import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
（1）Series对象 Series是一个一维数组对象，包含一个值序列和索引序列。它有两个十分常用的属性：values和index，values获取值对象，index获取索引对象。...（2）Series的基础操作 2.1 过滤、相乘和数学函数 对Series对象使用简单的过滤、相乘和应用数学函数，可以对Series对象进行批量操作，并且保存索引值链接。...2.2 重建索引、改变索引顺序 在DataFrame和Series中，重建索引和改变索引顺序是重要的一个操作；示例如下： 2.3 检查缺失数据 一般通过isnull和notnull检查缺失数据。...2.4 series对象的相加和name属性 series的加和操作与数据库的加和很像，当其中有一个值为缺失值时，加和的结果就是缺失值。...Series对象自身和其索引都有name属性，这个特性与pandas其它重要功能集成在一起（我在数据分析中并不怎么用到，以后如果有用到会再发一篇文章）。
pandas创始人对pandas的讲解 在pandas的官网（Python Data Analysis Library）上，我们可以看到有一段pandas创始人Wes McKinney对pandas的讲解...数据帧 2 一般的二维标签，大小可变的表格结构，具有潜在的非均匀类型列。 面板 3 一般3D标签，大小可变的数组。 ---- Series 系列是具有均匀数据的一维数组结构。...，与数据的长度相同。...(data) 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...如果标签存在重复使用，则多行将被删除。
、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...还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口 正是由于具有这些强大的数据分析与处理能力，pandas还有数据处理中"瑞士军刀"的美名。...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?...applymap，仅适用于dataframe对象，且是对dataframe中的每个元素执行函数操作，从这个角度讲，与replace类似，applymap可看作是dataframe对象的通函数。 ?
eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。 ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。...index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。...Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。...eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。 ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。...Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
这是SELECT的查询序列号 select_type SELECT类型,可以为以下任何一种: 类型 介绍 SIMPLE 简单SELECT(不使用UNION或子查询) PRIMARY...eq_ref 对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。 ref 对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。...index 该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL 对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。...rows 显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。 filtered 显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。...Not exists MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...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。
当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。 合并类型介绍 默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。...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。...这个函数用于处理时间序列数据或其他有序数据，并且可以根据指定的列或索引按照最接近的值进行合并。...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。...另外具有精确匹配的键也会受到影响，它们会选择最后一行键。 可以通过设置allow_exact_matches=False来关闭精确匹配合并。
eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。...Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。...eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。 ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。...ref显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。rows显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。...Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
参考链接： 带有Pandas的Python：带有示例的DataFrame教程 Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。...Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...用法： DataFrame.ne(other, axis=’columns’, level=None) 参数： other:系列，DataFrame或常量 axis:对于系列输入，轴与系列索引匹配... level:在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值 返回：结果：DataFrame 范例1：采用ne()用于检查序列和 DataFrame 之间是否不相等的函数。 ...范例2：采用ne()用于检查两个datframe是否不相等的函数。一个 DataFrame 包含NA值。
Data Analysis） 序列（Series） 数据帧（DataFrame） 重索引 删除条目 索引，选择和过滤 算术和数据对齐 函数应用和映射 排序和排名 带有重复值的轴索引 汇总和计算描述性统计量...数据可以是任何 NumPy 数据类型，标签是序列的索引。...每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。 索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...，则将DataFrame对象相加，会产生行和列的索引对的并集，使不重叠的索引为 NaN： np.random.seed(0) df_8 = DataFrame(np.random.rand(9).reshape...的列上匹配Series的索引，向下广播行并合并不匹配的索引： ser_9 = Series(range(3), index=['a', 'd', 'e']) ser_9 ''' a 0 d
