标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。...那么,在列中对每个学生进行循环?不!记住,我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列,因为如果我们有一个大的数据集,这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。
前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意的是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示,咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..
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 numpy.where 方法 Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数,而在 pandas...由于需要使用 numpy 的方法,因此代码的开始需要导入 numpy 包: import pandas as pd import numpy as np ---- 场景 如下学生成绩表: 高于等于...时的返回,第三参数是当第一条件为 false 时的返回 在使用 numpy.where 方法时的逻辑与上述 Excel 的 IF 函数一致: df = pd.read_excel('data.xlsx...', 'sp1') df['res'] = np.where(df.成绩>=60,'是','否') df 行2:np.where 各个参数都能接受 pandas 的列(Series) ---- 性能优越...numpy 或 pandas 内置方法,会差上几十上百倍 ---- 总结 本文重点: numpy.where 函数的使用方式与 Excel 的 IF 函数一致
在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...位置索引 使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。...标签索引 如何DataFrame的行列都是有标签的,那么使用loc方法就非常合适了。...使用API pd.DataFrame.query方法在数据量大的时候,效率比常规的方法更高效。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下: 原始的数据如下: df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40...代码如下: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40],[30,20,90],[40],[50,70]]}) new_df
图1 而在以前我撰写的一些文章中,为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码,搭建数据分析工作流的实用API,再加上下面要介绍的pipe(),我们就可以将任意pandas...具体来说pipe()有两种使用方式,「第一种方式」下,传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame,其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可,就像下面的例子一样,我们自编函数对...(data, # 先删除data中指定列 columns=dummy_columns, drop_first=True...("str")', engine='python') # 删除指定列 .drop(columns=['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket'])...「第二种使用方式」适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况,譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2,则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称'
而在以前我撰写的一些文章中,为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码,搭建数据分析工作流的实用API,再加上下面要介绍的pipe(),我们就可以将任意pandas...具体来说pipe()有两种使用方式,第一种方式下,传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame,其他相关的参数使用常规的键值对方式传入即可,就像下面的例子一样,我们自编函数对泰坦尼克数据集进行一些基础的特征工程处理...中指定列 columns=dummy_columns, drop_first=True) )...return data # 链式流水线 ( train # 将Pclass列转换为字符型以便之后的哑变量处理 .eval('Pclass=Pclass.astype("str"...)', engine='python') # 删除指定列 .drop(columns=['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket']) #
,出现频率非常高,而且pandas功能之多让人咋舌,即使pandas老手也没法保证能高效使用pandas做数据分析。...这篇文章目的梳理几个高效实用的pandas小技巧,供大家参考。 1....: df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值: df['Age'].fillna(value=df['Age'].mean(), inplace...glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...concat()方法进行列合并(注意这里axis=1),得到结果: 本文就到这里,pandas还有很多让人惊喜的小技巧,大家有兴趣也可以在评论区说说你的使用心得。
一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题,提问截图如下: 下图是他的原始代码截图: 二、实现过程 其实他这个代码,已经算实现了,如果分别进行定义的话...,每一列做一个变量接收,也是可以实现效果的,速度上虽然慢一些,但是确实可行。...,如下所示: df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码,如下所示: import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...当然这里取巧了,使用了字符串格式化。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
我的需求是取出指定的列的数据,踩了些坑给研究出来了。...补充知识:关于python中pandas读取txt文件注意事项 语法:pandas.read_table() 参数: filepath_or_buffer 文件路径或者输入对象 sep 分隔符,默认为制表符...names 读取哪些列以及读取列的顺序,默认按顺序读取所有列 engine 文件路径包含中文的时候,需要设置engine = ‘python’ encoding 文件编码,默认使用计算机操作系统的文字编码...na_values 指定空值,例如可指定null,NULL,NA,None等为空值 常见错误:设置不全 import pandas data = pandas.read_table(‘D/anaconda...以上这篇如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
