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。...直接选择中，frame[[列名，列名]]表示选择列，frame[:3]表示选择行。 loc是根据轴标签进行选择，frame[行标签1，[列名，列名]]。...(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列 df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分 df.iloc...[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i, where_i] 根据整数选择行和列 df.at[label_i,...Numpy的通用函数（逐元素数组方法）对pandas对象也有效。
，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。...data[‘music’].apply(lambda x: 1 if x == ‘bach’ else 0) 将输出： ? 其中第一列是DataFrame索引，第二列是代表单行if输出的系列。...＃7-将条件应用于多列 假设我们要确定哪些喜欢巴赫的植物也需要充足的阳光，因此我们可以将它们放在温室中。...＃6 —分解一长行代码 顺便说一句，您可以在多行中将括号，方括号或大括号内的任何语句分开，以免单行运行时间过长。...＃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。
a = [1,2,3] b = [4,5,6] #字典中的key值即为csv中的列名 data_dict = {'a_name':a,'b_name':b} #设置DataFrame中列的排列顺序...2.2.2.3 join_axes 如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据 例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接 result =...依旧某列对dataFrame进行排序 函数原型 sort_values(by, ascending) 参数说明 by：列名，依旧该列进行排序 ascending：确定排序方式，默认为True（降序...set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作...=states ) 4.2 设置 set_index()：将DataFrame中的列columns设置成索引index。
文章目录 1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2...loc获取指定数据(行&列) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 3.1.2 iloc 获取多行 3.2 iloc获取指定数据(行&列)...关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下： 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df...("=======================") print(df.loc[1:5]) 2.2 loc获取指定数据(行&列) 当对行和列同时指定时，如果指定值不连续，则需要放在一个列表中；如果指定值是连续的...loc的参数中，左边表示行，右边表示列。
数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列 提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...(['Thailand'])] # 将产地是泰国的数据进行提取 输出结果： ?...数据筛选 7.1 使用与、或、非进行筛选 将满足origin是China且money小于35这两个条件的数据，返回其id、date、money、product、department、origin值。...在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.
数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列 提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...(['Thailand'])] # 将产地是泰国的数据进行提取 输出结果： ?...数据筛选 7.1 使用与、或、非进行筛选 将满足origin是China且money小于35这两个条件的数据，返回其id、date、money、product、department、origin值。...# 在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.
本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...注意： 开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...只需将目录作为json()方法的路径传递给该方法，我们就可以将目录中的所有 JSON 文件读取到 DataFrame 中。
数据导入与预处理-拓展-pandas可视化 1. 折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2....条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....() df 输出为： 1.2 绘制单列折线图 绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图...df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "
在进行数据清理的时候，需要对值为 0 的行进行清理，然后直接与数字 0 进行了对比，然后发现大部分的行都会被删除了，百思不得其解。...后来经过排查，发现在 MySQL 查询中，'abc' 和 '0' 比较结果显然是不等的，但如果 'abc' 和 0 比较呢？结果居然是相等的。...在 MySQL 官方文档中关于比较的章节中： Strings are automatically converted to numbers and numbers to strings as necessary...也就是说：在比较的时候，字符串和数字进行对比是可能会被转为数字的，具体来说： 对于数字开头的字符串来说，转为数字的结果就是截取前面的数字部分，比如 '123abc' 会被转换成 123。...---- 在对 WordPress postmeta 表或者其他 meta 表进行查询的时候，要特别注意的是：meta_value 字段的类型是 text，所以也不要直接和 0 进行对比，特别是不要直接拿这个逻辑对
在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...# 通过标签选择多行 df.loc[[label1, label2, label3]] # 通过整数索引选择单行 df.iloc[index] # 通过整数索引选择多行 df.iloc[start_index...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge
代码地址为：github.com/4paradigm/OpenMLDB 第一步是对输入的左表进行索引列扩充，扩充方式有多种实现，只要添加的索引列每一行有unique id即可，下面是第一步的实现代码。...有可能对输入数据进行扩充，也就是1:N的变换，而所有新增的行都拥有第一步进行索引列拓展的unique id，因此针对unique id进行reduce即可，这里使用Spark DataFrame的groupByKey...对应的实现在子类HashJoin.scala中，原理与前面也类似，调用outerJoin函数遍历stream table的时候，修改核心的遍历逻辑，保证左表在拼不到时保留并添加null，在拼到一行时立即返回即可...也会更耗时，而LastJoin因为在shuffle时拼接到单行就返回了，因此不会因为拼接多行导致性能下降。...从结果上看性能差异也很明显，由于右表数据量都比较小，因此这三组数据Spark都会优化成broadcast join的实现，由于LeftOuterJoin会拼接多行，因此性能就比新的LastJoin慢很多
