说到Python处理大数据集,可能会第一时间想到Numpy或者Pandas。 这两个库使用场景有些不同,Numpy擅长于数值计算,因为它基于数组来运算的,数组在内存中的布局非常紧凑,所以计算能力强。...你可以同时使用Pandas和Numpy分工协作,做数据处理时用Pandas,涉及到运算时用Numpy,它们的数据格式互转也很方便。...PySpark提供了类似Pandas DataFrame的数据格式,你可以使用toPandas() 的方法,将 PySpark DataFrame 转换为 pandas DataFrame,但需要注意的是...,这可能会将所有数据加载到单个节点的内存中,因此对于非常大的数据集可能不可行)。...相反,你也可以使用 createDataFrame() 方法从 pandas DataFrame 创建一个 PySpark DataFrame。
一.简介 Pandas构建在Numpy的基础上,它同时支持行和列的操作。...2.从Numpy数组中创建 Pandas Series对象和Numpy 数组最大的区别就是Numpy只支持整数型数值索引,而Pandas Series支持各种类型的索引,而且可以显示声明索引。...', 'population'], dtype='object') 2.特殊的字典 类似的,可以将DataFrame看做字典,key为列索引值,value为对应的Series对象。...数组data来说, data[0]会返回第一行,对于DataFrame, data["col"]将返回某一列,这很容易混淆,所以一般讲DataFrame看做为字典。...3.构建 DataFrame Pandas DataFrame支持各种方式的构建: 从单个Series对象中构建 DataFrame是很多个Series对象的集合,单列的DataFrame可以从单个的
背景介绍 今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载数据、查看数据的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的数据转换等操作,接下来开始: ? 入门示例 ? ? ? ? ? ?...代码块: # ## Pandas DataFrame 的基本操作 import pandas as pd import numpy as np # In[45]: data = { 'Day'...不创建新的对象 # In[54]: df.set_index('Day',inplace=True) df.head() # ## 打印Visits的列值 # In[55]: df = pd.DataFrame...列的值转换为list # In[58]: df.Visits.tolist() # ## 将Visits和Rates两列转换为numpy数组 # In[59]: np.array(df[['Visits...','Rates']]) # ## 将numpy数组作为数据源加载到DataFrame # In[60]: df_new = pd.DataFrame(np.array(df[['Visits','Rates
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。...正如你可能将二维数组视为对齐的一维列的有序序列一样,你可以将DataFrame视为对齐的Series对象的序列。在这里,“对齐”是指它们共享相同的索引。...可以认为是二维 NumPy 数组的扩展,其中行和列都具有用于访问数据的通用索引。...作为特化字典的DataFrame 同样,我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值,DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...对于DataFrame,data ['col0']将返回第一列。因此,最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组,尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。
) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 交互可视化之...import pandas as pd Pandas 里面的数据结构是「多维数据表」,学习它可以类比这 NumPy 里的「多维数组」。...对比 NumPy (np) 和 Pandas (pd) 每个维度下的数据结构,不难看出 pd 多维数据表 = np 多维数组 + 描述 其中 Series = 1darray + index DataFrame...里面的冒号 : 代表所有的 columns (和 numpy 数组里的冒号意思相同)。 情况 3 用中括号 [] 加「位置」,位置 i:i+1 有前闭后开的性质。...(Hint: 看看两组里冒号 : 在不同位置,再想想 DataFrame 每一行和每一列中数据的特点) 布尔索引 在〖数组计算之 NumPy (上)〗提过,布尔索引就是用一个由布尔类型值组成的数组来选择元素的方法
导读 前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。...二者之间主要区别是: 从数据结构上看: numpy的核心数据结构是ndarray,支持任意维数的数组,但要求单个数组内所有数据是同质的,即类型必须相同;而pandas的核心数据结构是series和dataframe...pandas核心数据结构有两种,即一维的series和二维的dataframe,二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...正因如此,可以从两个角度理解series和dataframe: series和dataframe分别是一维和二维数组,因为是数组,所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构,包括数据创建...前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息(
利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析...pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame。 二、Series Series 是一个一维数组对象,类似于 NumPy 的一维 array。...它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组,将 Python 字典转换成 Series 对象: ? ?...对于 Series 对象里的单个数据来说,和普通数组一样,根据索引获取对应的数据或重新赋值;不过你还可以传入一个索引的数组来获取数据或未数据重新赋值: ?...三、DataFrame DataFrame 是一个表格型的数据结构。它提供有序的列和不同类型的列值。例如将一个由 NumPy 数组组成的字典转换成 DataFrame 对象: ?
本文将介绍Numpy的基本语法,包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能,以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。...本篇博客将介绍Pandas的基本语法,以及如何利用Pandas进行数据处理,从而为机器学习任务打下坚实的基础。什么是Series?Series是pandas中的一维标记数组。...它类似于Python中的列表或数组,但提供了更多的功能和灵活性。我们可以使用Series来存储和操作单个列的数据。...它由行和列组成,每列可以有不同的数据类型。DataFrame是pandas中最常用的数据结构,我们可以使用它来处理和分析结构化数据。...例如,要添加一列数据,可以将一个新的Series赋值给DataFrame的一个新列名# 添加列df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']print
在本文中,我们将讨论一些加速数据操作的技巧,当你想要将某个函数应用于列时。 将函数应用于单个列 例如,这是我们的示例数据集。...唯一需要做的是创建一个接受所需的数量的NumPy数组(Pandas系列)作为输入的函数。...返回的NumPy数组可以自动转换为Pandas Series。 让我们看看我们节省了多少时间。...总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply(),请尝试找到更简单的执行方式,例如 df['radius']*2。或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。...编写一个独立的函数,可以将NumPy数组作为输入,并直接在Pandas Series(数据帧的列)的 .values 上使用它。 为了方便起见,这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值的)。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象,将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...“层次化”索引对象,表示单个轴上的多层索引。...函数应用和映射 NumPy的ufuncs(元素级数组方法)也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7.
