本文将介绍一种使用Python编程语言和相关库来实现这一目标的方法，并给出相应的代码实现和中文解释。...(f"提取了{len(data)}所大学的排名数据")第三步：筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据要筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据，我们需要使用Python的pandas库来对提取的数据进行处理和分析...具体代码如下：# 导入pandas库import pandas as pd# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象，方便处理和分析df = pd.DataFrame(data)#...打印DataFrame对象的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等print(df.info())# 打印DataFrame对象的前五行，查看数据内容print(df.head())# 对DataFrame...())结论本文介绍了一种使用Python编程语言和相关库来筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据的方法，并给出了相应的代码实现和中文解释。
这是一个科学计算的的核心库，有着强大的多维数组对象 Numpy 数组是一个功能强大的 N 维数组对象，它以行和列的形式存在，我们可以通过 Python 列表来初始化 Numpy 数组并访问其元素 开始使用...)]) print(a[0,2]) Output: 3 在上面的例子中，数组 (1,2,3,4) 是索引 0，而 (3,4,5,6) 是 Python Numpy 数组的索引 1，因此，我们打印了第零个索引中的第二个元素...，此外，还打印了上述数组的标准偏差，即每个元素与 Python Numpy 数组的平均值相差多少 Addition Operation 我们还可以进行 Numpy 数组的加减乘除等操作 import...以形成单个 DataFrame 让我们实际实现一下，首先我们将创建三个 DataFrame，其中包含一些键值对，然后将这些 DataFrame 合并在一起 import pandas as pd df1...NaN（非数字），2004 年晚些时候，这两个值都可用，所以它打印了各自的值 Concatenation Concatenation 是将 DataFrame 粘合在一起的操作， 我们可以选择要串联的维度
B的并集，即集合A与集合B的全部唯一元素： A | B {1, 2, 3, 4, 5} A，B的交集，即集合A和集合B共有的元素： A & B {3} A，B的对称差，即集合A与集合B的全部唯一元素去除集合...4.1 For循环 下面是一个for循环的例子， i用于指代一个可迭代对象中a中的一个元素，for循环写好条件后以冒号结束，并换行缩进，第二行是针对每次循环执行的语句，这里是打印列表a中的每一个元素。...a的索引序列,这里打印索引并打印a向量索引下的取值。...形式参数，形式参数作用于函数的内部，其不是一个实际存在的变量，当接受一个具体值时(实际参数)，负责将具体值传递到函数内部进行运算，例如之前定义的函数avg，形式参数为x。...由于这些对象的常用操作方法是十分相似的，本节读取与保存数据以及后续章节进行的数据操作，都主要使用DataFrame进行演示。 1.
使用sorted()函数对字典d的键值对按照键进行排序。 使用for循环遍历排序后的键值对，并打印每个键值对的键和值。...使用sorted()函数对字典count的键值对按照键进行排序。 使用for循环遍历排序后的键值对，并打印每个键值对的键和值。...排序将根据生成的排序值进行，而不是直接对元素本身进行比较。 例如，假设有一个列表 nums，我们想按照数字的绝对值进行排序。...sorted 函数将根据这些绝对值对元素进行排序，而不是直接对元素本身进行比较。 通过使用 key 参数，我们可以灵活地定义排序的规则，以适应不同的排序需求。...部分，将 'v'*4 中的每个元素与 range(1,5) 中对应位置上的元素进行组合。最后，通过 str(x) + str(y) 将每对元素转换为字符串并拼接起来，生成最终的列表 s1。
换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。下表比较在SAS中发现的pandas组件。 ? 第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。...SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ? 缺失值的识别 回到DataFrame，我们需要分析所有列的缺失值。Pandas提供四种检测和替换缺失值的方法。...与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ? 用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ?...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ? 类似地，.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?
