当df的列和长度不同时，比较df中的行数与不同df中的行数_向df中添加满足多个条件的单独df中的行数的列_与在Pandas DF中遍历和打印索引相比，索引的长度表示不同的行数 - 腾讯云开发者社区

样例数据 df = pd.DataFrame({‘X’: [1, 2, 7, 5, 10], ‘Y’: [4, 3, 8, 2, 9]}) df[‘X’] [[]] df[[‘X’]]...相信通过观察它们的输出结果，你一定可以会猜测他们的数据类型不同的。...df[‘X’]更像是pd.series类型的，而df[[“X”]]是pd.Dateframe类型，事实也的确如此。...type(df[‘X’]) type(df[[‘X’]]) 除此之外，df[[‘X’,‘Y’]]这样的写法也是被支持的，而df[‘X’,‘Y’]则不被允许。...df[[‘X’,‘Y’]]

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使用df和du命令检查linux中的磁盘空间

目录使用 df 命令检查 Linux 中的磁盘空间以人类可读的格式显示磁盘空间使用情况检查特定文件系统磁盘空间查看输出中的特定字段检查 Linux 上的 inode 使用情况使用 du 命令检查...Linux 中的磁盘空间检查文件磁盘使用情况检查目录磁盘使用情况这 df 命令代表 disk filesystem....该du命令可用于跟踪占用硬盘驱动器空间过多的文件和目录。使用 df 命令检查 Linux 中的磁盘空间检查磁盘空间的最简单、更流行的方法是运行该df命令。...命令显示六列： Filesystem: 文件系统的名称可能等于文件系统上的分区名称（/dev/vda1或/dev/sda1例如）。...4% / 使用 du 命令检查 Linux 中的磁盘空间该du命令用于获取与系统上的目录和文件相关的磁盘使用信息。

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pandas每天一题-题目1、2、3

因为前3题比较简单和雷同，直接放在一起后台回复"数据"，可以下载本题数据集数据如下：题目1 怎么查看前10行数据？...刚好本题加载数据时没有指定行索引，因此默认的行索引的值与位置索引一致。因此本答案有效。但是这是取巧的做法，如果行索引改变，那么此写法将导致错误结果。因此不推荐使用。...(行,列) C：len 是一个 python 的函数，可以获取任何集合对象的长度。...(行,列) D：df.info 方法可以获取数据集的整体信息，其中包含行数量。...但是此方法的显示信息很多，如果只是查看行数，不推荐使用 E：df.columns 可以获取列索引，其中包含了所有列名的集合，通过 len 函数即可获取其长度

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R 数据分析

＃创建一个行数为0，列数、列名和df相同的数据框 > df_c = df[FALSE, ] [1] one two three (或0-长度的row.names) 创建非空数据框...＃当df_n的行数和df的行数一样时 > data.frame(one=c(9,8,7,6)) one 1 9 2 8 3 7 4 6 > cbind(df,df3) one...= FALSE) : 参数值意味着不同的行数: 4, 5 虽然df_n的行数小于df，但df不是df_n行数的整数倍时，也会失败 > cbind(df,data.frame(one=c(5,2,3...),two=c(12),three=c(9))) Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : 参数值意味着不同的行数: 4, 3 rbind 行连接...其他＃数据框的长度是列的数目 > length(df) [1] 3 ＃列数 > ncol(df) [1] 3 ＃行数 > nrow(df) [1] 4 3、基本统计函数 > sum(c(1,2,3

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groupby函数详解

，引入列表list[] df[‘data1’].groupby([states,years]).mean() 分组键与原df无关，而是另外指定的任何长度适当的数组分组键是数组，state和year均为数组...1 groupby()核心用法（1）根据DataFrame本身的某一列或多列内容进行分组聚合，（a）若按某一列聚合，则新DataFrame将根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，同时将同一维度的再进行聚合...axis=0进行分组，而行数据由于类型不统一，故无法根据dtypes对列进行分组，结果为空。...-0.960876 #(5)分组键可以是与原df无关的，另外指定的任何长度适当的数组，新数组按列表顺序分别与df[col_1]的数据一一对应。...,此时，需指定axis=1，否则，groupby默认根据axis=0进行分组，而行数据由于类型不统一，故无法根据dtypes对列进行分组 #df.dtypes用于确定df的数据类型 df.dtypes

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怎么把12个不同的df数据全部放到同一个表同一个sheet中且数据间隔2行空格？（下篇）