1Series对象介绍 Series 是pandas两大数据结构中(DataFrame,Series)的一种,我们先从Series的定义说起,Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy...Series对象本质上是一个NumPy的数组,因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。...3DataFrame DataFrame是pandas的两个重要数据结构的另一个,可以看做是Series的容器,看早一个DataFrame实例的方法也很简单: pd_data = pd.DataFrame...注意这是DataFrame的重要特性之一,同时具有行列标签,如果Series是一维的数组,那么作为其容器的DataFrame自然是二维的数组,其中行的axis=0, 列的axis=1....既然DataFrame和Series如此紧密,那么它们之间又是如何通信的呢? 下面看下如何将一个Series转载到一个DataFrame的实例中。
前言 上一期介绍了将文件加载到Pandas对象,这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。 本文框架 1. 数据结构简介 2....导入Pandas、Numpy 3....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. 从DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....数据结构简介 Pandas提供Series和DataFrame作为数组数据的存储框架。...导入Pandas、Numpy import pandas as pd import numpy as np 3.
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas,可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组,行列都不再是简单的整数索引,还可以带上标签。...DataFrame是广义的Numpy数组 如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组,那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引,又有灵活列索引的二维数组。...states.columns Index(['population', 'area'], dtype='object') 因此,DataFrame 可以看作一种通用的NumPy 二维数组,它的行与列都可以通过索引获取
pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame,它是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,另一个是 Series,一个一维的标签化数组对象。...而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。...使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的运算(如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等)都会保留索引值的链接,代码示例: obj2*2 np.exp(obj2) 还可以将 Series...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,...构建 Series 或 DataFrame 时,所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个 Index,代码示例: import numpy as np import pandas as pd obj
在这里,我们将看看在 Pandas Series和DataFrame对象中,访问和修改值的类似方法。...作为二维数组的数据帧 如前所述,我们还可以将DataFrame视为扩展的二维数组。...对象的索引时,很明显列的字典式索引,让我们不能将其简单地视为 NumPy 数组。...) ''' 将单个“索引”传递给DataFrame会访问一列: data['area'] ''' California 423967 Florida 170312 Illinois...使用iloc索引器,我们可以索引底层数组,好像它是一个简单的 NumPy 数组(使用隐式的 Python 风格索引),但结果中保留了DataFrame索引和列标签: data.iloc[:3, :2]
虽然 Pandas 采用了大量的 NumPy 编码风格,但二者最大的不同是 Pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。...as np frame2['debt'] = np.arange(6.) print(frame2) 将列表或数组赋值给某个列时,其长度必须跟DataFrame的长度相匹配。...(pop1) print(frame3) 也可以使用类似 NumPy 数组的方法,对DataFrame进行转置(交换行和列): import pandas as pd pop1 = {'Nevada...所有序列的长度必须相同 NumPy的结构化/记录数组 类似于“由数组组成的字典” 由Series组成的字典 每个Series会成为一列。...(pop1) print(frame3.values) 如果DataFrame各列的数据类型不同,由于 NumPy 数组存储的数据类型需要一致,则值数组的dtype就会选用能兼容所有列的数据类型:
当我们在jupyter输出的时候,它会自动为我们将DataFrame中的内容以表格的形式展现。...从numpy数据创建 我们也可以从一个numpy的二维数组来创建一个DataFrame,如果我们只是传入numpy的数组而不指定列名的话,那么pandas将会以数字作为索引为我们创建列: ?...DataFrame当中有两种方法获取指定的列,我们可以通过.加列名的方式或者也可以通过dict查找元素的方式来查询: ?...转成numpy数组 有时候我们使用pandas不方便,想要获取它对应的原始数据,可以直接使用.values获取DataFrame对应的numpy数组: ?...由于在DataFrame当中每一列单独一个类型,而转化成numpy的数组之后所有数据共享类型。那么pandas会为所有的列找一个通用类型,这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。
# 查看官方文档 2 Pandas 对象 本章节将介绍三种基本的 Pandas 对象(数据结构):Series、DataFrame 和 Index。...我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本,其中行与列可以通过标签进行识别,而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...2.2.1 DataFrame 作为广义 Numpy 数组 我们可以将 DataFrame 看做一个拥有灵活的行索引与列名的「二维」 Numpy 数组,其本质上就是一系列对齐(共享相同的索引)的 Series...dtype='object') 因此,DataFrame 对象可以看做是二维 Numpy 数组的推广,其行与列都拥有广义的索引以方便进行数据查询。...而对于二维 Numpy 数组来说,data[0] 返回的是第一行,需要与 DataFrame 区分开来(其返回的是列)。
4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作,它的操作与数组类似,但是pandas的数据选择与数组不同。...import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4),..., where_i] 根据整数选择行和列 df.at[label_i, label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法...Numpy的通用函数(逐元素数组方法)对pandas对象也有效。...', 'Colorado', 'Utah', 'New York']) print(frame) np.abs(frame) #使用了np的abs(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上
Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是: 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame: 请注意第二种情况下,人口值是如何被转换为浮点数的。实际上,这发生在构建NumPy数组的早期。...这里需要注意,从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame,反之亦然。此外,它还可以节省内存。...NumPy 数组和 Pandas DataFrame都没有这样做。另一种方法(如果你事先知道行的数量)是用类似 DataFrame(np.zeros) 的东西来手动预分配内存。...DataFrame算术 你可以将普通的操作,如加、减、乘、除、模、幂等,应用于DataFrame、Series以及它们的组合。
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