Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。 为了访问狗的身高值，只需两次调用基于索引的检索，例如 df.loc ['dog']。...例如，如果 df1 具有3个键foo 值， 而 df2 具有2个相同键的值，则 在最终DataFrame中将有6个条目，其中 leftkey = foo 和 rightkey = foo。 ?...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...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。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?
此外，如果你知道几个特定列的数据类型，则可以添加参数dtype = { c1 ：str， c2 ：int，...}，以便数据加载得更快。...]） 选择仅具有数字特征的子数据帧。...缺失值的数量 构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull（）和.sum（）来计算指定列中缺失值的数量。...选择具有特定ID的行 在SQL中，我们可以使用SELECT * FROM ... WHERE ID（ A001 ， C022 ，...）来获取具有特定ID的记录。...如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format = ％。0f 将所有浮点数舍入为整数。
此外，如果你知道几个特定列的数据类型，则可以添加参数dtype = {'c1'：str，'c2'：int，...}，以便数据加载得更快。...']） 选择仅具有数字特征的子数据帧。...缺失值的数量 构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull()和.sum()来计算指定列中缺失值的数量。 1....df.head() 8. 选择具有特定ID的行 在SQL中，我们可以使用SELECT * FROM ... WHERE ID('A001'，'C022'，...)来获取具有特定ID的记录。...如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format ='%。0f'将所有浮点数舍入为整数。
，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，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...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...unique、nunique，也是仅适用于series对象，统计唯一值信息，前者返回唯一值结果列表，后者返回唯一值个数(number of unique） ?
导入数据 您将通过使用sqlite3包查询sqlite数据库并使用转换为DataFrame来读入数据pandas。您的数据将被过滤，仅包括当前活跃的现代团队，以及团队仅玩150场或更多游戏的年份。...清理和准备数据 如上所示，DataFrame没有列标题。您可以通过将标题列表传递给columns属性来添加标题pandas。...有几种方法可以消除空值，但最好先显示每列的空值计数，以便决定如何最好地处理它们。 在这里你会看到一个权衡：你需要干净的数据，但你也没有大量的数据。其中两列具有相对少量的空值。...CS（Caught Stealing）列中有419个空值，而（HBPPitch by Pitch）列中有1777个空值。 如果消除列中具有少量空值的行，则会丢失超过百分之五的数据。...请注意，如果您不使用Jupyter笔记本，则必须使用它plt.show()来显示图表。 打印出每年的平均胜利（W）。您可以使用此mean()方法。
因此，如果使用一个版本的时区库将数据本地化到 HDFStore 中的特定时区，并且使用另一个版本更新数据，则数据将被转换为 UTC，因为这些时区不被视为相等。...仅读取 Parquet 文件的特定列。...此外，Stata 保留某些值来表示缺失数据。导出特定数据类型的非缺失值超出 Stata 允许范围的值将重新定义变量为下一个更大的大小。...NA 和缺失数据处理 na_valuesscalar、str、类似列表或字典，默认为None 附加字符串识别为 NA/NaN。如果传递字典，则为每列指定特定的 NA 值。...如果keep_default_na为True，并且未指定na_values，则仅使用默认的 NaN 值进行解析。
NA 和缺失数据处理 na_values 标量、字符串、类似列表或字典，默认为None 附加字符串识别为 NA/NaN。如果传递了字典，则为每列指定特定的 NA 值。...如果keep_default_na为True，并且未指定na_values，则仅使用默认 NaN 值进行解析。...如果您的 CSV 文件包含具有混合时区的列，则默认结果将是一个对象类型的列，其中包含字符串，即使使用 parse_dates 也是如此。...True，则推断数据类型；如果是列到数据类型的字典，则使用它们；如果为`False`，则根本不推断数据类型，默认为 True，仅适用于数据。...+ `convert_dates`：要解析日期的列的列表；如果为`True`，则尝试解析类似日期的列，默认为`True`。
如果发现任何问题，我们将不得不决定如何处理这些记录。 分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎的名称。 现有数据- 通过表格数据和图表，清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...[1]: 0 1 0 Bob 968 1 Jessica 155 2 Mary 77 3 John 578 4 Mel 973 如果我们想给列特定的名称...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。现在找到973值的实际宝贝名称看起来有点棘手，所以让我们来看看吧。...解释一下：df ['Names'] - 这是婴儿名字的整个列表，整个名字栏 df ['Births'] - 这是1880年的整个出生列表，整个出生列 df['Births'].max() - 这是Births
默认情况下，当打印出DataFrame且具有相当多的列时，仅列的子集显示到标准输出。显示的列甚至可以多行打印出来。...display.max_rows的值，则输出DataFrame可能不完整，如下所示。...如何漂亮打印Pandas的DataFrames 如果您的显示器足够宽并且能够容纳更多列，则可能需要调整一些显示选项。我将在下面使用的值可能不适用于您的设置，因此请确保对其进行相应的调整。...如何打印所有行 现在，如果您的DataFrame包含的行数超过一定数目，那么将仅显示一些记录（来自df的头部和尾部）： import pandas as pd import numpy as np...如果要显示更多列，则可能有时还必须调整display.width。 您可以使用describe_option（）找到完整的显示列表： pd.describe_option(‘display’) .
