Dataframe python从水平到垂直重塑某些值 - 腾讯云开发者社区

elements = [] weights = [] 使用numpy直接求： import numpy as np np.average(elements, weights=weights) 附纯python...1、最大值、最小值 max：获取一个数组中最大元素 min：获取一个数组中最小元素 2、比较出最值数组 maximum：在两个数组的对应元素之间构造最大值数组 minimum：在两个数组的对应元素之间构造最小值数组...= pd.Index(['01/01/2012','01/01/2012','01/01/2012','01/02/2012','01/02/2012'], name='Date') df = pd.DataFrame...p 7.0 2.10 5.0 5 g 2.0 1.00 6.0 6 g 5.0 3.50 7.0 7 la 3.0 4.50 8.0 df = pd.DataFrame...grouped.sum() Out: max_speed class bird 413.0 mammal 138.2 例五 df = pd.DataFrame

1.9K4 0

Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...to_json：导出Json文件 read_html：读取网页中HTML表格数据 to_html：导出网页HTML表格 read_clipboard：读取剪切板数据 to_clipboard：导出数据到剪切板...格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据连接合并重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat：合并多个dataframe，类似...按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据...：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh：绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box：绘制箱线图

3151 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

精品课 - Python 数据分析

我把整套知识体系分成四个模块： Python 基础：已直播完 (录播已上传) Python 数据分析：这次的课程，NumPy, Pandas, SciPy Python 数据可视化：Matplotlib...对于功能，无非从它能干什么而目的导向去学习，比如如何插值，如何积分，如何优化，等等。 HOW WELL：怎么学好三者？...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...---- WHAT Pandas DataFrame 是一种数据结构 (Series 可不严谨的看成一维的 DataFrame，而 Panel 已经被废弃)。...水平面上的灰点是网格红线是终值条件 (产品在到期日支付函数) 两条深青线是边界条件 (产品在标的上下界时的支付) 蓝点是期权值 (产品在 0 时点的值) 从 T4 到 T0 一步步解的 (从后往前解

3.3K4 0

机器学习速成第一集——机器学习基础

7.贝叶斯定理：贝叶斯定理是条件概率的一种重要应用，它描述了根据某些证据或观察更新对某事件的概率估计的过程。...Python编程基础 NumPy库介绍下面只用代码示例介绍一些基本的用法(上方为自己实践所得，下方是给的示例，看清楚，不一样的)：创建数组： import numpy as np # 创建一维数组...Series s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 创建DataFrame： # 从字典创建DataFrame data = {'A': [1,...(merged) # 垂直合并 df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [5, 6]}) merged = pd.concat([df, df3], axis=0)...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成从0到10的100

761 0

每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

NumPy (Numerical Python)是一个科学计算包，它提供了许多创建和操作数字数组的方法。...我们创建了一个由2到10之间的整数组成的3x2数组。 2. 0到1之间的随机浮点数 ? 浮点数在0和1之间的一维数组。可以用于创建随机噪声数据。 3....重塑使用reshape函数，它会对数组进行重塑。A的形状是(3,4)大小是12。 ? 可以指定每个维度上的大小，只要保证与原大小相同即可 ? 我们不需要指定每个维度的大小。...数组合并在某些情况下，我们可能需要组合数组。NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。 13. 连接这与pandas的合并的功能很相似。 ?...我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量，然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ? 它也适用于高维数组。 ? 15.

2.4K2 0

Pandas库

创建数据表可以通过多种方式创建数据表：直接从字典创建DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['汤姆', '玛丽', '约翰'...],'Age': [30, 25, 40]} df = pd.DataFrame(data) 从现有文件读取数据： df = pd.read _csv('data.csv ') 数据查看与清洗...例如，可以根据特定条件筛选出满足某些条件的数据段，并对这些数据段应用自定义函数进行处理。...在某些情况下，可能需要自定义聚合函数。可以使用apply()函数实现复杂的聚合操作。...Pandas作为Python中一个重要的数据分析库，相较于其他数据分析库（如NumPy、SciPy）具有以下独特优势：灵活的数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame

