比较df pandas中的行- Python - 腾讯云开发者社区

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pandas中 df和df]的不同

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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Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表...获取第0行数据 Df ?..._1["time"].tolist() print("time-列：", list4) print("time-列，数据类型：", type(list4)) print("\n获取行信息") df_2..."].tolist()，格式：df[列名].tolist() 输出行，本文中其实还是采用输出列的方式，即先将原来的df_1转置再输出列信息，df_2 = df_1.T

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Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df按行按列进行转换 Part 1：目标最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...n按行输出") list_fields = df_1.to_dict(orient='records') print(list_fields) 代码截图 ?...表示记录，对应数据库的行 Part 4：延伸以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？...字典的键为列名，值为一个列表，该列表对应df的一个列 dict_fields = df_1.to_dict(orient='list') print(dict_fields) ? list对应结果 ?

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Python-科学计算-pandas-10-df遍历

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块实现对Dataframe的遍历 Part 1：目标 pandas功能很强大，我们可以使用pandas直接读取数据库获取一个Df，也可以直接读取Excel...获取一个Df，等等那么对于生成的Df想获取其中每一个元素怎么实现呢？...本文就是实现对Df的遍历循环，获取每一行每一列的内容结果如图 ?...Part 3：部分代码解读 for index, row in df_1.iterrows():，其中index为行索引的值，row表示这一行的一个Series，通过type函数获取其数据类型，如下图所示

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Python-科学计算-pandas-21-DF中2列转为字典

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "...可以实现去重的效果。...同样的数据源两种方式差别如下 dict_map = df_1.groupby(‘pos’)[‘value1’].apply(set).to_dict() dict_map = df_1.groupby

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Python-科学计算-pandas-05-Df变形

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：对DataFrame的行列按照新的规则进行重组 Part 1：示例已知一个DataFrame，有4列["time", "pos", "value1", "value2",..."value3"] 以time作为列，pos作为行重组DataFrame 从结果上看，相当于对value1这一列进行了重新布局，以time作为列，pos作为行原DataFrame ?...Part 3：部分代码解读 df.pivot(index="pos", columns='time', values='value1') index设置行索引 columns设置列索引 values设置内容...如果调换行列df_3 = df.pivot(index="time", columns='pos', values='value1')，结果如下图结合上一章节，是不是可以快速算出每一个pos的各种统计值

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python pandas fillna_pandas删除行

不在dict / Series / DataFrame中的值将不被填充。该值不能是列表(list)。...method ：{‘backfill’，’bfill’，’pad’，’ffill’，None}，默认为None 填充重新索引的系列填充板/填充中的holes的方法：将最后一个有效观察向前传播到下一个有效回填...注意：这将修改此对象上的任何其他视图 (例如，DataFrame中列的无副本切片)。 limit： int，默认值None 如果指定了method，则这是要向前/向后填充的连续NaN值的最大数量。...例子>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0], … [3, 4, np.nan, 1], … [np.nan, np.nan, np.nan, 5],...3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 将“ A”，“ B”，“ C”和“ D”列中的所有NaN元素分别替换为0、1、2和3>>> values =

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Python-科学计算-pandas-06-Df合并

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：将两个Df进行合并 Part 1：示例已知df_1，有3列["time", "pos", "value1"] 已知df_2，有3列["pos", "value2", "value3...Part 3：部分代码解读 pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='pos')，以pos列作为df_1和df_2的关联列，采用左连接的方式左连接，可以简单理解为行采用左边的...df_1作为基准，在示例中发现df_merge_1没有P4点同理df_merge_2中time及value1没有数据那么使用场景是什么呢？...结合列与列之间的运算，会有一番新天地

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Python-科学计算-pandas-24-创建空DF

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块生成一个空的df Part 1：场景描述一些情况下需要对df进行操作，若这个df是中间计算出来，有可能是空字符串，这样后续的很多运算就会报错其中的一个方法就是给其赋值一个空的...: print("为空的df") print(type(df)) 代码截图执行结果 Part 3：代码2 import pandas as pd df = pd.DataFrame...() print(df) if df.empty: print("为空的df") print(type(df)) 运行结果 Part 4：部分代码解读代码1中设置了列名，对于一个空的...df来说，其实可以不需要列名代码2中无列名，生成的空df更纯粹一点注意两者的类型都是pandas.core.frame.DataFrame ---- 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

文章目录 apply()函数介绍样例性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...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...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...，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。...，就是每一行或每一列返回一个值；返回大小相同的DataFrame：如下面自定的lambda函数。

