NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算,包括基本算术(加法,减法,乘法等),和更复杂的运算(三角函数,指数函数和对数函数等)。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能,我们在“NumPy 数组上的计算:通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行、索引对齐 示例代码: s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10)) s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5)) print('s1: ' ) print(s1) print('') print('s2: ') print(s2) 运行结果: s1:
是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,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。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
我们将从一个快速、非全面的概述开始,介绍 pandas 中的基本数据结构,以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始,请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中:
Numpy的一个优点就是提供了快速的元素级别操作,比如算术运算以及其他复杂操作。DataFrame继承 了大部分功能。 Pandas在这些函数的基础上提供了更为高级的功能。比如,一元运算不修改行索引和列索引;而对于二元操作,Pandas会自动对齐行索引。
字符串是一种常见的数据类型,我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
DataFrame 就像带索引的 Series 字典,提取、设置、删除列的操作与字典类似:
Rolling 对象在处理时间序列的数据时,应用广泛,在Python中Pandas包实现了对这类数据的处理。
看本文之前先看看Panda是概览,大致了解一下:数据分析篇 | Pandas 概览
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用,今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。
以上代码df1应该是3列10行,之后和df2对齐。 对齐操作列名应该匹配,无法对齐的列整列置为NAN。
Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据。它具有以下特点:
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。
谈到DataFrame数据的合并,一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法,以下是函数原型。
针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。
解决方法: 字符串切记要放在引号中,单引号双引号无所谓。当一个字符串中包含单引号或双引号时,很容易出现引号不配对的情况。
好用的东西不排斥,不要死盯在Excel上,像python处理数据更快更省,也是值得提倡。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
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:
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
上面的例子就是以 'city' 为基准对两个 dataframe 进行合并, 但是两组数据都是高度一致, 下面调整一下:
寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时,文末给出了问题及练习,以便更好地实践。
我们可以通过DataFrame或Series类型的concat方法,来进行连接操作,连接时,会根据索引进行对齐。
最下面是设置小数显示保留2位的。好像列标题有对齐选项,但是列没有对齐选项。https://blog.csdn.net/weekdawn/article/details/81389865
Python:dataframe写入mysql时候,如何对齐DataFrame的columns和SQL的字段名?
merge 函数通过一个或多个键将数据集的行连接起来。 场景:针对同一个主键存在的两张包含不同特征的表,通过主键的链接,将两张表进行合并。合并之后,两张表的行数不增加,列数是两张表的列数之和。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 数据处理:Pandas库的使用 ---- Python 数据处理:Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
接触了很多Python爱好者,有初学者,亦有转行人。不论大家学习Python的目的是什么,总之,学习Python前期写出来的代码不报错就是极好的。下面,严小样儿为大家罗列出Python3十大经典错误及解决办法,供大家学习。
你可能希望取一个对象并重新索引其轴,使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单,但它是一个常见的操作,因此reindex_like() 方法可用于简化此操作:
我们使用read读取数据集时,可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况
前言: pandas是在numpy的基础上开发出来的,有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据(numpy的ndarray)和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构,包含一组有序的列 Series 何为Series? Series由一组数据(numpy的ndarray)和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ser01=S
pandas中有两类非常重要的数据结构,就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组,可以使用一维数组的可用函数和方法,而且还可以通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能;DataFrame类似于numpy中的二维数组,同样可以使用numpy数组的函数和方法,还具有一些其它灵活的使用。
呆鸟云:“看了好久 Pandas 代码,先简单了解一下,到底什么是 Pandas 吧,看看它到底能干什么?如果想了解更多 Pandas,请关注 pypandas.cn,查看最新版的 Pandas 中文官档。”
本文主要是想对写界面以及操作表格遇到的常见问题做个总结。前两篇文章想想对tkinter和pandas这两个库的概述还不够全面。
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