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收藏 | 11个Python Pandas小技巧让你的工作更高效（附代码实例）

本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。 或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。 ? Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。...市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。 1. read_csv 这是读取数据的入门级命令。...3. copy 如果你没听说过它的话，我不得强调它的重要性。...如果你也想在Pandas中做类似的事情，你可以使用： df_filter = df['ID'].isin(['A001','C022',...]) df[df_filter] 10....11. to_csv 这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。

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【技巧】11 个 Python Pandas 小技巧让你更高效

Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。...3. copy 如果你没听说过它的话，我不得强调它的重要性。...如果我们想在现有几列的基础上生成一个新列，并一同作为输入，那么有时apply函数会相当有帮助。...如果你也想在Pandas中做类似的事情，你可以使用： df_filter = df[ ID ].isin([ A001 , C022 ,...]) df[df_filter] 10....11. to_csv 这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。

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独家 | 11个Python Pandas小技巧让你的工作更高效（附代码实例）

本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。 或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。 ? Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。...市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。 1. read_csv 这是读取数据的入门级命令。...3. copy 如果你没听说过它的话，我不得强调它的重要性。...如果你也想在Pandas中做类似的事情，你可以使用： df_filter = df['ID'].isin(['A001','C022',...])df[df_filter] 10....11. to_csv 这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。

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使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...Tableau有内置的分析扩展，允许与其他平台集成。 ? 在本例中，我们选择TabPy。 ? 您可以在上面描述的弹出窗口中测试Tableau中的连接。...因为我们将从Tableau读取数据，所以我们使用了从Tableau传递值的参数。您将注意到，我们使用连接对象在TabPy中部署模型。类似地，您可以为其他模型创建函数。...如果我们想在Tableau中一目了然，它将是这样的: ? 请注意，您可以根据需要动态更改预测周期并查看预测。你想要选择能给你最好精确度的模型。...你可以选择在Tableau中创建一个参数来在模型之间切换。 需要注意的一个关键点是，我们需要适应Tableau中的预测周期(在我们的例子中以月为单位)，以便为TabPy返回的值腾出空间。

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盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

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短短几行代码将数据保存CSV和MySQL

分享写入csv文件和写入mysql的方法，编码工作我一向追求代码的简单性。...上面代码已经实现将我们构造的df数据保存MySQL，现在提一些注意点 注意事项： 1、我们用的库是sqlalchemy，官方文档提到to_sql是被sqlalchemy支持 文档地址： http://pandas.pydata.org...3、engine_config为数据库连接配置信息，按照我上面的方式构造就行了打印出来如下图 mysql+pymysql://root:123456789@127.0.0.1:3306/centos_test...charset=utf8 4、create_engine是根据数据库配置信息创建连接对象 5、if_exists = 'append',追加数据 6、index = False 保存时候，不保存df的行索引...，这样刚好df的3个列和数据库的3个字段一一对应，正常保存，如果不设置为false的话，数据相当于4列，跟MySQL 3列对不上号，会报错 这里提个小问题，比如我们想在遍历的时候来一条数据，保存一条，而不是整体生成

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PandaSQL：一个让你能够通过SQL语句进行pandas的操作的python包

Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。 ?...假设你对SQL非常的熟悉，或者你想有更可读的代码。或者您只是想在dataframe上运行一个特殊的SQL查询。或者，也许你来自R，想要一个sqldf的替代品。...因为现在我们的连接条件也有大于号和小于号，这样的连接称为不等连接。在继续之前，一定要考虑如何在pandas中做这样的事情。 ? pandas的解决方案 那么在pandas身上该怎么做呢?...merged_df = pd.merge(offerDf,transactionDf,on='Item')pandas_solution = merged_df[(merged_df['TransactionDt...https://github.com/MLWhiz/data_science_blogs/tree/master/pandasql 译者注：我一直在寻找能够使用sql处理pandas的dataframe

