Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&： df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
我们可以先把它拆掉，然后转化成一个DataFrame： load_dict = load_dict['mainData'] #拆第一层花括号 data_raw = pd.DataFrame(columns...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...(col_name,axis=1,inplace=True) # 删除原始列 return df ### 遍历整个dataframe，处理所有值类型为dict的列 def json_parse(df):...，就可以把json里所有的内容都展开：字典的key变成列名，value变成值： 至此，json就成功地转化成了DataFrame格式。...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆： 如果单元格内容中有“、”，就根据“、”来分拆到多个列，比如：“金融界、微软官网、...澎湃新闻、财联社、界面新闻、每日经济新闻、科创板日报、IT之家、砍柴网、网易科技、网易新闻” ； 如果单元格内容中有“，”，就根据“，”来分拆到多个列，比如：“埃摩森猎头圈”微信公众号，界面新闻，36氪...，新浪科技，天风证券研究所； 如果单元格内容中有空格，就根据空格来分拆到多个列，比如：“ckdd 微软亚洲研究员 联讯证券”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对...用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列") df...://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name] =
将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...或者"moives_2": ? 需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。...我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?...它会返回一个互动的HTML报告： 第一部分为该数据集的总览，以及该数据集可能出现的问题列表 第二部分为每一列的总结。...你可以点击"toggle details"获取更多信息 第三部分显示列之间的关联热力图 第四部分为缺失值情况报告 第五部分显示该数据及的前几行 使用示例如下（只显示第一部分的报告）： ?
将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...或者"moives_2": 需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。...它会返回一个互动的HTML报告： 第一部分为该数据集的总览，以及该数据集可能出现的问题列表 第二部分为每一列的总结。...你可以点击"toggle details"获取更多信息 第三部分显示列之间的关联热力图 第四部分为缺失值情况报告 第五部分显示该数据及的前几行 使用示例如下（只显示第一部分的报告）：
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...还可以只选择部分列。 ? 21. 重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存（Survived）状态，值用 0、1 代表。计算该列的平均值可以计算整体幸存率。 ?...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...1.1按列分组 按列分组分为以下三种模式： 第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...Steve','Wes','Jim','Travies']) people .iloc[2:3,[1,2]] = np.nan people 现在，假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的和： mapping...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总...若设为right，则表示划分为左开右闭的区间：若设为left，则 表示划分为左闭右开的区间。 label：表示降采样时设置聚合值的标签。
2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...=False) 输出为： 2.3 分组与聚合(6.2.3 ) 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组； 聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程...groupby()、agg()、transfrom()和apply()方法实现分组与聚合操作 2.3.1 分组操作groupby() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组...[2, 2, 2, 3, 3, 2]}) df_obj 输出为： 查看DF的值： # 根据列表对df_obj进行分组，列表中相同元素对应的行会归为一组 groupby_obj = df_obj.groupby
上次介绍了Pandas的部分操作，包括创建Series，DataFrame以及基本索引，文件保存与读取等。今天我们介绍一下Pandas常用的其他功能。...pandas提供两种排序方法，一个是根据索引值排序，一个是根据数据框中某一列或者某一行排序，这个就和Excel中的排序是一样的，但是它排序的结果是扩展到整个数据表的，不是按照单独一行或者一列排序，如果要对行或者列单独排序...首先我们新添加一列，用来求每一行的最大值。然后我们根据最大值降序排序就可以了。...applymap是将函数func直接应用到每一个元素中；map函数是将值和某个Series对应起来，下面看个栗子。...列名为key1，分组的意思就是将数据框以某种标志分为不同的组，这里选择key1作为分组依据，这样就分为了两组，分组的作用的我们可以分别统计各自组内的统计量。
将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。...它会返回一个互动的HTML报告： 第一部分为该数据集的总览，以及该数据集可能出现的问题列表； 第二部分为每一列的总结。...你可以点击"toggle details"获取更多信息； 第三部分显示列之间的关联热力图； 第四部分为缺失值情况报告； 第五部分显示该数据及的前几行。
本文主要分为四个部分（限于时间关系会分为上下两篇）： 上篇： 准备篇，主要涉及环境搭建以及pandas基本知识。...]}) （2）由DataFrame 构建DataFrame frame1 = pd.DataFrame(frame,columns=["name","Age"]) 从frame中读取了两列构成新的DataFrame...DataFrame的操作 1 增加列 frame1["friends_num"]=[10,12,14] 2 删除列 frame2 = frame1.drop(["name","Age"],axis=1)...3 查找数据行 frame1[frame1["friends_num"]>10] 结果如下： DataFrame的统计方法 1 apply 配合lambda 处理列，如将frame1的Age列进行分段...Age和Embarked列存在少量缺失值，分别处理。