中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口 丰富的时间序列向量化处理接口 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等 集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series...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（...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....apply，既适用于series对象也适用于dataframe对象，但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。
3种方法： apply()：逐行或逐列应用该函数 agg()和transform()：聚合和转换 applymap()：逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数...，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...2（个人处理几百M数据集时，方法1花时200s左右，方法2花时10s） ---- apply() 其中：设置axis = 1参数，可以逐行进行操作；默认axis=0，即逐列进行操作； 对于常见的描述性统计方法...'> 数据聚合agg() 数据聚合agg()指任何能够从数组产生标量值的过程； 相当于apply()的特例，可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理； 能使用agg()的地方，基本上都可以使用apply...DataFrame大小不同的DataFrame，返回结果中： 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换的函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean(),lambda
这篇笔记，我将整理近一个月的实战中最常用到的 mysql 语句，同时也将涉及到如何在python3中与 mysql 实现数据交换。...最常用的，就是对列进行操作。每个列具备：列的名称、列的属性、列的数值。 列的名称，需要留心不使用保留词。...要么提前自己定义表的结构，设置好每列属性；要么事后检查列属性，并逐列修改。所以，列的属性设定、修改是高频基础知识点。 列的数值，即除了列名称外的、该列其它值。修改某个值，也是高频操作。...对列的名称、列的属性进行修改，主要的关键词都是 ALTER，具体又分为以下几种情况。 情境A：新增一列。关键词 ADD 在你所指定的 column_name 后面定义列的属性。...删除单行数据：添加能唯一标识该行数据的条件语句。 删除多行数据：添加能标识该范围的条件语句。 删除整张表格：你是认真的吗？没有写错表格名字吧？！
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问，怎么只取其中值的特定位置，获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是，从身份证第7位起，长度为8位。...注意，他和程序中的index不一样，开始第一个字符就是1，而不是0。
1.属性方式，可以用于列，不能用于行 2.可以用整数切片选择行，但不能用单个整数索引（当索引不是整数时） 3.直接索引可以使用列、列集合，但不能用索引名索引行 用iloc取行，得到的series： df.iloc...[1] 4.和Series一样，可以使用索引切片 对于列，切片是不行的（看来对于DF而言，还是有“行有序，列无序”的意思） 5.ix很灵活，不能的：两部分必须有内容...，至少有： 列集合可以用切片方式，包括数字和名称 6.索引切片或者ix指定都可以获取行，对单行而言，有区别 对多行而言，ix也是DataFrame 7.三个属性 8.按条件过滤 貌似并不像很多网文写的...，可以用.访问属性 9.复合条件的筛选 10.删除行 删除列 11.排序 12.遍历 数据的py文件 from pandas import Series,DataFrame import pandas...35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Uath':5000}) se1=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c']) df1=DataFrame
，出现几率最高 单行子查询：返回多个列，有可能是一条完整的记录 多行子查询：返回多条记录 2.1 单行子查询 -- 查询工资比7654高，同时与7788从事相同工作的全部雇员信息 SELECT *...编写复杂的子查询的解决思路是：逐层分解查询。即从最内层的子查询开始分解，将嵌套的SQL语句拆分为一个个独立的SQL语句。...子查询的执行过程遵循“由里及外”原则，即先执行最内层的子查询语句，然后将执行结果与外层的语句进行合并，依次逐层向外扩展并最终形成完整的SQL语句。...子查询与联接查询执行效率的比较：当子查询执行结果的行数较大，而主查询执行结果的行数较小时，子查询执行效率较高；而情况相反时，则联接查询执行效率较高。...、多行子查询及分页查询 聚合函数：count,sum,avg,max,min 分组查询使用关键字group by ,对分组之后的数据进行筛选使用having关键字。
join(other): 将一个或多个DataFrame加入到当前DataFrame中，实现合并的功能。...join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并，默认的连接列是DataFrame的行索引，并且，合并两个DataFrame时，两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...观察上面的例子，left1中有key列，而right1中没有key列，不过right1的行索引可以与left1的key列可以进行匹配，用左连接的方式得到结果。这个结果相当于如下的merge()操作。...on参数指定多个列作为连接列时，这些列都要在调用join()方法的DataFrame中，此时，传入join()方法的DataFrame必须为多重行索引(MultiIndex)，且与on指定的列数相等，否则会报错...假如第一个DataFrame是单行索引，第二个DataFrame是多重行索引，此时如果不指定on参数，就必须给两个DataFrame的行索引命名，并且单行索引的索引名要包含在多重行索引的索引名中，才能够合并成功
① 单行索引 df.loc[1103] 虽然这里的1103是整数, 但loc索引方式用的是索引标签, 而不是默认整数索引(注意默认整数索引和标签索引这二者有时候是一样的) ② 多行索引 多行索引时，需传入一个...iloc方法 ① 单行索引 df.iloc[3] ② 多行索引 注意结尾是不包含的---和list的切片保持一致 df.iloc[3:5] ③ 单列索引 df.iloc[:,3].head() ④ 多列索引...[]操作符 如果不想陷入困境，请不要在行索引为浮点时使用[]操作符，因为在Series中的浮点[]并不是进行位置比较，而是值比较，非常特殊。...没有括号的时候会报错--s[(s>80&s<95)] DataFrame的[]操作 ① 单行索引 这里非常容易写成df['label']，会报错。...利用cut将数值列转为区间为元素的分类变量， 例如统计数学成绩的区间情况：使用pd.cut函数进行分割后, 如果没有类型转换，此时并不是区间类型，而是category类型。
子查询分为两种:一种是单行子查询,一种是多行子查询 1、单行子查询 单行子查询的select语句只返回一行数据,也就是说嵌入在其他Sql语句中的那个select查询值返回一行数据。...例:查询emp表中,与Smith同一部门的所有员工 select * from emp where deptno= (select deptno from emp where ENAME='SMITH'...);--这里的select查询只返回一行数据 所以,我们把子查询的嵌入的select语句至返回一行数据的这类子查询,称为单行子查询 2、多行子查询 了解了单行子查询的原理,那么多行子查询自然而然的就知道了...deptno=10) --这里的select查询返回多行记录 3、多行子查询中的特殊操作符 虽然in能解决多行子查询中的=的问题,但是如果要和子查询的结果集中的字段比较大小呢?...和emp进行连表查询,然后比较薪水和平均值,得出结果集。
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