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

最近有一个粉丝问过我一个问题，觉得挺有意思，分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据?...可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...: ['','','','','',1,6,1,2,'',2,1,6,0,1]} ) 接下来我的思路是 判断value列的每个值是否为空值，返回Ture/False 找到第一个为False的索引，取后面全部的数据...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

最近有一个粉丝问过我一个问题，觉得挺有意思，分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据?...可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...: ['','','','','',1,6,1,2,'',2,1,6,0,1]} ) 接下来我的思路是 判断value列的每个值是否为空值，返回Ture/False 找到第一个为False的索引，取后面全部的数据...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...: ['','','','','',1,6,1,2,'',2,1,6,0,1]} ) 接下来我的思路是 判断value列的每个值是否为空值，返回Ture/False 找到第一个为False的索引，取后面全部的数据...pandas.Series.ne ne函数可以比较两个Series，常用于缺失值填充，下面是一个例子 除了可以比较两个Series之外，对于我们的问题，它可以比较元素：返回True如果这个值不是你指定的值...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？

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Pandas与SQL的数据操作语句对照

就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...获取不同的值: # SQL SELECT DISTINCT column_a FROM table_df # Pandas table_df['column_a'].drop_duplicates...就可以使用“how”参数指定它是左连接、右连接、内连接还是外连接。...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!

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Pandas实用手册（PART I）

建立DataFrame pandas里有非常多种可以初始化一个DataFrame的技巧，以下列出一些我觉得实用的初始化方式。...读取线上CSV文档 不限于本地档案，只要有正确的URL 以及网络连接就可以将网络上的任意CSV 档案转成DataFrame。...为了最大化重现性，我还是会建议将数据载到本地备份之后，再做分析比较实在。 优化内存使用量 你可以透过df.info查看DataFrame当前的内存用量： ?...另外如果你想在有限的内存处理巨大CSV文档，也可以透通过chunksize参数来限制一次读入的行数（rows）： ?...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0，代表着以行（row）为单位做特定的操作，在pd.concat的例子中则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

大家好，我是俊欣 Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题...如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas中的query()函数，因为它可以方便以过滤数据集。这些查询的函数我每天都会或多或少的使用。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...示例5 想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query()表达式中写成如下的形式： df.query("Status == 'Not Shipped'") output 它返回所有记录，其中状态列包含值...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas中的query()函数，因为它可以方便以过滤数据集。这些查询的函数我每天都会或多或少的使用。

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Pandas的10个常用函数总结

我们大多数人更喜欢 Python 来处理与数据相关的事情，而Pandas是我们是最常用的Python库。...注意：我没有解释基本的算术和统计运算，比如 sqrt 和 corr，因为我想在这篇文章中关注更多 Pandas 特定的函数。 read_csv 让我们从读取数据开始。...copy 我知道为了在代码中复制一些对象，我们通常写 A= B，但在 Pandas 中，这实际上创建了 B 作为对 A 的引用。所以如果我们改变 B，A 的值也将被改变。因此，我们需要如下复制函数。...它将系列中的每个值替换为另一个值，该值可能来自函数、字典或另一个Series。下面是一些简单的例子，但 map 在复杂情况下实际上有很大帮助，因为我们可以在单个 map 调用中映射多个事物。...Pandas的好处。

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...将文本值包装在单个引号“”中，就可以了 示例5 想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query（）表达式中写成如下的形式： df.query("Status == 'Not Shipped'") 它返回所有记录...除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算 查询中的简单数学计算 数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示： 示例6 df.query("Shipping_Cost...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。这些查询的函数我每天都会或多或少的使用。

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

如果用一般查询的方式可以写成： df [df [“Quantity”] == 95] 但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？ 它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...示例5 想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query（）表达式中写成如下的形式： df.query("Status == 'Not Shipped'") 它返回所有记录，其中状态列包含值 - “未发货...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。这些查询的函数我每天都会或多或少的使用。

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

大家好，我是小F～ Pandas是一个开源Python库，广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...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。...# 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...df1, df2, on='A', how='right') / 07 / Pandas中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name

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