841 0

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

本文是 Python 系列的第七篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...6 数据表的分组和整合 DataFrame 中的数据可以根据某些规则分组，然后在每组的数据上计算出不同统计量。...这种操作称之为 split-apply-combine， 6.1 数据准备本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD, BABA, FB, GS 1 年时期：从 2018-02-26 到...，一直到高盛股票 (GS) 的索引从 1008 到 1259。 grouped.groups ---- 查查 'GS' 组里的数据的前五行。...将 top() 函数 apply 到按 Symbol 分的每个组上，按每个 Symbol 打印出来了 Volume 栏下的 5 个最大值。

4.8K4 0

Pandas进阶修炼120题｜完整版

从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。...1 创建DataFrame 题目：将下面的字典创建为DataFrame data = {"grammer":["Python","C","Java","GO","R","SQL","PHP","Python...= np.arange(0,100,5) df2 = pd.DataFrame(tem) 84 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20个指定分布...低'} ) 103 数据计算题目：从dataframe提取数据难度：⭐⭐⭐ 备注从上一题数据中，对薪资水平列每隔20行进行一次抽样期望结果 ?...()[::-1][7] 107 数据处理题目：反转df的行难度：⭐⭐ 答案 df.iloc[::-1, :] 108 数据重塑题目：按照多列对数据进行合并难度：⭐⭐ 输入 df1= pd.DataFrame

12.7K10 6

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

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。 NumPy NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。...# 设置 >>> s['a'] = 6 # 将Series s的索引a设为6 Dropping >>> s.drop(['a', 'c']) # 从行删除值 (axis=0) >>> df.drop...('Country', axis=1) # 从列删除值 Sort & Rank >>> df.sort_index() # 按轴上的标签排序 >>> df.sort_values(by='Country...>>> df.columns # 描述DataFrame列 >>> df.info() # DataFrame信息 >>> df.count() # 非空值的个数统计信息 >>> df.sum(...>>> data1.join(data2, how='right') Concatenate # 垂直拼接 >>> s.append(s2) # 水平或垂直拼接 >>> pd.concat([s,s2

3.8K2 0

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

在某些情况下，以这种格式处理数据可能更加困难；您可能更喜欢拥有一个 DataFrame，其中包含一个以date列中的时间戳为索引的每个不同item值的列。...条形图 plot.bar() 和 plot.barh() 分别绘制垂直和水平条形图。...在这种情况下，Series 或 DataFrame 的索引将用作 x（bar）或 y（barh）刻度（请参见水平和垂直条形图）： In [66]: fig, axes = plt.subplots(2...alpha=0.7) Out[68]: In [69]: data.plot.barh(ax=axes[1], color="black", alpha=0.7) 图 9.15：水平和垂直条形图...我们通过传递stacked=True从 DataFrame 创建堆叠条形图，导致每行中的值水平堆叠在一起（参见 DataFrame 堆叠条形图）： In [75]: df.plot.barh(stacked

3120 0

掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

5K2 0

玩转数据处理120题｜Pandas版本

__version__) # 0.25.1 82 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20个0-100随机数 Python解法 tem = np.random.randint...(1,100,20) df1 = pd.DataFrame(tem) 83 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20个0-100固定步长的数 Python...解法 tem = np.arange(0,100,5) df2 = pd.DataFrame(tem) 84 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20...'低'} ) 103 数据计算题目：从dataframe提取数据难度：⭐⭐⭐ 备注从上一题数据中，对薪资水平列每隔20行进行一次抽样期望结果 ?...Python解法 df2.iloc[::20, :][['薪资水平']] 104 数据处理题目：将数据取消使用科学计数法难度：⭐⭐ 输入 df = pd.DataFrame(np.random.random

7.6K4 1

Python写入Excel文件-多种实现方式（测试成功，附代码）

简介在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。...color=colors.RED, bold=True) sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font # 对齐方式 ## 使用cell的属性aligment，这里指定垂直居中和水平居中...## 设置B1中的数据垂直居中和水平居中 sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center') ## 设置行高和列宽...拆分后，值回到A1位置。