2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...2、索引上的合并 （1）普通索引的合并 Left_index表示将左侧的行索引引用做其连接键 right_index表示将右侧的行索引引用做其连接键 上面两个用于DataFrame中的连接键位于其索引中...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 （1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。...（2）离散化或面元划分，即根据某一条件将数据进行分组。 利用pd.cut（）方式对一组年龄进行分组。 默认情况下，cut对分组条件的左边是开着的状态，右边是闭合状态。
frame.rename(index=newindex,columns=newcolumns,inplace=True) 三、离散化和面元划分 一个列表储存了一系列数据，要将这些数据分为几个区间，或者分为几个列别...使用cut()函数，将列表中的数据划分为几个区间，判断元素属于哪个区间内。...qcut()函数，这个函数将样本划分为5个部分， qcut()函数保证每个面元的个体数相同，但是每个区间的大小不同。 四、排序 例如，先用permutation()函数创建一个包含随机整数的数组。...2 3 4 2 10 11 12 13 14 按照列元素里的值进行排序： frame=pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5,5),columns=[...7 8 9 0 0 1 2 3 4 五、数据分类聚合 GroupBy三步骤: 分组--用函数处理--合并 分组：将数据集根据给定条件分成多个组 用函数处理：用函数处理每一组
在我们处理数据的时候，有时需要根据某个列进行计算得到一个新列，以便后续使用，相当于是根据已知列得到新的列，这个时候assign函数非常方便。下面通过实例来说明函数的的用法。...Pandas文章 本文是Pandas文章连载系列的第21篇，主要分为3类： 基础部分：1-16篇，主要是介绍Pandas中基础和常用操作，比如数据创建、检索查询、排名排序、缺失值/重复值处理等常见的数据处理操作...进阶部分：第17篇开始讲解Pandas中的高级操作方法 对比SQL，学习Pandas：将SQL和Pandas的操作对比起来进行学习 参数 assign函数的参数只有一个：DataFrame.assign...如果列名是不可调用的（例如：Series、标量scalar或者数组array），则直接进行分配 最后，这个函数的返回值是一个新的DataFrame数据框，包含所有现有列和新生成的列 导入库 import...: left; } col1 col2 0 12 xiaoming 1 16 peter 2 18 mike 如果我们重新分配的是一个现有的列，那么这个现有列的值将会被覆盖
9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...五、排序 序号 函数 说明 1 .sort_index(axis=0, ascending=True) 根据指定轴索引的值进行排序 2 Series.sort_values(axis=0, ascending...=True) 只能根据0轴的值排序。...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
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 将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx)...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...五、排序 序号 函数 说明 1 .sort_index(axis=0, ascending=True) 根据指定轴索引的值进行排序 2 Series.sort_values(axis=0, ascending...=True) 只能根据0轴的值排序。...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
可以使用separate（column，into，sep =“[\ W _] +”，remove = True，convert = False，extra ='drop'，fill ='right'）函数将列拆分为多个列...separate（）有各种各样的参数： column：要拆分的列。 into：新列的名称。 sep：可以根据字符串或整数位置以拆分列。 remove：指示是否删除原始列。...fill：可以是'right，要么在最右边的列中填充'np.nan值来填充缺失的部分，也可以在left中填充np.nan值在最左边的列中填充。...默认的maintain 将使新列行成为“NaN”值如果该行中的任何原始列单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时将任何NaN值视为空字符串。...as_string将在加入之前将任何NaN值转换为字符串“nan“。
Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。...可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。...DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 创建DataFrame 方式1：使用case class定义表 方式2：使用SparkSession...Map(x => (x._1, x._2.toList.length)) 第一个 Map 操作将 RDD 里的各个元素进行映射, RDD 的各个数据元素之间不存在依赖,可以在集群的各个内存中独立计算...，避免使用 groupByKey 当输入和输入的类型不一致时，避免使用 reduceByKey 生成新列的时候,避免使用单独生成一列再 join 回来的方式,而是直接在数据上生成.
答案 df.head() 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...\d*",str1) salary = ((int(k[0]) + int(k[1]))/2)*1000 df.ix[i,2] = salary 24 数据分组 题目：将数据根据学历进行分组并计算平均薪资...memory usage: 3.5+ KB 答案 df.info() 27 数据查看 题目：查看数值型列的汇总统计 难度：⭐ 答案 df.describe() 28 数据整理 题目：新增一列根据salary...将数据分为三组 难度：⭐⭐⭐⭐ 输入 期望输出 ?...()) 38 数据处理 题目：将第一行与最后一行拼接 难度：⭐⭐ 答案 pd.concat([df[:1], df[-2:-1]]) 39 数据处理 题目：将第8行数据添加至末尾 难度：⭐⭐ 答案
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