有12个不同的df数据怎么把12个df数据全部放到同一个表同一个sheet中每个df数据之间隔2行空格。而且这12个df的表格不一样完全不一样的12个数据为了方便看才放在一起的。...部分的df数据可能涉及二三十行然后我把数字调高还是会出现数据叠在一起的情况？二、实现过程这里【隔壁山楂】给了一个指导：前面写好的没有删，你用的是追加写入之前已经写好的表格，你说下你的想法。...后来还给了一个指导：那你要先获取已存在表的可见行数，这个作为当前需要写入表格的起始行。后面这个问题就简单一些了，可以直接复制到.py文件。...当然了，还有一个更好的方法，如下图所示：顺利地解决了粉丝的问题。希望大家后面再遇到类似的问题，可以从这篇文章中得到启发。三、总结大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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全文2500字详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用，熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率导入模块与读取数据我们第一步需要导入模块以及数据集 import pandas as...# 单个条件，评分大于5分的 df_gt_5 = df[df['Rating']>5] # 多个条件: AND - 同时满足评分高于5分并且投票大于100000的 And_df = df[(df['...来实现上面的功能 #创建一个新的列来存储每一影片名的长度 df['num_words_title'] = df.apply(lambda x : len(x['Title'].split(" ")),axis...，主要是用.loc方法，它同时也可以和lambda方法联用，例如我们想要筛选出评分在5-8分之间的电影以及它们的票房，代码如下 df.loc[lambda x: (x["Rating"] > 5) &...int() with base 10: '12,000' 因此当出现类似“12,000”的数据的时候，调用astype方法实现数据类型转换就会报错，因此我们还需要将到apply和lambda结合进行数据的清洗

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python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

df 02 数据表检查第二部分是对数据表进行检查，python 中处理的数据量通常会比较大，比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的...1`#查看前 3 行数据``df.head(``3``)` df_head(3) 查看后 10 行数据 Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后...增加 keep=’last’参数后将删除最先出现的重复值，保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。原始的 city 列中 beijing 存在重复，分别在第一位和最后一位。 ...数据表合并首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表 df1，并将 df 和 df1 两个数据表进行合并。...与 excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似。按条件筛选(与，或，非) Excel 数据目录下提供了“筛选”功能，用于对数据表按不同的条件进行筛选。

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盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。...df.sample(3) 输出：如果要检查数据中各列的数据类型，可以使用.dtypes；如果想要值查看所有的列名，可以使用.columns。...df.shape 输出： (5, 2) 另外，len()可以查看某列的行数，count()则可以查看该列值的有效个数，不包含无效值（Nan）。...df["排名"] = df.rank(method="dense").astype("int") 输出： rank()⽅法中的method参数，它有5个常⽤选项，可以帮助我们实现不同情况下的排名。...df.reset_index(drop=True) 输出： rename()重命名用于更改行列的标签，即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中，比较常用。

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python数据分析——数据分类汇总与统计

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。...【例10】同时使用groupby函数和agg函数进行数据聚合操作。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...添加行/列小计和总计，默认为 False; fill_value = 当出现nan值时，用什么填充 dropna =如果为True,不添加条目都为NA的列; margins_name = 当margins...首先给出数据集：对不同国家的用手习惯进行统计汇总【例20】采用小费数据集，对time和day列同时进行统计汇总。

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Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

和鲸社区的刘早起创作了这个项目，其中包含Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理、当Pandas遇上NumPy、补充内容 5个部分。...列与salary列合并为新的一列 #备注：salary为int类型，操作与35题有所不同 df["test1"] = df["salary"].map(str) + df['education'] df...df.set_index("createTime") 42.生成一个和df长度相同的随机数dataframe df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint...() 49.查看education列共有几种学历 df['education'].nunique() 50.提取salary与new列的和大于60000的最后3行 df1 = df[['salary...[:3] 91.提取第一列中可以整除5的数字位置 np.argwhere(df['col1'] % 5==0) 92.计算第一列数字前一个与后一个的差值 df['col1'].diff().tolist

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Pandas进阶修炼120题｜第一期

在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。...如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！...难度：⭐⭐ 答案 df.rename(columns={'score':'popularity'}, inplace = True) 5 字符统计题目：统计grammer列中每种编程语言出现的次数...max()] 16 数据查看题目：查看最后5行数据难度：⭐ 答案 df.tail() 17 数据修改题目：删除最后一行数据难度：⭐ 答案 df = df.drop(labels=0) 18 数据修改...题目：统计grammer列每个字符串的长度难度：⭐⭐⭐ 答案 df['grammer'].map(lambda x: len(x))

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Day05| 第四期-电商数据分析

说明有重复值，先不进行去重 104557 # userid 列 df.orderId.unique().size # 与描述统计中的userid列的count信息存在差异，也有重复值, # 根据行数发现与...== 0)].size # 177行，行数较多先不处理， # 数据清洗可以先修改异常值，如果几行数据直接删除 # 如果要删除较多数据，最好是在所有列检查完毕再删除 177 # cityid 列 df.cityId.unique...').sum()['payMoney'].sort_values(ascending=False) # 我们分析了销售额和销量（下单数），可以将前几排名的产品写在报告中 # 同时我们可以探究销量最差和销售额最低的商品定为问题商品...# 渠道的分析类似于productId，可以得出成交量最多的渠道，订单数最多的渠道来自天猫还是京东 # 渠道很多时候是需要花钱买流量的，所以还需要根据渠道的盈利情况和渠道成本进行综合比较， # 同时也可以渠道和商品等多个维度综合分析...清洗的一个技巧是“重复数据后删除”，如果前几列的数据出现几十上百行重复或者有多行值为0，空值，这可能并不是真的重复或异常，而是有一行数据前几列重复后几列不同，因而不要盲目的将重复的数据删除，所有列都清洗后

