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精通 Pandas：1~5

name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...可以将其视为序列结构的字典，在该结构中，对列和行均进行索引，对于行，则表示为“索引”，对于列，则表示为“列”。 它的大小可变：可以插入和删除列。 序列/数据帧中的每个轴都有索引，无论是否默认。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。

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Pandas 秘籍：1~5

准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...这些参数中的每一个都可以设置为字典，该字典将旧标签映射到它们的新值。 更多 重命名行标签和列标签有多种方法。 可以直接将索引和列属性重新分配给 Python 列表。...当从数据帧调用这些相同的方法时，它们会立即对每一列执行该操作。 准备 在本秘籍中，我们将对电影数据集探索各种最常见的数据帧属性和方法。...步骤 3 验证数据帧中的列均不相等。 步骤 4 进一步显示了np.nan与它本身的不等价性。 步骤 5 验证数据帧中确实存在缺失值。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。

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    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...以下创建带有两列的DataFrame对象，并使用温度Series对象： 产生的数据帧有两列，分别为Missoula和Philadelphia。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。

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    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

    必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。 因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...如果有序列或数据帧的元素找不到匹配项，则会生成新列，对应于不匹配的元素或列，并填充 Nan。 数据帧和向量化 向量化可以应用于数据帧。...如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。 让我们看一些填补缺失信息的方法。...那么，什么是层次结构索引？ 它们为索引带来了额外的结构，并以MultiIndex类对象的形式存在于 Pandas 中，但它们仍然是可以分配给序列或数据帧的索引。...在第三列表中，为零，2为零。 因此，在将midx分配给序列索引后，最终得到该对象。 创建MultiIndex的另一种方法是直接在创建我们感兴趣的序列时使用。

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    Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

    在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止，您仅对多列按升序排序。在下一个示例中，您将根据make和model列按降序排序。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。

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    Pandas 秘籍：6~11

    处理较大的数据时，此问题可能会产生可笑的错误结果。 准备 在此秘籍中，我们添加了两个较大的序列，它们的索引只有几个唯一值，但顺序不同。 结果将使索引中的值数量爆炸。...也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...聚合列变为顶层，聚合函数变为底层。 Pandas 显示的多重索引级别与单级别的列不同。 除了最里面的级别以外，屏幕上不会显示重复的索引值。 您可以检查第 1 步中的数据帧以进行验证。...最好在整数位置上使用级别名称，以避免产生歧义。 第 3 步和第 4 步将每个级别拆栈，这将导致数据帧具有单级索引。 现在，按性别比较每个种族的薪水要容易得多。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。

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    Pandas学习笔记02-数据合并

    第一章可前往查看：《Pandas学习笔记01-基础知识》 pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； pandas.merge可根据一个或多个键将不同...按列合并 对于按照列合并数据时，如果我们希望只保留第一份数据下的索引，可以通过如下两种方式实现： #①合并后只取第一份数据的索引 In [14]: pd.concat([df1, df4], axis=...重置列名称 1.6.行数据追加到数据帧 这样做的效率一般，使用append方法，可以将Series或字典数据添加到DataFrame。...字典数据追加到数据帧 2.merge merge可根据一个或多个键（列）相关同DataFrame中的拼接起来。...left_on：左侧数据用于连接的列 right_on：右侧数据用于连接的列 left_index：将左侧索引作为连接的列 right_index：将右侧索引作为连接的列 sort：排序，默认为True

    3.8K50

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。

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    python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

    行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止，您仅对多列按升序排序。在下一个示例中，您将根据make和model列按降序排序。...按升序按索引排序 您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行，因此索引变得杂乱无章。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。

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    Python 数据科学入门教程：Pandas

    我倾向于将数据库数据直接倒入 Pandas 数据帧中，执行我想要执行的操作，然后将数据显示在图表中，或者以某种方式提供数据。 最后，如果我们想重新命名其中一列，该怎么办？...它的工作方式就是简单地输入一个 URL，Pandas 会从表中将有价值的数据提取到数据帧中。这意味着，与其他常用的方法不同，read_html最终会读入一些列数据帧。这不是唯一不同点，但它是不同的。...为了引用第零列，我们执行fiddy_states[0][0]。 一个是列表索引，它返回一个数据帧。 另一个是数据帧中的一列。...在我们的房地产投资案例中，我们希望使用房屋数据获取 50 个数据帧，然后把它们全部合并成一个数据帧。我们这样做有很多原因。首先，将这些组合起来更容易，更有意义，也会减少使用的内存。...每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。 在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。

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    帮助数据科学家理解数据的23个pandas常用代码

    （ “excel_file”） （3）将数据帧直接写入CSV 逗号分隔，没有索引 df.to_csv（“data.csv”，sep=“，”，index= False） （4）基本的数据集特征信息...（10）检查缺失值 pd.isnull(object) 检测缺失值（数值数组中的NaN，对象数组中的None/ NaN） （11）删除特征 df.drop('feature_variable_name...数据帧操作 （16）将函数应用于数据帧 这个将数据帧的“height”列中的所有值乘以2 df["height"].apply(lambda height:2 * height) 或 def multiply...df.columns [2]：'size'}，inplace= True） （18）获取列的唯一条目 在这里，我们将获得“名称”列的唯一条目 df["name"].unique() （19）访问子数据帧...在这里，我们抓取列的选择，数据帧中的“name”和“size” new_df= df [[“name”，“size”]] （20）数据的摘要信息 # Sum of values in a data

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    数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

    Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...1 13.0 6.0 NaN 2 NaN NaN NaN 请注意，索引是正确对齐的，无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...执行DataFrame和Series之间的操作时，与之相似，索引和列是保持对齐的。...1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和

    2.8K10

    Pandas系列 - 基本数据结构

    ，list，constants 2 index 索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同 默认np.arange(n)如果没有索引被传递 3 dtype dtype用于数据类型 如果没有，将推断数据类型...(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数： pandas.DataFrame...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data, items, major_axis

    5.2K20

    panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

    没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。  今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。  ...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。  ...Pandas非常适合许多不同类型的数据：  具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中  有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。  ...以下是Pandas的优势：  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。

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