如果没有传递列，列将是字典键的有序列表。...其余的命名元组（或元组）只是被解包，它们的值被提供给 `DataFrame` 的行。 如果任何一个元组比第一个 `namedtuple` 短，则相应行中的后续列将被标记为缺失值。...如果传递了索引和/或列，则保证了结果 DataFrame 的索引和/或列。因此，字典的 Series 加上特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。...如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。...如果有任何嵌套的字典，这些将首先转换为 Series。如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。
对于如上DataFrame，需要提取其中的A列，则常用的方法有如下4种： df.A：即应用属性提取符"."...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...，此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...当然，本文不过多对二者的区别做以介绍，而仅枚举常用的提取特定列的方法。...，常用的方法多达7种，在这方面似乎灵活性相较于Pandas中DataFrame而言具有更为明显的优越性。
例如，如果想要Manhattan区的所有记录： df[df['Borough']=='MANHATTAN'] 图2：使用pandas布尔索引选择行 在整个数据集中，看到来自Manhattan的1076...在df[]中，这个表达式df['Borough']=='MANHATTAN'返回一个完整的True值或False值列表（2440个条目），因此命名为“布尔索引”。...一旦将这个布尔索引传递到df[]中，只有具有True值的记录才会返回。这就是上图2中获得1076个条目的原因。...使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。
如果max_dept_sal在其索引中重复了任何部门，则该操作将失败。 例如，让我们看看当我们在具有重复索引值的等式的右侧使用数据帧时会发生什么。...导入时，如果列中至少包含一个字符串，则 pandas 将列的所有数值强制转换为字符串。 通过检查步骤 2 中的特定列值，我们可以清楚地看到 在这些列中有字符串。.../img/00111.jpeg)] 有些列具有一个唯一的最大值，例如SATVRMID和SATMTMID，而另一些列则具有UGDS_WHITE。...如果没有重复的值，则分组将毫无意义，因为每个组只有一行。 连续数字列通常具有很少的重复值，并且通常不用于形成组。...如果任何一列具有相同的名称，则必须为lsuffix或rsuffix参数提供一个值，以在结果中区分它们： >>> stocks_2016.join(stocks_2017, lsuffix='_2016'
，输出如下： 对于特别大的 DataFrame，head 方法会选取前五行： frame.head() 如果指定了列序列，则 DataFrame 的列就会按照指定顺序进行排列，代码示例： pd.DataFrame...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典...03-26 4 5 6 7 2019-03-27 8 9 10 11 ''' # 根据标签选择数据 # 获取特定行或列 # 指定行数据 print(df.loc['2019-03-25...['20190326', 'A']) ''' 4 ''' # 根据序列iloc获取特定位置的值, iloc是根据行数与列数来索引的 print(df.iloc[1,0]) # 13, numpy
，则仅包括分类列： In [103]: frame = pd.DataFrame({"a": ["Yes", "Yes", "No", "No"], "b": range(4)}) In [104]:...，则仅包括分类列： In [103]: frame = pd.DataFrame({"a": ["Yes", "Yes", "No", "No"], "b": range(4)}) In [104]:...当设置为 True 时，传递的函数将接收一个 ndarray 对象，如果您不需要索引功能，则具有积极的性能影响。 聚合 API 聚合 API 允许以一种简洁的方式表达可能的多个聚合操作。...列匹配应用函数返回的 Series 的索引。 如果应用的函数返回其他任何类型，则最终输出是一个 Series。...当设置为 True 时，传递的函数将收到一个 ndarray 对象，如果您不需要索引功能，则具有积极的性能影响。 聚合 API 聚合 API 允许以一种简洁的方式表达可能的多个聚合操作。
.describe()默认情况下仅分析数字列，但是如果使用include参数，则可以提供其他数据类型： >>> import numpy as np >>> nba.describe(include=np.object...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典的相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法：.loc和.iloc。...现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...如果我们为列选择正确的数据类型，则可以显着提高代码的性能。我们再看一下nba数据集的列： >>> df.info() ? 有十列具有数据类型object。
使用列表或数组 data.iloc[:5] 3. 切片对象 data.iloc[:5,:4] # 以,分割,前面切片5行,后面切片4列 常见的方法就如上所示。....drop_duplicates() # 某一列后出现重复数据被清除 删除先出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates(keep=last) # # 某一列先出现重复数据被清除...ignore_index: 布尔值，默认为 False。如果为 True，则不要使用串联轴上的索引值。结果轴将被标记为 0, …, n - 1。...如果通过了多个级别，则应包含元组。 levels: 序列列表，默认无。用于构建 MultiIndex 的特定级别（唯一值）。否则，它们将从密钥中推断出来。 names: 列表，默认无。...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组 left_index：如果True，则使用左侧 DataFrame 或 Series 中的索引（行标签）作为其连接键
我们可以使用特定值、聚合函数（例如均值）或上一个或下一个值。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...，函数的列表作为参数传递。... Customers'},inplace=True) 此外，**「NamedAgg 函数」**允许重命名聚合中的列 import pandas as pd df_summary = df[['Geography...但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。
警告 如果安装了 BeautifulSoup4，则必须安装 lxml 或 html5lib 或两者都安装。仅安装 BeautifulSoup4 不会 使 read_html() 起作用。...使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...在这些括号内，您可以使用单个列/行标签、列/行标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。 使用loc选择特定行和/或列时，请使用行和列名称。...在这些括号内，您可以使用单个列/行标签、列/行标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。 使用loc选择特定行和/或列时，请使用行和列名称。
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