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pythonpandasDataFrame行和操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w'返回DataFrame...#利用index值进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...(0) #取data第一行 data.icol(0) #取data第一 ser.iget_value(0) #选取ser序列第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列最后一个...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

这个函数返回是一个包含索引元组,其中 [0] 表示取出元组第一个数组,即满足条件元素索引数组。将这个数组赋值给变量 ind2。...(如列表元组等)每个元素应用指定函数,并返回一个包含应用结果新可迭代对象。...map 函数用于可迭代对象每个元素应用指定函数,并返回一个包含应用结果新可迭代对象。 返回值不同: filter 函数返回一个新可迭代对象,其中只包含满足条件元素。...这样,每个字符与 range(4) 对应位置上元素会被组合在一起,形成一个元组。最终,得到一个包含组合元组列表 s2。...结果将返回一个一维数组,其中包含每一元素和: [5, 7, 9] 因此,axis=0 是逐求和每一元素进行求和返回一个包含每一一维数组。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

下面是一个示例代码,展示了如何解决这个错误:pythonCopy codeimport pandas as pd# 创建第一个数据集data1 = pd.DataFrame({'姓名': ['小明',...可以根据自己实际需求和数据集情况,进行相应修改和调整。希望这个示例你有所帮助!reshape函数是NumPy库一个函数,用于改变数组形状。...另外,​​data.shape​​是NumPy数组一个属性,用于返回数组形状。它返回一个表示数组维度元组,可以直接通过该属性获取数组形状。..., 6]])shape = arr.shapeprint(shape)在上面的示例,我们首先创建了一个二维数组​​arr​​,其中包含了两行三元素。...shape​​属性返回是一个元组,该元组长度表示数组维度数,元组每个元素表示对应维度长度。在上面的示例,数组​​arr​​形状为​​(2, 3)​​,即包含2行3

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【Python环境】Python结构化数据分析利器-Pandas简介

列表字典构建DataFrame,其中嵌套每个列表(List)代表是一个,字典名字则是标签。这里要注意是每个列表元素数量应该相同。...否则会报错: ValueError: arrays must all be same length 从字典列表构建DataFrame,其中每个字典代表是每条记录(DataFrame一行),字典每个值对应是这条记录相关属性...dict返回是dict of dict;list返回列表字典;series返回是序列字典;records返回是字典列表 查看数据 head和tail方法可以显示DataFrame前N条和后...(可选参数,默认为所有标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表返回DataFrame,否则,则为Series。...df.groupby(['A','B']).sum()##按照A、B两值分组求和 对应R函数: tapply() 在实际应用,先定义groups,然后再不同指标指定不同计算方式。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十五)

使用传递分隔符连接 Series 每个元素字符串 get_dummies() 使用分隔符拆分字符串,返回包含虚拟变量 DataFrame contains() 如果每个字符串包含模式/正则表达式...(pat) findall() 计算每个字符串模式/正则表达式所有出现 match() 每个元素调用 re.match,返回匹配列表 extract() 每个元素调用re.search,返回一个...DataFrame,每个元素一行,每个正则表达式捕获组一 extractall() 每个元素调用re.findall,返回一个 DataFrame,每个匹配项一行,每个正则表达式捕获组一 len...(pat) findall() 计算每个字符串模式/正则表达式所有出现列表 match() 每个元素调用re.match,返回匹配组成列表 extract() 每个元素调用re.search...,返回一个 DataFrame,每个元素一行,每个正则表达式捕获组一 extractall() 每个元素调用re.findall,返回一个 DataFrame,每个匹配一行,每个正则表达式捕获组一

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

输出多数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据情况,在apply()同时输出多时实际上返回是一个Series,这个Series每个元素是与apply()传入函数返回值顺序对应元组...可以看到,这里返回是单列结果,每个元素返回值组成元组,这时若想直接得到各分开结果,需要用到zip(*zipped)来解开元组序列,从而得到分离返回值: a, b = zip(*data.apply...当为多个时传入这些变量名称列表DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要分组后子集,如下面的示例: #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...可以看到每一个结果都是一个二元组元组第一个元素是对应这个分组结果分组组合方式,第二个元素是分组出子集数据框,而对于DataFrame.groupby()得到结果。...3.2 利用agg()进行更灵活聚合 agg即aggregate,聚合,在pandas可以利用agg()Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合。

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据情况,在apply()同时输出多时实际上返回是一个Series,这个Series每个元素是与apply()传入函数返回值顺序对应元组...) 可以看到,这里返回是单列结果,每个元素返回值组成元组,这时若想直接得到各分开结果,需要用到zip(*zipped)来解开元组序列,从而得到分离返回值: a, b = zip(*data.apply...当为多个时传入这些变量名称列表DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要分组后子集,如下面的示例: #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...#利用列表解析提取分组结果 groups = [group for group in groups] 查看其中一个元素: 可以看到每一个结果都是一个二元组元组第一个元素是对应这个分组结果分组组合方式...agg即aggregate,聚合,在pandas可以利用agg()Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合。

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8 个 Python 高效数据分析技巧

具体来说,map通过列表每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例,它遍历每个元素并乘以2,构成新列表。请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。...,就像map一样,但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表一个子集。...在Pandas,删除一或在NumPy矩阵求和值时,可能会遇到Axis。...回想一下Pandasshape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame调用shape属性返回一个元组第一个值代表行数,第二个值代表列数...如果你想在Python其进行索引,则行数下标为0,数下标为1,这很像我们如何声明轴值。 Concat,Merge和Join 如果您熟悉SQL,那么这些概念您来说可能会更容易。

