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访问提取DataFrame元素

访问元素提取子集是数据框基本操作,在pandas,提供了多种方式。...对于一个数据框而言,既有从0开始整数下标索引,也有行列标签索引 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3...-1.416611 r3 -0.640207 r4 -2.254314 对于标签,支持切片操作,python内置切片规则不一样,loc切片包含了终止点,用法如下 >>> df.loc['r1':...B r1 -0.220018 -0.398571 r2 -1.416611 0.826713 r3 -0.640207 -0.105941 r4 -2.254314 -1.228511 5. at系列函数...>>> df.iat[0, 0] -0.22001819046457136 pandas访问元素具体方法还有很多,熟练使用行列标签,位置索引,布尔数组这三种基本访问方式,就已经能够满足日常开发需求了

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Pandas DataFrame 自连接交叉连接

有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...SQL语句提供了很多种JOINS 类型: 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 行。...df_manager2 输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型,可以生成两个或多个表中行笛卡尔积。它将第一个表行与第二个表每一行组合在一起。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

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PythonDataFrame模块学

本文是基于Windows系统环境,学习测试DataFrame模块:   Windows 10   PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)   python 3.6.8...初始化DataFrame   创建一个空DataFrame变量   import pandas as pd   import numpy as np   data = pd.DataFrame()   ...('user.csv')   print (data)   将DataFrame数据写入csv文件   to_csv()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv   import...异常处理   过滤所有包含NaN行   dropna()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna   from numpy import nan as NaN   import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列   # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除,'all'表示行或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列至少有

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(六)Python:PandasDataFrame

, 'pay': [4000, 5000, 6000]} # 以namepay为列索引,创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame...行索引、列索引值,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('aaaa', 4000), ('bbbb',...2    5000 3    6000 Name: pay, dtype: object 取得第零行第一行第零列 1    xiaoming 2    xiaohong Name:...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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Pythongroupby分组

OUTLINE 根据表本身某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby最常见操作,根据某一列内容分为不同维度进行拆解...,将同一维度再进行聚合 一列进行聚合 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'key1':list('aabba...,则看是多列之间维度笛卡尔积 比如按照key1列,可以分为ab两个维度,按照key2列可以分为onetwo两个维度,最后groupby这两列之后结果就是四个group。...问题:我想知道这五名同学对水果化妆品平均喜爱程度是什么样?...,在groupby之后所使用聚合函数都是对每个group操作,聚合函数操作完之后,再将其合并到一个DataFrame,每一个group最后都变成了一列(或者一行)。

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SQL分组

分组定义 是多个分组并集,用于在一个查询,按照不同分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用"UNION ALL",计算多个结果集并集。...分组集种类 SQL Server分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP, 其中 CUBEROLLUP可以当做是GROUPING SETS简写版 GROUPING...并且更加 高效,解析存储一条SQL于语句 GROUP SETS示例 我们以Customers表为例,其内容如下: 我们先分别对城市省份进行分组,统计出他们数量 SELECT 城市,NULL 省份,...这样不仅减少了代码,而且这样效率会比UNION ALL效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析。...,其作用是对每个列先进行一次分组,并且对第一列数据在每个组内还进行一次汇总,最后对所有的数据再进行一次汇总,所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据汇总。

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Java值传递

却没有修改传进来值 第一步,先搞清楚Java基本类型引用类型不同之处 int num = 10; String str = "hello"; 如图所示,num是基本类型,值就直接保存在变量。...程序设计语言总是采用值调用。...现在再回到最开始例子, /** * 首先add方法list对象是传入参数一个拷贝,但是这个拷贝对象指向是同一个List,所以这个拷 * 象add(100)是操作list指向List数组...String对象,也就是拷贝对象变成了一个新对象,而原str并未发生改变 */ append(String str) /** * 最后这个addNum传入是一个Java基本类型,也就是方法里...a是传入参数一个拷贝,对a进行操作不 * 会对原数值产生影响 */ addNum(int a) 这个过程说明:Java 程序设计语言对对象采用不是引用调用,实际上,对象引用是值传递