4.3K1 0

Python数据分析面试：NumPy基础与应用

统计与聚合函数面试官可能询问如何使用NumPy进行数组的统计分析，如计算平均值、标准差、最大值、最小值等。...数组重塑与拼接面试官可能要求您展示如何使用NumPy进行数组的重塑（reshape）、堆叠（stack）、水平/垂直拼接等操作。...= arr1.reshape(3, 2)# 堆叠stacked_arr = np.stack((arr1, arr2), axis=0)# 水平/垂直拼接horiz_concat = np.concatenate...、功能上的差异，避免在需要高性能计算时错误使用Python列表。...持续实践与学习，不断提升您的NumPy技能水平，必将助力您在数据分析职业道路上稳步前行。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

2450 0

Pandas数据应用：图像处理

一、引言Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，主要用于处理结构化数据。尽管它并不是专门为图像处理设计的，但在某些情况下，我们可以利用 Pandas 的强大功能来辅助图像处理任务。...Pandas 的 DataFrame 可以用来存储和操作这些像素值，从而实现对图像的基本处理。1. 图像读取与显示要使用 Pandas 处理图像，首先需要将图像转换为 DataFrame 格式。...# 如果需要交换RGB到BGRbgr_img_array = img_array[:, :, ::-1]df_bgr_img = pd.DataFrame(bgr_img_array)四、常见报错及避免措施...如果是多维数组，检查是否正确展平或重塑。...# 明确指定数据类型df_img = pd.DataFrame(img_array.astype(np.float32))五、总结虽然 Pandas 并不是专门用于图像处理的工具，但在某些场景下，它可以作为辅助工具帮助我们更好地理解和操作图像数据

921 0

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....重塑和轴向旋转有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。...4.1 重塑层次化索引层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...5.2 替换值 replace可以由一个带替换值组成的列表以及一个替换值 data.replace([-999,-1000],np.nan) 5.3 重命名轴索引轴标签也可通函数或映射进行转换，从而得到一个新对象轴还可以被就地修改

3.1K6 0

使用Pandas melt()重塑DataFrame

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...在实际项目中可能只关心某些列，例如，如果我们只想查看“24/01/2020”和“25/01/2020”上的值： df_wide.melt( id_vars=['Country', 'Lat',...Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...从宽格式重塑为长格式。

3K1 1

Numpy和pandas的使用技巧

'''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组...np.vstack((v1,v2)) vertical 垂直,stack堆叠、累加矩阵水平拼接 np.hstack((v1,v2)) horizontal 水平的 △ np.c_[]...：相同类型的数组，axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0（垂直连接）1（水平连接） n.flatten(order=)返回一份数组拷贝，对拷贝的修改不影响原数组 n.ravel(a,order...数组的行列式 n.solve() 求解线性矩阵方程 ''' 按索引删除行 data = data.drop([i]) 重置索引 data = data.reset_index() 转换数据格式到数字...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas

3.5K3 0

Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

但是身经百战的你肯定会觉得，前2篇例子中的数据太规范了，如果把数据导入到数据库还是可以方便解决问题的。因此，本文将使用稍微复杂的数据做演示，充分说明 pandas 是如何灵活处理各种数据。...注意索引是从0开始算。 values=arr[3:]，从第4行往后一大片作为值。 pd.DataFrame(values,columns=header) ，生成一个 DataFrame 。...ffill 表示用上一个有效值填充。合并单元格很多时候就是第一个有值，其他为空，ffill 填充方式刚好适合这样的情况。 ---- 现在数据美如画了。...---- 重塑要理解 pandas 中的重塑，先要了解 DataFrame 的构成。...如下是一个 DataFrame 的组成部分：红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns)，注意，为什么方框不是一行？

5K3 0

Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat 文章目录 1....数据清洗 1.1 空值和缺失值的处理空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。 ...（2）duplicated()方法支持从前向后（ first）和从后向前（last）两种重复值查找模式，默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说，就是将后出现的相同条目判断为重复值。 ...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。

5.5K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

python 平均值MAXMIN值计算从入门到精通「建议收藏」

Pandas库常用方法、函数集合

精品课 - Python 数据分析

机器学习速成第一集——机器学习基础

每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

Pandas库

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

Pandas进阶修炼120题｜完整版

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

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

玩转数据处理120题｜Pandas版本

Python写入Excel文件-多种实现方式（测试成功，附代码）

Python数据分析面试：NumPy基础与应用

Pandas数据应用：图像处理

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

使用Pandas melt()重塑DataFrame

Numpy和pandas的使用技巧

Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