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Python-科学计算-pandas-25-列表转df

系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块今天讲讲如何讲一个列表转换为...df Part 1：场景说明我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了 Part 2：代码 import pandas as pd list_1 = [{"a": 1, "b":...= pd.DataFrame(list_1) print("\ndf内容：") print(df.head(5)) 图1 代码截图图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame...(list_1)，核心就是将该列表传给pd.DataFrame 观察执行结果，规律：列表中的每一个元素是一个字典每个字典的键是一样的，转换后对应df的列名生成的df行索引采用自然数本文为原创作品

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对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...现在是有趣的部分，让我们看看数据框架df，它并没有改变！这是因为我们忽略了参数inplace。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。图6

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Python-科学计算-pandas-18-df拼接concat

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块对不同df进行按行或者按列的拼接 Part 1：场景描述 ?...已知3个df，对其按行进行拼接，按列进行拼接 3个df ? 按行方向拼接 ? 按列方向拼接 ? Part 2：代码 ?...import pandas as pd # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows...，缺值部分用Nan表示 df = pd.concat([df_1, df_2, df_3], axis=1)，按列方向进行拼接行索引名相同时，写在同一行行索引名不同时，写在不同行，缺值部分用Nan表示...将df_1的value3列索引改为value4 ? ? 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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在pandas中遍历DataFrame行

参考链接：遍历Pandas DataFrame中的行和列有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...改用DataFrame.apply()：new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples：列名称将被重命名为位置名称，如果它们是无效的Python标识符，重复或以下划线开头...对于大量的列(> 255)，返回常规元组。第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。

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Python-科学计算-pandas-07-Df多条件筛选

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块今天讲讲pandas模块：根据条件对Df进行筛选 Part 1：示例已知df_1，有3列["value1", "value2", "value3"], 不同筛选条件下，获取新的...df_2 ? df_3 ? df_4 ? df_5 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"value1": ["P1", "P2", "P3"], "value2": [0.5, 0.8,...2)] 逻辑与，使用 & 逻辑或，使用 | 比较运算符直接使用>,< 在一定范围内使用isin，之前的文章有介绍过

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Python-科学计算-pandas-12-df单列计算

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1", "value2"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 2.目标：求value1该列的和、均值、最大值、最小值、...求单列的和df_1["value1"].sum()，基本格式df[列名].计算函数() 和：sum 均值：mean 最大值：max 最小值：min 样本标准方差：std，注意是样本标准方差，对应（n-1...），不是总体标准方差 Ps：根据pos列可以将value1进行分组，那么对应每一组的计算值又如何实现？

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pandas中loc、iloc与ix的用法比较

数据示例 loc loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end. ? iloc iloc 在index的位置上进行索引,不包括end. ?...ix ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end. ? github传送门

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Python-科学计算-pandas-26-列表转df-2

系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块今天讲讲如何将一个列表转换为...df Part 1：场景说明我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了上一篇文章列表内每个元素是一个字典，那么如果列表内的元素也是一个列表如何处理呢？...Part 2：代码 import pandas as pd list_1 = [[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [6, 3, 8, 5]] print("\n列表内容：...) print("\ndf内容：") print(df) 图1 代码截图图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame(list_1, columns=list_column

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Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：获取DataFrame部分行 Part 1：示例已知一个DataFrame，想获取其中满足条件的行从结果中可以知道，只保留了df中的前3行数据执行结果 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...("\n只取需要的数据：") df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)] print(df_2) 代码截图 ?...Part 3：部分代码解读 df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)]从代码中可以看出，是以quality_1列作为筛选条件的，取quality_1列值为["pos_

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盘点一个Pandas中df转列表处理基础知识

一、前言前几天在Python黄金群【东哥】问了一个Pandas基础的问题，这里拿出来给大家分享下。...大佬们，我有这样的一个df：df = pd.DataFrame({"城市": ["北京", "上海", "广州", "深圳"]}) 现在想要将多个城市合并到一起，并且都有逗号分隔，最终得到的结果是：['...可以看到【逸】、【此类生物】、【巭孬嫑勥烎】、【Python进阶者】都有给出解答。顺利地解决了粉丝的问题。方法很多，条条大路通罗马，能解决问题就好。三、总结大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas基础的问题，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。...往期精彩文章推荐：盘点一个Python网络爬虫过验证码的问题（方法三）盘点一个Python网络爬虫过验证码的问题（方法二）盘点一个Python网络爬虫过验证码的问题（方法一）盘点一个Python

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