： 参数 描述 index 用作索引的新序列。...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要的一个功能是，它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时，如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。...和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series...在本例中，我们的目的是匹配DataFrame的行索引（axis='index' or axis=0）并进行广播。...样本值的累计最大值和累计最小值 cumprod 样本值的累计积 diff 计算一阶差分（对时间序列很有用) pct_change 计算百分数变化 ---- 3.1 相关系数与协方差 有些汇总统计（
存储多级索引的 DataFrames 将多级索引的 DataFrames 存储为表与存储/选择同质索引的 DataFrames 非常相似。...其思想是有一个表（称之为选择器表），你在这个表中索引大部分/全部列，并执行你的查询。其他表是数据表，其索引与选择器表的索引匹配。然后你可以在选择器表上执行非常快速的查询，同时获取大量数据。...Arrow 类型系统提供了更广泛的类型数组，与历史上的 pandas/NumPy 类型系统更接近匹配数据库类型。...index_colint、str、int/str 序列或 False，可选，默认为`None` 用作`DataFrame`行标签的列，可以是字符串名称或列索引。...解析具有混合时区的 CSV pandas 无法本地表示具有混合时区的列或索引。
需要注意的是 loc 函数的第一个参数不能直接传入整数，可以考虑送个列表进去 DataFrame.iloc[]访问 使用方法与 loc 相似，主要区别是该函数在使用时对列的索引可以用列索引号。...list 的索引，值为 list 的索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组...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。...，pd 会将 df 拆成 n 个一维的分别与 ser 进行匹配然后进行算术运算 By default, arithmetic between DataFrame and Series matches...（一一匹配），亦可以是一个字典键值对匹配即可。
数组f的维度与a不完全匹配，但NumPy会自动广播f，使其与a相同的维度，然后进行逐元素相乘。结果赋值给变量g，得到一个新的数组。...以下是矩阵乘法的规则： 维度匹配：要进行矩阵乘法，被乘矩阵的列数必须与乘矩阵的行数相等。如果矩阵 A 的形状为 m×n，矩阵 B 的形状为 n×p，那么它们可以相乘，结果矩阵的形状将为 m×p。...首先，我们确定维度匹配。矩阵 A 是一个2×3的矩阵，矩阵 B 是一个3×2的矩阵，它们的列数和行数相等，满足维度匹配的条件。因此，它们可以相乘得到一个2×2的结果矩阵。...其中，a1具有指定的日期索引和列标签，而a2具有默认的整数索引和列标签。这些DataFrame对象包含了随机生成的数据，可用于进行数据分析和处理。 2....如果索引中有原来 DataFrame 中不存在的标签，那么对应的行将会被填充为缺失值。
序列与 NumPy 数组相似，但是它的不同之处在于具有索引，该索引允许对项目进行更丰富的查找，而不仅仅是从零开始的数组索引值。 以下从 Python 列表创建一个序列。： 输出包括两列信息。...如果将整数传递给[]，并且索引具有整数值，则通过将传入的值与整数标签的值进行匹配来执行查找。...1和2与标签0的红色，4和5从标签3的green以及红色6到5的blue匹配。...这些示例与Series的示例相似，但是证明，由于DataFrame具有列和关联的列索引，因此语法与Series有所不同。...下面将PER列与随机数据的序列相加。 由于这使用对齐方式，因此有必要使用与目标数据帧相同的索引。
时间序列数据Pandas对时间序列数据的支持十分强大，可以轻松处理时间索引和时间频率。...高级数据操作10.1 应用函数pythonCopy code# 对DataFrame应用函数df['Salary'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 1.1)print...18.1 字符串匹配与替换pythonCopy code# 字符串匹配与替换df['City'] = df['City'].str.replace(' ', '_')print(df)18.2 字符串提取...自定义函数与映射Pandas允许用户自定义函数并应用于DataFrame中的数据，同时也支持通过映射方式进行数据的转换。...多级索引与数据透视表进阶Pandas支持多级索引，允许你在一个轴上具有多个层次的索引，从而更灵活地处理复杂的数据。
索引 序列中的所有元素都有编号，从零开始依次递增，例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> said = "hello world" >>> said[0] 'h' >>> said[1] '...e' >>> said[-1] 'd' >>> said[-2] 'l' 索引0指向的是第一个元素，-1指向的最后一个元素，我们可以使用索引来获取元素，上面的例子中我们也可以直接索引，不用赋值给一个变量...，可以直接对其进行索引操作，例如，结合input()函数来使用： 1 2 3 >>> print(input("Age: ")[-1]) Age: 25 5 下面结合一个示例来进行学习：...,month,day等都是str型，所以需要转换成int型 month_number = int(month) day_number = int(day) #这里就是运用了索引进行将列表中的元素给列出来...+ 'world' 'hello world' >>> [1,2,3] + [4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 2、序列可以与数相乘 1 2 3 4 5 6 >>> 5 * 'python
未指定的中间行将被删除(例如，跳过此示例中的2行) index_col(案例1) 默认为None 用列名作为DataFrame的行标签，如果给出序列，则使用MultiIndex。...，这是一种轻量级的可移植二进制格式，类似于二进制JSON，这种数据空间利用率高，在写入（序列化）和读取（反序列化）方面都提供了良好的性能。...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行...网址不接受https，尝试去掉s后爬去 match 正则表达式，返回与正则表达式匹配的表格 flavor 解析器默认为‘lxml’ header 指定列标题所在的行，list为多重索引 index_col...指定行标题对应的列，list为多重索引 skiprows 跳过第n行（序列标示）或跳过n行（整数标示） attrs 属性，比如 attrs = {'id': 'table'} parse_dates
以下内容演示了沿着列轴与两个DataFrame对象（具有多个共同的行索引标签）（2和3）以及不相交的行（df1和df3中的4）。...聚合的结果将具有与原始数据相同的结构化索引。...转换的一般过程 GroupBy对象的.transform()方法将一个函数应用于数据帧中的每个值，并返回另一个具有以下特征的DataFrame： 它的索引与所有组中索引的连接相同 行数等于所有组中的行数之和...生成的对象将具有与原始DateFrame对象的索引匹配的索引，在这种情况下为V，W，X，Y和Z。...Pandas 还使用PeriodIndex对Period对象序列进行形式化，该功能提供了根据与对象相关联的索引对齐数据项的功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
