concat是英文单词concatenate(连接)的缩写，concat()方法用于将Series或DataFrame连接到一起，达到组合的功能，本文介绍concat()方法的具体用法。...这个例子中，两个DataFrame的行索引和列索引都不相等，将它们按行连接时，先将两个DataFrame的行拼接起来，然后在每行中没有数据的列填充空值。按列连接同理。...第二步，检索数据中的列索引，如果列索引相等，则结果兼容显示在同一列(例1)，如果列索引不相等，则分别显示，无数据的位置填充空值(例3)。 三连接时取交集 ---- ?...keys: keys参数默认为空，可以用keys参数给结果添加外层的行索引，使行索引变成多重行索引。也可以添加多层，如果添加多层行索引则用元组的方式传入。...使用names参数可以给多重行索引命名，传入一个列表，列表的长度可以小于多重行索引的层数，多出的层索引名默认为None，列表的长度不可以大于多重行索引的层数，会报错。names参数对普通索引无效。
当我们没有为数据指定索引时，Series会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组的值和对应的属性。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna...也可以给fillna函数一个字典，就可以实现对不同的列填充不同的值。 Df.fillna({1:0.5,3:-1})——1列的缺失值用0.5填充，3列的缺失值用-1填充。
入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据，包括： 具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格或Excel数据 有序和无序（不一定是固定频率）时间序列数据。...当创建Series或者DataFrame的时候，标签的数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame的列和行的Index对象： ? 这两行代码输出如下： ?...请注意： Index并非集合，因此其中可以包含重复的数据 Index对象的值是不可以改变，因此可以通过它安全的访问数据 DataFrame提供了下面两个操作符来访问其中的数据： loc：通过行和列的索引来访问数据...替换无效值 我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样： ? 这段代码输出如下： ? 将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大，因此我们可以指定不同的数据来进行填充。...为了便于操作，在填充之前，我们可以先通过rename方法修改行和列的名称： ? 这段代码输出如下： ? 处理字符串 数据中常常牵涉到字符串的处理，接下来我们就看看pandas对于字符串操作。
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。...DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...其他创建DataFrame的方式有很多，比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成，也可以读取json文件等等，这里就不再介绍。...2、DataFrame轴的概念 在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...填充缺失值可以统一填充，也可以按列填充，或者指定一种填充方式： data.fillna({1:2,2:3}) #输出 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0 1 1.0 2.0 3.0
2.数据框内容的索引 方式1： 直接通过列的名称调取数据框的中列 data['c'][2] ?...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...，默认不放回，即False weights：根据axis的方向来定义该方向上的各行或列的入样概率，长度需与对应行或列的数目相等，当权重之和不为0时，会自动映射为和为1 a = [i for i in range...还可以通过将多个条件用括号括起来并用逻辑符号连接以达到多条件筛选的目的： df[(df['B']>=5)&(df['address'] == '重庆')] ?...12.缺失值的处理 常用的处理数据框中缺失值的方法如下： df.dropna()：删去含有缺失值的行 df.fillna()：以自定义的方式填充数据框中的缺失位置，参数value控制往空缺位置填充的值，
在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。...若直接使用有缺失值的数据进行分析，会降低分析结果的准确性，为此需通过合适的方式予以处理。缺失值主要有三种处理方式：删除、填充和插补。...删除缺失值：删除缺失值是最简单的处理方式，这种方式通过直接删除包含缺失值的行或列来达到目的，适用于删除缺失值后产生较小偏差的样本数据，但并不是十分有效。...插补缺失值：插补缺失值是一种相对复杂且灵活的处理方式，这种方式主要基于一定的插补算法来填充缺失值。...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。
(datas, columns=['类型', '书名', '作者', '字数', '推荐']) df['推荐'] = df['推荐'].astype('int') 使用循环将提取到的数据按照一定的格式构建为二维列表...datas 使用pandas.DataFrame()方法将二维列表转换为DataFrame对象df，每列分别命名为'类型'、'书名'、'作者'、'字数'、'推荐' 将'推荐'列的数据类型转换为整型 数据统计与分组...datas列表中， # count[:-1]表示去掉count末尾的字符（单位） df = pd.DataFrame(datas, columns=['类型', '书名', '作者', '字数...', '推荐']) # 使用pandas库将二维列表datas转换为DataFrame对象df，并为每一列命名 df['推荐'] = df['推荐'].astype('int') # 将推荐列的数据类型转换为整型...，并按照推荐列进行升序排序 df = pd.DataFrame(datas, columns=['类型', '书名', '作者', '字数', '推荐']) # 重新将二维列表datas转换为DataFrame
我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。 运行该例子，使数据集有了两列。第一列是原始观察，第二列是 shift 过新产生的列。...这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。...函数返回一个单个的值： return: 序列的 Pandas DataFrame 转为监督学习。 新数据集创建为一个 DataFrame，每一列通过变量字数和时间步命名。...还可以看到，NaN 值得行，已经自动从 DataFrame 中移除。我们可以用随机数字长度的输入序列重复该例子，比如 3。这可以通过把输入序列的长度确定为参数来实现。...通过上面这样确定具体的输入输出序列长度，可轻松完成多元时间序列的预测。下面是一个把一个时间步作为输入，两个时间步作为预测序列的转化例子。 运行该例子会显示改造过的大 DataFrame。
3、 DataFrame数据结构 DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。...3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式，最常见的是利用等长度的列表或字典构建（例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型）。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...（*2）指定列顺序和索引列、删除、增加列 指定列的顺序可以在声明DataFrame时就指定，通过添加columns参数指定列顺序，通过添加index参数指定以哪个列作为索引；移除列可以用del frame
本文将介绍Pandas的一些高级用法，帮助你更有效地进行数据清洗和预处理。1. 数据清洗数据清洗是指处理缺失值、异常值和重复值等问题，使数据集变得更加干净和可靠。...: [5, None, 7, 8]}df = pd.DataFrame(data)# 填充缺失值df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前向填充print...记得根据实际情况选择合适的方法，以保证数据质量和模型效果。3. 多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...pd.DataFrame(data)# 使用插值填充缺失值df.interpolate(inplace=True)print(df)使用模型填充from sklearn.impute import KNNImputer...pd.DataFrame(data)# 字符串方法操作df['Text_Length'] = df['Text'].str.len() # 计算字符串长度df['Text_Upper'] = df[
为了使每行都出现相应order的总金额，需要使用“左关联”。我们使用源数据在左，聚合后的总金额数据在右(反过来也可)。不指定连接key，则会自动查找相应的关联字段。...，且返回值与原来的数据在相同的轴上具有相同的长度。...#pandas.DataFrame.transform。...以上三种调用apply的方式处理两列的差，换成transform都会报错。 利用transform填充缺失值 transform另一个比较突出的作用是用于填充缺失值。举例如下： ?...用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ?
