首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pythonpandasDataFrame操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: 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...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame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

13.3K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Pandas 25 式

目录 查看 pandas 及其支持项版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择字符串换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择 重塑多重索引 Series 创建透视表...逗号前面的分号表示选择所有逗号后面的 ::-1 表示反转列,这样一来,country 就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择 首先,查看一下 drinks 数据类型: ?...还可以使用 exclude 关键字排除指定数据类型。 ? 7. 把字符串换为数值 再创建一个 DataFrame 示例。 ?...用多个文件建立 DataFrame ~ 按 上个技巧按合并数据集,但是如果多个文件包含不同,该怎么办? 本例 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 。 ?

8.4K00

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

目录 查看 pandas 及其支持项版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择字符串换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择 重塑多重索引 Series 创建透视表...逗号前面的分号表示选择所有逗号后面的 ::-1 表示反转列,这样一来,country 就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择 首先,查看一下 drinks 数据类型: ?...还可以使用 exclude 关键字排除指定数据类型。 ? 7. 把字符串换为数值 再创建一个 DataFrame 示例。 ?...用多个文件建立 DataFrame ~ 按 上个技巧按合并数据集,但是如果多个文件包含不同,该怎么办? 本例 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 。 ?

7.1K20

用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

幸运是,为了数据移动到 Pandas dataframe ,我们不需要理解这些数据,这是数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格类似方式。...使用一代码,我们已经这些数据分配并保存到 Pandas dataframe —— 事实证明是这种情况,字典是要转换为 dataframe 完美数据格式。 ?...这个方便教程分解 Python 不同数据类型之间差异,以便你需要复习。 在 Excel ,你可以右键单击并找到数据转换为不同类型数据方法。...现在我们已经删除了逗号,我们可以轻易地换为数字。 ? 现在我们可以计算这平均值。 ?...有12个国家 GDP 超过 50000! 选择属于以 s 开头国家。 现在可以显示一个 dataframe,其中只包含以 s 开头国家。

8.2K20

如何用 Python 执行常见 Excel 和 SQL 任务

幸运是,为了数据移动到 Pandas dataframe ,我们不需要理解这些数据,这是数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格类似方式。...使用一代码,我们已经这些数据分配并保存到 Pandas dataframe - 事实证明是这种情况,字典是要转换为 dataframe 完美数据格式。 ?...这个方便教程分解 Python 不同数据类型之间差异,以便你需要复习。 在 Excel ,你可以右键单击并找到数据转换为不同类型数据方法。...现在我们已经删除了逗号,我们可以轻易地换为数字。 ? 现在我们可以计算这平均值。 ?...有12个国家 GDP 超过 50000! 选择属于以 s 开头国家。 现在可以显示一个 dataframe,其中只包含以 s 开头国家。

10.7K60

资源 | 23种Pandas核心操作,你需要过一遍吗?

pd.read_excel("excel_file") (3) DataFrame 直接写入 CSV 文件 如下采用逗号作为分隔符,且不带索引: df.to_csv("data.csv", sep...a table DataFrame 输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是列表...(12)目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 目标类型转化为数值从而进一步执行计算,在这个案例字符串。...(13) DataFrame换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 前面「n」 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...,并仅显示值等于 5 : df[df["size"] == 5] (23)选定特定值 以下代码选定「size」、第一值: df.loc([0], ['size']) 原文链接: https

2.9K20

资源 | 23种Pandas核心操作,你需要过一遍吗?

pd.read_excel("excel_file") (3) DataFrame 直接写入 CSV 文件 如下采用逗号作为分隔符,且不带索引: df.to_csv("data.csv", sep...a table DataFrame 输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是列表...(12)目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 目标类型转化为数值从而进一步执行计算,在这个案例字符串。...(13) DataFrame换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 前面「n」 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...,并仅显示值等于 5 : df[df["size"] == 5] (23)选定特定值 以下代码选定「size」、第一值: df.loc([0], ['size']) 原文链接:https:

1.4K40

资源 | 23种Pandas核心操作,你需要过一遍吗?

pd.read_excel("excel_file") (3) DataFrame 直接写入 CSV 文件 如下采用逗号作为分隔符,且不带索引: df.to_csv("data.csv", sep...a table DataFrame 输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是列表...(12)目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 目标类型转化为数值从而进一步执行计算,在这个案例字符串。...(13) DataFrame换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 前面「n」 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...,并仅显示值等于 5 : df[df["size"] == 5] (23)选定特定值 以下代码选定「size」、第一值: df.loc([0], ['size']) 原文链接:https:

1.8K20

Pandas之read_csv()读取文件跳过报错解决

原因:header只有两个字段名,但数据第407却出现了3个字段(可能是该行数据包含了逗号,或者确实有三个部分),导致pandas不知道该如何处理。...=False) 来忽略掉其中出现错乱(例如,由于逗号导致多出一)。...KeyError错误: 报这种错是由于使用了DataFrame没有的字段,例如id字段,原因可能是: .csv文件header部分没加逗号分割,此时可使用df.columns.values来查看df...DataFrame,赋值后df仍然是一个DataFrame df=df[[‘id’,’age’]]#取dfid和age列作为一个DataFrame,赋值后df仍然是一个DataFrame 过滤...=’null’]#过滤掉id字段取值为’null’ 注意,此处’null’是一个字符串,若df某行id字段值不是字符串型,或者为空,报TypeError:invalid type comparison

5.8K20

数据处理利器pandas入门

想入门 Pandas,那么首先需要了解Pandas数据结构。因为Pandas数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用数据结构是 Series 和 DataFrame。...: .apply 上面在创建时间索引时便利用了.apply 方法,对date 和 hour分别进行了数据类型转换,然后两个字符串进行了连接,转换为时间。...索引切片: 可以理解成 idx MultiIndex 视为一个 DataFrame,然后将上层索引视为,下层索引视为,以此来进行数据查询。...,idx['1001A', ['AQI', 'PM10', 'PM2.5']] 表示 data 指定,如果 idx 看作 DataFrame,那么'1001A'则是 idx ,['AQI...上述操作返回仍然是 MultiIndex,因为此时只有一个站点了,我们可以使用 .xs 方法从MultiIndex转换为Index。

3.6K30

Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

,我们数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库数据。...对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame某一或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据前五 2 df.tail() 查询数据末尾5 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values DataFrame换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象,产生Index对象 3 .insert...8 read_json 读取JSON字符串数据 9 read_msgpack 二进制格式编码pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式存储任意对象 11

5.9K20

Pandas必会方法汇总,建议收藏!

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame某一或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...常见方法 举例:重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values DataFrame换为ndarray二维数组 2 .append(idx)...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandasHDF5文件 7 read_html 读取HTML文档所有表格...8 read_json 读取JSON字符串数据 9 read_msgpack 二进制格式编码pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式存储任意对象 11...DataFrame是什么?如果你已经清楚了Pandas这些基础东西之后,搭配上文章这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

4.7K40

整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

序反转 跟之前技巧一样,你也可以使用loc函数从左至右反转: ? 逗号之前冒号表示选择所有逗号之后::-1表示反转所有的,这就是为什么country这一现在在最右边。 6....一个字符串划分成多个 我们先创建另一个示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一划分为三个独立,用来表示first, middle, last name呢?...一个由列表组成Series扩展成DataFrame 让我们创建一个示例DataFrame: ? 这里有两,第二包含了Python由整数元素组成列表。...通过使用concat()函数,我们可以原来DataFrameDataFrame组合起来: ? 18....我们现在隐藏了索引,Close最小值高亮成红色,Close最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化例子: ?

3.2K10

整理了25个Pandas实用技巧(上)

这种方式很好,但如果你还想把列名变为非数值型,你可以强制地一串字符赋值给columns参数: ? 你可以想到,你传递字符串长度必须与数相同。...,逗号之后::-1表示反转所有的,这就是为什么country这一现在在最右边。...字符型转换为数值型 让我们来创建另一个示例DataFrame: ? 这些数字实际上储存为字符型,导致其数据类型为object: ? 为了对这些进行数学运算,我们需要将数据类型转换成数值型。...按从多个文件构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...为了避免这种情况,我们需要告诉concat()函数来忽略索引,使用默认整数索引: ? 按从多个文件构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含记录很有用。

2.2K20

深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

/test.txt") print(df) 但是,注意,这个地方读取出来数据内容为31DataFrame类型,并没有按照我们要求得到34 import pandas as pd df =...默认: 从文件、URL、文件对象中加载带有分隔符数据,默认分隔符是逗号。...{‘foo’ : 1, 3} -> 1,3合并,并给合并后起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型...注意:int/string返回dataframe,而none和list返回是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,默认0,即取第一...convert_axes boolean,尝试轴转换为正确dtypes,默认值为True convert_dates 解析日期列表;如果为True,则尝试解析类似日期,默认值为True参考标签

12.1K40

深入理解pandas读取excel,tx

/test.txt") print(df) 但是,注意,这个地方读取出来数据内容为31DataFrame类型,并没有按照我们要求得到34 import pandas as pd df =...默认: 从文件、URL、文件对象中加载带有分隔符数据,默认分隔符是逗号。...{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后起名为"foo" infer_datetime_format 如果设定为True并且parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型...注意:int/string返回dataframe,而none和list返回是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,默认0,即取第一...convert_axes boolean,尝试轴转换为正确dtypes,默认值为True convert_dates 解析日期列表;如果为True,则尝试解析类似日期,默认值为True参考标签

6.1K10
领券