...，isin() 条件函数会对提供的列表中的每一行返回True。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。
Pandas库 Pandas数据结构 1、Series （1）概念： Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...（2）DataFrame与Series之间的运算 将DataFrame的每一行与Series分别进行运算。...相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。 对于层次化索引对象，选取数据的方式可以通过内层索引，也可以通过外层索引来选取，选取方式和单层索引选取的方式一致。
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