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(六)PythonPandasDataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型数据结构 含有一组有序列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...Series集合 创建         DataFrame与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示: 自动生成行索引         ...DataFrame也能自动生成行索引,索引从0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...DataFrame除了能创建自动生成行索引外,还能自定义生成行索引,代码如下所示:  import pandas as pd import numpy as np data = np.array([(...,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。

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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。...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。...如果我们希望它取平均,而是根据出现先后顺序给出排名的话,我们可以用method参数指定我们希望效果。...DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果传任何参数,默认是对每一行进行求和。

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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。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...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。...如果我们希望它取平均,而是根据出现先后顺序给出排名的话,我们可以用method参数指定我们希望效果。 ?...首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果传任何参数,默认是对每一行进行求和。 ? 除了sum之外,另一个常用就是mean,可以针对一行或者是一列求平均。 ?

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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 # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(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...dataframe 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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pythonPandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成字典; dict...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

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。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边和右边都是同一个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。...也可以使用 pandas.concat () 函数,与 pandas.merge () 函数相同结果。...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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pythonPandasDataFrame基本操作(一),基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍,但在实际使用过程,我发现书中内容还只是冰山一角...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。...DataFrame.ndim 返回数据框纬度 DataFrame.size 返回数据框元素个数 DataFrame.shape 返回数据框形状 DataFrame.memory_usage([index...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...参考文献: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

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pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...在上面这个例子当中我们创建了一个numpy数组,然后减去了它第一行。我们对比下最后结果会发现,arr数组当中每一行都减去了它第一行。 同样操作在dataframe也一样可以进行。 ?...我们可以利用apply方法很容易地实现这一点,apply方法有些像是Python原生map方法,可以对DataFrame当中每一个元素做一个映射计算。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级map,我们可以用它来操作DataFrame每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据格式。 ?

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PythonDataFrame模块学

本文是基于Windows系统环境,学习和测试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()   ...读写操作   将csv文件读入DataFrame数据   read_csv()函数参数配置参考官网pandas.read_csv   import pandas as pd   data = pd.read_csv...('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

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pythonpandasDataFrame对行和列操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'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...#利用index值进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...下面是简单例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和列操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame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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(五)PythonPandasSeries

目录 基本特征 创建 自动生成索引 自定义生成索引 使用 基本运算 数据对齐 ---- 基本特征 类似一维数组对象 由数据和索引组成 有序定长字典 创建         Series能创建出带有数据和索引字典来...创建方法如下所示: 自动生成索引         Series能创建自动生成索引字典,索引从0开始,代码如下所示: import pandas as pd aSer = pd.Series([1,...=0, stop=3, step=1) 自定义生成索引         Series除了能创建自动生成索引字典外,还能自定义生成索引,代码如下所示: import pandas as pd bSer...   1096.633158 dtype: float64 数据对齐         数据对齐是Serie一个很重要功能,能简化数据处理,代码如下所示: import pandas as pd...数据对齐一个重要功能是:在运算自动对齐不同索引数据,代码如下所示: import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', '

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