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python数据处理

True dtype: bool f1 f1.drop_duplicates('name') age name 0 12 A 1 7 C 2 34 B 4 10 D 上面的第三行和第五行数据与前面的数据是重复的...({'列名 1':'值 1'，'列名 2':'值 2' })：传入一个字典给不同列填充不同的值 df.fillna({'数分':100,'高代':0}) 学号姓名英语...4）记录抽取抽取数据中满足某一条件的数据 df[condition] condition 表示过滤条件返回值：DataFrame 常用的condition类型：比较运算：==，>, =,...222.31.51.200 2308024422 1.993421e+10 153.144.230.7 注意：当抽取多行数据的时候，含的索引必须是列表的形式，不能之间以逗号隔开。...，它是loc,和iloc的结合，它可以根据索引号或者索引名索引，但是当索引名是int类型是，只能用索引名索引，不可以用索引号索引。

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

1.数据维度(行列) Excel中可以通过CTRL+向下的光标键，和CTRL+向右的光标键来查看行号和列号。Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。...Head函数用来查看数据表中的前N行数据 #查看前3行数据 df.head(3) 9.查看后10行数据 Tail行数与head函数相反，用来查看数据表中后N行的数据 #查看最后3行 df.tail(3...Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。...2.清理空格字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题 #清除city字段中的字符空格 df['city']=df['city'].map(str.strip) 3.大小写转换在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题...数据筛选按条件筛选（与、或、非） Excel数据目录下提供了“筛选”功能，用于对数据表按不同的条件进行筛选。 ? Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能。

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Pandas进阶修炼120题｜完整版

从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。...education列与salary列合并为新的一列难度：⭐⭐⭐ 备注：salary为int类型，操作与35题有所不同答案 df["test1"] = df["salary"].map(str) +...("createTime") 42 数据创建题目：生成一个和df长度相同的随机数dataframe 难度：⭐⭐ 答案 df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint...列共有几种学历难度：⭐⭐ 答案 df['education'].nunique() 50 数据提取题目：提取salary与new列的和大于60000的最后3行难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...,np.min]) 119 数据计算题目：对不同列执行不同的计算难度：⭐⭐⭐ 备注对salary求平均，对score列求和答案 df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean

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Pandas 不可不知的功能（一）

的行列数，（行数，列数） 1....行数据，默认 5 行 df.shape：tuple 类型的数据行列数，（行数，列数） df.describe()：计算评估数据的趋势 df.info()：内存和数据类型 3....在 DataFrame 中增加列在 DataFrame 中添加新列的操作很简单，下面介绍几种方式简单方式　　　　直接增加新列并赋值　　　　df['new_column'] = 1 计算方式...Pandas 提供了三个方法做类似的操作，loc，iloc，ix，ix 官方已经不建议使用，所以我们下面介绍 loc 和 iloc loc 根据标签选取loc df.loc[行索引开始位置：行索引结束位置...注意：索引开始位置：闭区间索引结束位置：开区间 loc 和 iloc 选取整列数据的时候，看上去与 df[列名数组] 的方式一致，但是其实前者返回的仍然是 DataFrame，后者返回的是

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一文带你快速入门Python | 初识Pandas

非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。...1、查看数据，掐头看尾很多时候我们想要对数据内容做一个总览，用df.head()函数直接可以查看默认的前5行，与之对应，df.tail()就可以查看数据尾部的5行数据，这两个参数内可以传入一个数值来控制查看的行数...06 常用数据类型及操作 1、字符串字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。...2、数值型数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...每一步都是本着小而美（毕竟臭美也算美）和轻量的初心，和大家一起重新认识回顾这些模块，然后在接下来的案例实践中检验、巩固、沉淀这些操作与分析思路。

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这里有一个简单实用的清洗代码集

现实世界中的数据通常质量不高，作为一名数据科学家，有时也需要承担一部分数据清洗的工作，这要求数据科学家们应该能够在进行数据分析或建模工作之前执行数据清洗步骤，从而确保数据的质量最佳。...不过长话短说，在数据科学领域工作了很长一段时间后，我切实感受到了在进行数据分析、可视化和建模工作之前，进行数据清洗工作是多么痛苦。...你可以很容易地使用 df['col_1'].replace 来处理该问题，其中「col_1」是数据帧 df 中的一列。 6....] = df[col].str.lstrip() 当数据十分混乱时，很多意想不到的情况都会发生。...例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。 8.

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Python数据分析-pandas库入门

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。...，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、布尔值等）。...与 python 的集合不同，pandas 的 Index 可以包含重复的标签，代码示例： dup_labels = pd.Index(['foo','foo','bar','alice']) dup_labels...['20190326', 'A']) ''' 4 ''' # 根据序列iloc获取特定位置的值, iloc是根据行数与列数来索引的 print(df.iloc[1,0]) # 13, numpy...索引对象等，这章介绍操作 Series 和 DataFrame 中的数据的基本手段。

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pandas中 df和df]的不同

使用df和du命令检查linux中的磁盘空间

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R 数据分析

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