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    pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

    遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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    《Pandas Cookbook》第04章 选取数据子集1. 选取Series数据2. 选取DataFrame的行3. 同时选取DataFrame的行和列4. 用整数和标签选取数据5. 快速选取标量6

    ---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...选取DataFrame的行 # 还是读取college数据集 In[14]: college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM')...同时选取DataFrame的行和列 # 读取college数据集，给行索引命名为INSTNM；选取前3行和前4列 In[23]: college = pd.read_csv('data/college.csv...# 选取两列的所有的行 In[25]: college.iloc[:, [4,6]].head() Out[25]: ?...的行和Series，也不能同时选取行和列。

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    每天会准时的讲一些项目实战案例，分享一些学习的方法和需要注意的小细节，,这里是python学习者聚集地 如果你已经安装了 Anaconda，你可以很方便地在终端或者命令提示符里输入命令安装 Pandas...DataFrames Pandas 的 DataFrame（数据表）是一种 2 维数据结构，数据以表格的形式存储，分成若干行和列。通过 DataFrame，你能很方便地处理数据。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。...在 Pandas 里，主要用到 3 种方法： 首先是 .unique() 方法。比如在下面这个 DataFrame 里，查找 col2 列中所有不重复的值： ?...查找空值 假如你有一个很大的数据集，你可以用 Pandas 的 .isnull() 方法，方便快捷地发现表中的空值： ?

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    掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

    Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...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。...2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5 2 3 6.0 456 获取子集 >>> a[0:2] # 选择索引0和1...,6.,1.5]) >>> b[[1, 0, 1, 0]][:,[0,1,2,0]] # 选择矩阵的行和列的子集 array([[4.,5.,6.,4.], [1.5,2.,3.,1.5...(s > 0) # 满足条件的子集的数据 # Query >>> df6.query('second > first') # 查询DataFrame 设置与重置索引 >>> df.set_index

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    掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率

    Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...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。...2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5 2 3 6.0 456 获取子集 >>> a[0:2] # 选择索引0和1...,6.,1.5]) >>> b[[1, 0, 1, 0]][:,[0,1,2,0]] # 选择矩阵的行和列的子集 array([[4.,5.,6.,4.], [1.5,2.,3.,1.5...(s > 0) # 满足条件的子集的数据 # Query >>> df6.query('second > first') # 查询DataFrame 设置与重置索引 >>> df.set_index

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    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    创建一个DataFrame 用已经存储在内存中的数据构建一个DataFrame竟是如此的超凡脱俗，以至于它可以转换你输入的任何类型的数据： 第一种情况，没有行标签，Pandas用连续的整数来标注行。...你不能通过标签访问行，不能通过位置索引访问不相干的行，你甚至不能引用单个单元格，因为df['x', 'y']是为MultiIndex准备的!...所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的： 在DataFrames和Series的混合操作中，Series的行为（和广播）就像一个行-向量，并相应地被对齐： 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...，你必须使用方法而不是运算符，你可以看到如下： 由于这个有问题的决定，每当你需要在DataFrame和类似列的Series之间进行混合操作时，你必须在文档中查找它（或记住它）： add, sub,...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称

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    Python之Pandas中Series、DataFrame实践

    Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...和Series之间的算数运算默认情况下会将Series的索引项 匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播。...函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....汇总和计算描述统计 8.1 相关系数corr与协方差cov 8.2 成员资格isin，用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series或DataFrame列数据的子集。 9.

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    Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

    安装非常方便： pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素（以及DataFrame的行和列）的对象被称为索引。...首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。

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    【原创佳作】介绍Pandas实战中一些高端玩法

    什么是多重/分层索引 多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构，它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利，我们首先来创建带有多重索引的...DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引，即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组，代码如下 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint...，分别是 pd.MultiIndex.from_arrays pd.MultiIndex.from_frame pd.MultiIndex.from_tuples pd.MultiIndex.from_product...，使用到的数据集是英国三大主要城市伦敦、剑桥和牛津在2019年全天的气候数据，如下所示 import pandas as pd from pandas import IndexSlice as idx...2019年白天的气候数据 IndexSlice()方法的调用 同时Pandas内部也提供了IndexSlice()方法来方便我们更加快捷地提取出多重索引数据集中的数据，代码如下 from pandas

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    玩转Pandas，让数据处理更easy系列4

    01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送3篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的3篇文章：...(一维)和DataFrame(二维)，系统地介绍了创建，索引，增删改查Series, DataFrame等常用操作接口，总结了Series如何装载到DataFrame中，以及一个实际应用多个DataFrame...Pandas是基于Numpy(Numpy基于Python)基础开发，因此能和带有第三方库的科学计算环境很好地进行集成。...easy系列1; 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) DataFrame可以方便地实现增加和删除行、列 ( 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 智能地带标签的切片，好玩的索引提取大数据集的子集...(玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 通俗易懂地在DataFrame结构上实现merge和join操作(merge操作见：玩转Pandas，让数据处理更easy系列3) 善于处理missing

    1.1K31

    数据处理利器pandas入门

    想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...Pandas主要有两种数据查询选择操作： 基于标签的查询 基于整数的位置索引查询 Pandas在选择列时，无需使用 date[:, columns] 的形式，先使用 : 选择所有行，再指定 columns...旋转完成之后返回的DataFrame的列为 MultiIndex。而关于 MultiIndex 的查询操作属于高级主题。...索引切片： 可以理解成 idx 将 MultiIndex 视为一个新的 DataFrame，然后将上层索引视为行，下层索引视为列，以此来进行数据的查询。...看这里 >>> Python简单高效的可视化神器——Seaborn 后面会继续介绍关于pandas的更多技巧和高级操作。

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    利用query()与eval()优化pandas代码

    本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...但要注意的是eval()中每个新字段的赋值必须写在同一行，否则会出错： netflix.eval(''' years_to_now = 2020 - release_year...、排序，其中关键的是「新增当月数量在全部记录排名字段」，如果不用eval()，你是无法在「不创建中间变量」的前提下如此简洁地完成需求的： netflix.eval(''' years_to_now

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