这种类型很重要:就像NumPy数组背后的特定类型编译代码使它在某些操作上比Python列表更有效一样，Series对象的类型信息使它在某些操作上比Python字典更有效。...长度，自动用NaN填充 pd.Series({2:"a",1:'b',3:"c"},index={1,2,3,4}) 1 b 2 a 3 c 4 NaN dtype:...DataFrame是广义的Numpy数组 如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组，那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列索引的二维数组。...states.columns Index(['population', 'area'], dtype='object') 因此,DataFrame 可以看作一种通用的NumPy 二维数组，它的行与列都可以通过索引获取...DataFrame是特殊的字典 与Series 类似，我们也可以把DataFrame 看成一种特殊的字典。字典是一个键映射一个值，而DataFrame 是一列映射一个Series 的数据。
="label") print data Series取数据，通过index取数 data['a'] data[['a','b']] DataFrame的构造 （1）以字典的形式构造 frame =...构建DataFrame frame1 = pd.DataFrame(frame,columns=["name","Age"]) 从frame中读取了两列构成新的DataFrame。...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"].fillna(data_set["Age"].mean()) 2 删除缺失率较大的列（初步处理时） Cabin列的缺失率达到了75%，删除改列。...#根据name的长度，抽象出name_len特征 data_set["name_len"] = data_set["Name"].apply(len) 观察name列 通过观察Name列数据，可以发现名字中带有性别和婚否的称谓信息
，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配。...所有序列的长度必须相同 NumPy的结构化/记录数组 类似于“由数组组成的字典” 由Series组成的字典 每个Series会成为一列。...method选项即可达到此目的，例如，使用ffill可以实现前向值填充： import pandas as pd obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow..._.j] 通过整数位置，同时选取行和列 df.at[label_i, label_j] 通过行和列标签，选取单一的标量 df.iat[i，j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量 reindex...将一个或多个列的名字传递给sort_values的by选项即可达到该目的： import pandas as pd frame = pd.DataFrame({'b': [4, 7, -3, 2],
一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。...这不仅使你的代码保持整洁并防止训练集和测试集之间的信息泄漏，而且还允许你将转换步骤视为模型的超参数，然后通过网格搜索在超参数空间中优化模型。...前两个转换符用于创建新的数字特征，这里我选择使用文档中的单词数量和文档中单词的平均长度作为特征。...它的transform()方法接受列名列表，并返回一个仅包含这些列的DataFrame;通过向它传递不同的列名列表，我们可以在不同的特征空间中搜索以找到最佳的一个。...我们看到了将文本数据与数字数据组合在一起的示例，但是对于任何数据类型都可以很容易地遵循相同的过程，从而使你能够更快、更有效地工作。
pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。..._# 固定长度的unicode类型 查看数组 >>> a.shape # 阵列尺寸 >>> len(a) # 数组的长度 >>> b.ndim # 阵列维数 >>> e.size...['Country']] # 通过行和列标签选择单个值 'Belgium' >>> df.at([0], ['Country']) 'Belgium' # 通过标签或位置 >>> df.ix[2]...# (行、列) >>> df.index # 描述指数 >>> df.columns # 描述DataFrame列 >>> df.info() # DataFrame信息 >>> df.count...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...常用的合并数据的函数包括： 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并...# 重塑df，使之具有两层行索引 # 原来的列数据one, two, three就到了行上来了，形成多层索引。
列下方是有关系列名称和组成值的数据类型的信息。...DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。 DataFrame类似于电子表格或SQL表。...7906 Pacific 4080 10803 Southern 3270 7075 输出显示我们的两个列标题以及每个列标题下的数字数据...让我们创建一个名为user_data.py的新文件并使用一些缺少值的数据填充它并将其转换为DataFrame： import numpy as np import pandas as pd user_data...，而不是像我们的值NaN一样，我们现在已经用0填充了这些空格。
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