这是一个非常基本的条件逻辑,我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply(),但它对我们来说太慢了。...看下面的例子: numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件为真或假时返回两个参数,它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...现在的numpy.where(),只查看数组中的原始数据,而不必负责Pandas Series带来的内容,如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位!...我们可以使用它的一种方式,包装我们之前的函数,在我们传递列时不起作用的函数,并向量化它。它比.apply()快得多,但也比.where()慢了17倍。...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算(确保你的列已经转换为datetime对象)。这是一个计算周数的函数。
Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer...当我们使用列表(或其他可迭代对象)传递给.loc或[]索引器时,Pandas在查找标签时可能会遇到缺失的标签,这会导致KeyError。...然后,我们使用了方法一和方法二中的一种方式来解决KeyError错误。最后,我们打印出筛选后的订单数据。...可以使用单个标签或标签列表来选择列。...需要注意的是,在Pandas中,索引器.loc和[]可以实现更灵活的选择和筛选操作,还可以使用切片操作(如df.loc[:, 'column1':'column2'])来选择连续的行或列
一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Pandas完成下面的数据操作:把data列中的元素,按照它们出现的先后顺序进行分组排列,结果如new列中展示...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答,代码和结果如下图所示。...for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后,结果如下图所示: 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码,代码如下图所示: import pandas...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理,按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共6个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,
解决Pandas KeyError: "None of [Index([…])] are in the [columns]"问题 摘要 在使用Pandas处理数据时,我们可能会遇到一个常见的错误,即尝试从...DataFrame中选择不存在的列时引发的KeyError。...,我们就会收到以下错误消息: KeyError: "None of [Index(['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount...你可以使用以下代码来查看df的所有列名: print(df.columns) 2. 选择存在的列 为了确保代码的健壮性,我们可以选择那些确实存在的列,而不是硬编码我们想要的列名。...总结 在使用Pandas处理数据时,我们必须确保我们尝试访问的列确实存在于DataFrame中。通过动态地选择存在的列,我们可以确保代码的健壮性,即使数据源的结构发生了变化。
用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型...下面是简单的例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...,只有当行索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型 Out[11]: a b c d...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。 各位群友,打扰了。能否咨询个pandas的处理问题?...左边一列id代表个体/记录,右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理,返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...二、实现过程 这里【Jin】大佬给了一个答案,使用迭代的方法进行,如下图所示: 如此顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...站不住就准备加仓,这个pandas语句该咋写?
使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供读取子集列的选项。...使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供了读取子集列的选项。...使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型不是最节省内存的。对于具有相对少量唯一值的文本数据列(通常称为“低基数”数据),这一点尤为明显。...,因为 pandas 不会计算具有 dtype=object 的列中的值所使用的内存。...,因为 pandas 不计算具有 dtype=object 的列中值的内存使用量。
(这句话有些绕口,没关系,关于ix特点,后面会详细讲解) 1 使用ix切分Series 请注意:在pandas版本0.20.0及其以后版本中,ix已经不被推荐使用,建议采用iloc和loc实现ix。...那么,给ix一个整型数字,ix会立即使用iloc操作,而不是报KeyError错误。...2 在Dataframe中使用ix实现复杂切片 有时候,在使用Dataframe进行切片时,我们想混合使用标签和位置来对行和列进行切片。那么,应该怎么操作呢?...我们可以使用标签来切分行,使用位置来切分列(请注意:因为4并不是列的名字,因为ix在列上是使用的iloc)。...到此这篇关于pandas中ix的使用详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关pandas ix内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
loc,直接使用类似Python的语法 In[10]: city['Alabama State University':'Reid State Technical College':10] Out[10...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...只能用于DataFrame的行和Series,也不能同时选取行和列。..._engine.get_loc(key) 2443 except KeyError: -> 2444 return self...._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/_libs/hashtable.c:20477)() KeyError: 'Sp' # 对college
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云