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SparkMLLib基于DataFrameTF-IDF

知道了"词频"(TF)"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词TF-IDF值。某个词对文章重要性越高,它TF-IDF值就越大。...二 TF-IDF统计方法 本节中会出现符号解释: TF(t,d):表示文档d单词t出现频率 DF(t,D):文档集D包含单词t文档总数。...所以,自动提取关键词算法就很清楚了,就是计算出文档每个词TF-IDF值,然后降序排列,取排在最前面的几个词。...三 Spark MLlibTF-IDF 在MLlib,是将TFIDF分开,使它们更灵活。 TF: HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。...推荐你参考http://nlp.stanford.edu/ https://github.com/scalanlp/chalk 四 举例说明 下面的例子,使用Tokenizer将句子分割成单词。

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们需要进行排序以及一些汇总运算使用方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...其实很简单,因为7出现了两次,分别是第6位第7位,这里对它所有出现排名取了平均,所以是6.5。

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业界使用最多PythonDataframe重塑变形

pivot pivot函数用于从给定创建出新派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...columns values : ndarray Values to use for populating new frame's values pivot函数将创建一个新表,其行列索引是相应参数唯一值...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据...因此,必须确保我们指定行没有重复数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法功能 它可以在指定行有重复情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他聚合函数来计算重复条目中单个值...假设我们有一个在行列上有多个索引DataFrame

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...其实很简单,因为7出现了两次,分别是第6位第7位,这里对它所有出现排名取了平均,所以是6.5。

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设置jupyterDataFrame显示限制方式

jupyter显示DataFrame过长时会自动换行(print()显示方式)或自动省略(单元格最后一行直接显示),在一些情况下看上去不是很方便,可调节显示参数如下: import pandas as...pd.set_option('display.max_rows',100) #设置最大行数 pd.set_option('display.max_columns', 100) #设置最大列数 补充知识:pandas关于...DataFrame行,列显示不完全(省略)解决办法 我就废话不多说了,看代码吧 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option...('display.max_rows', None) #设置value显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 以上这篇设置jupyterDataFrame...显示限制方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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pandas dataframe explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !...fieldname: list(values), })) dataframe = dataframe[list(set(dataframe.columns) - set([fieldname])...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas列字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Oracle分组查询与DML

1、Group by 进行分组查询, group by 子句可以将数据分为若干个组 1.1 分组查询 注意: 出现在 SELECT 子句中字段,如果不是包含在多行函数,那么该字段必须同时在...a) 统计每个部门编号, 最高工资最低工资 select deptno, max(sal), min(sal) from emp group by deptno order by deptno;...子句中不允许使用分组函数, 分组函数用于分组前过滤 having 用于过滤分组条件 a) 查询每个部门总工资和平均工资, 排除平均工资低于 1600 部门 select deptno...分组查询时相关关键词顺序: from–>where–>group by–>select–>having–>order by a) 在 emp 表,列出工资最小值小于 2000 职位 select...需 要保证值顺序顺序一致. insert into temp2 (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (1234

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pythonpandas库DataFrame对行操作使用方法示例

用pandasDataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格...'w'列,使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w'列,使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w'列,返回DataFrame...(1) #返回DataFrame第一行 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列,且该列也用不到,一般是索引列被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame对行操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame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

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Hadoop学习笔记—11.MapReduce排序分组

一、写在之前 1.1 回顾Map阶段四大步骤   首先,我们回顾一下在MapReduce,排序分组在哪里被执行: ?   ...从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步,需要对不同分区数据进行排序分组,默认情况下,是按照key进行排序分组。...,结果如下所示 3 1 2 1 1 1   接着,我们会针对这个数据文件,进行排序分组实践尝试,以求达到结果所示效果。...二、初步探索排序 2.1 默认排序   在Hadoop默认排序算法,只会针对key值进行排序,我们最初代码如下(这里只展示了mapreduce函数): public class MySortJob...三、初步探索分组 3.1 默认分组   在Hadoop默认分组规则,也是基于Key进行,会将相同keyvalue放到一个集合中去。

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