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最近,又发现了Pandas中三个好用函数

iteritems更多文档部分可自行查看 笔者猜测,可能是在早期items确实以列表形式返回,而后来优化升级为以迭代器形式返回了。不过在pandas文档简单查阅,并未找到相关描述。...如果说iteritems是进行遍历并以迭代器返回键值,那么iterrows则是各行进行遍历,并逐行返回(行索引,行)信息。...首先来看函数签名文档: 而后,仍以前述DataFrame为例,查看其返回结果: 这里仍然显式转化为list输出 结果不出所料:返回结果包含5个元组,其中各元组第一个值为相应行索引,第二个值为对应行...itertuplesname参数加以修改;另外,注意到在每个namedtuple都包含了4个元素,除了A、B、C三个取值外,还以index形式返回了行索引信息,这可以通过itertuples...对于具体功能而言: iteritems是面向迭代设计,items函数功能目前与其相同; iterrows和itertuples都是面向行迭代设计,其中iterrows以元组形式返回,但返回各行

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8个Python高效数据分析技巧。

具体来说,map通过列表每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例,它遍历每个元素并乘以2,构成新列表。 (注意!...) [2, 4, 6, 8, 10] Filter函数接受一个列表和一条规则,就像map一样,但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表一个子集。...在Pandas,删除一或在NumPy矩阵求和值时,可能会遇到Axis。...df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame调用shape属性返回一个元组第一个值代表行数,第二个值代表列数。...如果你想在Python其进行索引,则行数下标为0,数下标为1,这很像我们如何声明轴值。 6 Concat,Merge和Join 如果您熟悉SQL,那么这些概念你来说可能会更容易。

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这 8 个 Python 技巧让你数据分析提升数倍!

具体来说,map通过列表每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例,它遍历每个元素并乘以2,构成新列表。请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。...,就像map一样,但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表一个子集。...---- ---- 在Pandas,删除一或在NumPy矩阵求和值时,可能会遇到Axis。...回想一下Pandasshape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame调用shape属性返回一个元组第一个值代表行数,第二个值代表列数...Apply将一个函数应用于指定轴上每一个元素。使用Apply,可以将DataFrame(是一个Series)值进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!

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(数据科学学习手札69)详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg

将传入函数等作用于整个数据框每一个位置元素,因此其返回结果形状与原数据框一致,譬如下面的简单示例,我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理,其他类型则原样返回: def lower_all_string...当变量为1个时传入名称字符串即可,当为多个时传入这些变量名称列表DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要分组后子集,如下面的示例: #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组...可以看到每一个结果都是一个二元组元组第一个元素是对应这个分组结果分组组合方式,第二个元素是分组出子集数据框,而对于DataFrame.groupby()得到结果,主要可以进行以下几种操作: ●...3.2 利用agg()进行更灵活聚合   agg即aggregate,聚合,在pandas可以利用agg()Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合,其传入参数为字典...,键为变量名,值为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框v1进行求和、均值操作,v2进行中位数

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python数据分析——数据分类汇总与统计

假设我们有一个包含学生信息CSV文件,我们可以使用以下代码将其加载到DataFrame: df = pd.read_csv('student_data.csv') 在加载数据后,我们可以使用pandas...第一个阶段,pandas对象数据会根据你所提供一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象特定轴上执行。...,元组第一个元素将会是由键值组成元组: for (k1,k2),group in df.groupby(['key1','key2']): print((k1,k2)) print(...如果不想接收GroupBy自动给出那些列名,那么如果传入是一个由(name,function)元组组成列表,则各元组第一个元素就会用作DataFrame列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...具体办法是向agg传入一个从列名映射到函数字典: 只有将多个函数应用到至少一时,DataFrame才会拥有层次化 2.3.返回不含行索引聚合数据 到目前为止,所有例聚合数据都有由唯一分组键组成索引

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用在数据科学上 Python:你可能忘记 8 个概念

来源: Trey Hunner 下面的第一个例子是求每一个元素平方普通写法,第二个是列表推导式写法。...具体说,map 函数通过列表每一个元素进行操作,将列表转换成一个新列表。在下面的这个例子,map 函数将每一个元素乘以 2,变成一个新元素。...删除 NumPy 矩阵元素求和时,你可能会遇到这个问题。...我喜欢探求原因,或者至少我记得这个: df.shape (# of Rows, # of Columns) 查看 Pandas dataframe shape 属性会返回一个元组,其中第一个值表示行数...Apply 函数会对你指定或行每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用,尤其式当你整个 DataFrame 进行归一化和元素值操作,而不必进行循环。

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pandas 提速 315 倍!

其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后再应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列表。...这些都是一次产生一行生成器方法,类似scrapy中使用yield用法。 .itertuples为每一行产生一个namedtuple,并且行索引值作为元组第一个元素。...pandas.apply方法接受函数callables并沿DataFrame轴(所有行或所有)应用。...一个技巧是:根据你条件,选择和分组DataFrame,然后每个选定组应用矢量化操作。 在下面代码,我们将看到如何使用pandas.isin()方法选择行,然后在矢量化操作实现新特征添加。...其中include_lowest参数表示第一个间隔是否应该是包含左边

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十一·二)

带有一个参数(调用系列或数据帧)并返回索引有效输出(上述之一) callable 函数。 一个包含整数元组,其元素是上述输入之一。 更多信息请参见通过标签进行选择。...一个具有一个参数(调用 Series 或 DataFramecallable函数,并返回用于索引有效输出(上述之一)。 一个元组包含行(和)索引,其元素是上述输入之一。...注意 在应用可调用对象之前,将元组键解构为行(和)索引,因此无法从可调用对象返回元组以索引行和。 从具有多轴选择对象获取值使用以下表示法(以.loc为例,但.iloc也适用)。...一个行(和)索引元组,其元素是上述类型之一。...isin() 方法,它返回一个布尔向量,其中 Series 元素存在于传递列表位置为真。

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