＃10 —列表推导式 列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。...，但是当与下一个技巧结合使用时，我们将看到单行if的实际用法。...＃8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构，例如Excel for Python。...在第4行，我们 将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...＃5 —读取.csv并设置索引 假设该表包含一个唯一的植物标识符，我们希望将其用作DataFrame中的索引。我们可以使用index_col参数进行设置。
---- 文章目录 1、-------- 查 -------- --- 1.1 行元素查询操作 --- **像SQL那样打印列表前20元素** **以树的形式打印概要** **获取头几行到本地：**...像SQL那样打印列表前20元素 show函数内可用int类型指定要打印的行数： df.show() df.show(30) 以树的形式打印概要 df.printSchema() 获取头几行到本地： list...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为dataframe，然后将两者join起来。...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark
(data) data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。...[0,1] 【例3】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行的数据元素并输出。...关键技术:可以利用Python的正切函数tan()进行计算，程序代码如下所示: 【例43】利用Python的比较运算符判断如下输出结果。...关键技术:可以利用行号索引和count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于给定的DataFrame数据，按索引值进行求和并输出结果。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
所以在这里我们汇总一下 Pandas官方文档 中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。同时，我们提供一个PDF版本，方便大家打印。 ...()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行...df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby...,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)...df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值
索引列并不是数据（即便打印DataFrame对象时你会在屏幕上看到索引）。...这是个嵌套的、类似字典的结构，以逗号为分隔符，存储键值对；键与值之间以冒号分隔。JSON格式独立于具体平台（就像XML，我们将在 用Python读写XML文件介绍），便于平台之间共享数据。...要写入一个JSON文件，你可以对DataFrame使用.to_json()方法，将返回的数据写进一个文件，类似用Python读写CSV/TSV文件中介绍的流程。 4....创建xlsx_read字典时，我们使用了字典表达式，这个做法很Python：不是显式地遍历工作表，将元素添加到字典，而是使用字典表达式，让代码更可读、更紧凑。...列表的首元素是，尾元素是。对行中每个字段，我们以>的格式封装，并加进字符串列表。
来源：xkcd 我发现自己有几次从论坛上复制代码并修改，而不是花时间去学习和巩固我下次可能遇见的知识点。 这个方法比较懒。...double = lambda x: x * 2 print(double(5)) 10 Map 函数与 Filter 函数 当你掌握了 Lambda 函数，然后将 Lambda 函数和 map...具体的说，map 函数通过对列表中的每一个元素进行操作，将列表转换成一个新的列表。在下面的这个例子中，map 函数将每一个元素乘以 2，变成一个新的元素。...Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ?...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。
您的输出可能有所不同： Date 5 days ago: 2020-08-07 使用>操作符将date_5days_later与date_5days_ago进行比较： >>> date_5days_later...> date_5days_ago 我们得到以下输出： True 使用将date_5days_later与date_5days_ago进行比较： >>> date_5days_later < date...您的输出可能有所不同： Time 5 minutes ago: 20:50:45.239177 使用将time_5minutes_later与time_5minutes_ago进行比较： >>>...您的输出可能有所不同： False 使用>操作符将time_5minutes_later与time_5minutes_ago进行比较： >>> time_5minutes_later > time_5minutes_ago...DataFrame 操作 — 应用、排序、迭代和连接 在上一个食谱的基础上，本食谱演示了可以对 DataFrame 对象执行的更多操作：对列中的所有元素应用函数、基于列进行排序、迭代行以及垂直和水平连接多个
转自：志学python 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据...fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值，如果不想这样而是用相邻的元素（左或者右）的值填充，则可以用 method 参数，可选的参数值为 ffill 和 bfill，分别为用前值填充和用后值填充...需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ? 针对 DataFrame ?...DataFrame 中的 ix 操作： ? 四、算术运算和数据对齐 针对 Series 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?
让我们创建一个名为ocean.py的文件，并添加以下字典并调用它来打印它。...要查看DataFrame的外观，让我们发出一个打印它的调用。...DataFrame进行比较，并在将其视为一个组时更好地了解地球海洋的平均深度和最大深度。...在pandas中，这被称为NA数据并被渲染为NaN。 我们使用DataFrame.dropna()函数去了下降遗漏值，使用DataFrame.fillna()函数填补缺失值。...此时，您可以对数据进行排序，进行统计分析以及处理DataFrame中的缺失值。 结论 本教程介绍了使用pandasPython 3 进行数据分析的介绍性信息。
数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。...Python作为一种高效、简洁且易于学习的编程语言，在数据分析领域展现出了强大的实力。本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。...总之，Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。...例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...【例4】对groupby对象进行迭代,并打印出分组名称和每组元素。 关键技术:采用for函数进行遍历, name表示分组名称, group表示分组数据。
利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index...fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值，如果不想这样而是用相邻的元素（左或者右）的值填充，则可以用 method 参数，可选的参数值为 ffill 和 bfill，分别为用前值填充和用后值填充...需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ? 针对 DataFrame ?...DataFrame 中的 ix 操作： ? 四、算术运算和数据对齐 针对 Series 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?
； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，...如：Concat、Merge （类似于SQL类型的合并）、Append （将一行连接到一个DataFrame上）。...利用标签的切片运算与普通的Python切片运算不同，其末端是包含的（inclusive）。...对于DataFrame，根据任意一个轴上的索引进行排序 可以指定升序降序 按值排序 对于DataFrame，可以指定按值排序的列 rank函数 # -*- coding: utf-8 -*- import...print(obj.rank(ascending = False, method = 'max')) # 逆序，并取最大值。
它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...比如定义 double_df 函数是将原来的数值 *2 进行返回。...df3 = pd.merge(df1, df2, how='right') 5. outer外连接 外连接相当于求两个 DataFrame 的并集。...) 访问每一行某个元素的时候， 可以通过列名直接访问： 使用 itertuples 遍历打印每行： def itertuples_time(df): for nt in df.itertuples...这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子： import pandas as pd from pandas import DataFrame
案例中使用Python中的urllib库、requests库访问网站，使用bs4库、lxml库解析网页，并比较了它们的区别，最后用sqlite3库将其导入数据库存储到本地。...最后，可以用Python3自带的sqlite3库，将数据本地存储在数据库中。...(replace)或者将新值插入现有表（append） index：默认为Ture，将DataFrame索引写为一列。...如果给出None（默认值）且 index为True，则使用索引名称。如果DataFrame使用MultiIndex，则应该给出一个序列。...此外，将打印前两页数据进行局部展示。
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