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Pandas实现一数据分隔为

分割成一个包含个元素列表的 对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,返回列表(系列)。...,每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表的至分割成,每包含列表的相应元素。...expand功能拆分成多 将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,命名 将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame...,返回的是一个series,没有名字的series 第三步:重置索引命名(删除多于的索引) info_city = info_city.reset_index(level=1, drop=True...以上这篇Pandas实现一数据分隔为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。

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B+树索引使用(7)匹配前缀,匹配值范围(十九)

B+树索引使用(6)最左原则 --mysql从入门到精通(十八) 匹配前缀 innoDB给其他添加二级索引,会按给他排序,不管是页之间的双向链表排序,还是页内数据槽点的单向列表排序,都是按值排的...匹配值范围 我们看idx_name_birthday_phone索引b+示意图,所有记录都是按索引从小到大进行排序的,比如我们用where name > ‘Anny’ and name < ‘barlow...2)根据上一步找到的记录,沿着所在的链表位子(页之间双向链表关联,页内数据,单向链表关联)查找下一条二级索引记录,判断该记录是否<barlow,如果符合,则返回给客户端。...所以,这时候会使用索引查询的,但重点需要注意,注意,注意(重要的事要说三遍):如果对多个进行范围查询,只有索引最左边的那个查询时候会使用到b+树的索引进行查询。...:1)name肯定使用b+树的二级索引先查询到叶子节点的值加主键,再聚簇索引回表操作返回聚簇索引叶子节点的全部数据。

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Python-科学计算-pandas-03-相乘

Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块 今天讲讲pandas...: 对一个商品的四处位置测量其某一质量特性,给出该四处的质量标准,上限和下限 本示例中,如何判断有几处位置其质量特性是不符合要求的,即measure_value的值不在公差上下限范围内,采用的算法如下图...Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...Part 3:部分代码解读 df["mul"] = df["up_measure"].mul(df["measure_down"]),每行分别相乘相减,生成一个新的 df_2 = df[df["mul...传送门 Python-科学计算-pandas-02-相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 本文为原创作品,欢迎分享

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pandas:由层次化索引延伸的一些思考

删除层次化索引pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了方向上的索引,且需要删除一级索引。...删除的层次化索引操作如下: # 的层次化索引的删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...且apply会将当前分组后的数据一起传入,可以返回多维数据。...针对这个例子,有种方法: 方法一:low到爆 永不使用!! 1. 构造每个用户每天的终端列表,需要one-hot termid 2....总结 层次索引的删除 列表的模糊查找方式 查找dict的value值最大的key 的方式 当做简单的聚合操作(max,min,unique等),可以使用agg(),在做复杂的聚合操作时,一定使用apply

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Power Query技巧:一次查找返回匹配的多个项目

标签:Power Query 如下图1和图2所示,有个工作表,想要在一个工作表(即“主表”)中基于ID查找获取另一个工作表(即“查找表”)中的所有匹配项。...那么,如何基于ID查找“查找表”中的ID并将匹配的所有结果返回到“主表”中呢? 我们知道,在Excel中使用查找函数将仅返回查找表中找到的第一个匹配值。当然,可以使用公式,但非常繁琐。...1.将个工作表加载到Power Query中。 2.选择“主表”,然后单击“合并查询”命令,如下图3所示。...图3 3.在“合并”对话框中,选择“查找表”,然后选择“主表”和“查找表”的ID,在“联接种类”中选择“左外部(第一个中的所有行,第二个中的匹配行)”。...图5 5.单击“查找表”右侧的图标扩展,设置如下图6所示。 图6 单击“确定”,结果如下图7所示。 图7

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VBA实用小程序63: 查找返回与指定属性匹配的所有单元格

该函数接受单元格对象、代表该对象属性的字符串和属性值作为参数,返回满足属性值的所有单元格。...图1 下面使用FindCells函数查找选择所有红色背景色的单元格,代码如下: Sub UseFindCellsExample() FindCells(ActiveSheet.UsedRange...3.参数calltype,必需,一个vbCallType型的常量,代表被调用的过程的类型,可以是vbGet(返回属性)、vbLet(修改属性)、vbMethod(执行方法)、vbSet(设置对象)。...的背景色的值,可以使用下面的代码: Sub test() MsgBox CallByName(ActiveCell.Interior,"Colorindex", VbGet) End Sub 返回值...CallByName函数中使用下面更通用一些的代码: Sub test() MsgBox CallByName(ActiveCell, "Interior.Colorindex", VbGet) EndSub 会返回错误

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捕获Panic信息返回给函数调用者:种方法解析

但有时我们需要捕获这个panic,并将其转换为一个错误对象返回给函数的调用者。以下是几种可以实现这一目的的方法: 1....命名返回值 通过使用命名返回值和defer结合recover,可以捕获panic并作为一个错误对象返回给调用者。 我之前的文章中有详细解释这个方法,这里不再赘述。 2....将Panic转为Error的包装函数 我们可以创建一个包装函数,将可能触发panic的代码作为参数传入,然后在包装函数中捕获panic,并将其转换为一个错误对象返回: func wrapPanic(call...总结 捕获panic并将其作为错误返回给调用者是一种重要的错误处理策略。通过命名返回值、创建包装函数,我们可以在不同的情况下灵活地实现这一策略。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析,主要具有以下功能特色: 按索引匹配的广播机制,这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作,相比于numpy...仅支持数字索引pandas种数据结构均支持标签索引,包括bool索引也是支持的 类比SQL的join和groupby功能,pandas可以很容易实现SQL这个核心功能,实际上,SQL的绝大部分DQL...切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签中),包含端标签结果,无匹配行时返回为空...切片类型与索引类型不一致时,引发报错 loc/iloc,最为常用的种数据访问方法,其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。...isin/notin,条件范围查询,即根据特定值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值

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盘点使用Pandas解决问题:对比数据取最大值的5个方法

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决数据对比的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...大概意思是说在DF中有2数据,想每行取数据中的最大值,形成一个新,该怎么写?最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码,当然是可行的,但是写的就比较难受了。...方法一:【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单,但是对于Pandas不熟悉的小伙伴,接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas,代码如下: df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问,针对df中,想在每行取数据中的最大值,作为新的一问题,给出了具体说明和演示,一共5个方法,顺利地帮助粉丝解决了问题,也帮助大家玩转Pandas,学习Python相关知识。

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Python 数据处理:Pandas库的使用

你可以传入排好序的字典的键以改变顺序: # 在这个例子中,sdata中跟states索引匹配的那3个值会被找出来放到相应的位置上, # 但由于 "California" 所对应的sdata值找不到...字典键或Series索引集将会成为DataFrame的标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用,除非显式指定了其他索引...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的集。...DataFrame,其索引和列为原来那个DataFrame的集: print(df1 + df2) 如果DataFrame对象相加,没有共用的或行标签,结果都会是空: import pandas...DataFrame的,然后沿着行一直向下广播: print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的或Series的索引中找不到,则参与运算的个对象就会被重新索引以形成

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盘点 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数!

右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行,会被删除,如下所示: df0.join(df2) 此外,还可以设置 how 参数,这点与SQL的语法一致。...是指个数据框中的数据交叉匹配,出现n1*n2的数据量,具体如下所示。...此函数采用个系列,每个系列对应于每个 DataFrame 中的合并列,返回一个系列作为相同的元素操作的最终值。听起来很混乱?...在 a 和 b 之间,taking_larger_square 取较大中值的平方。...他们分别是: concat[1]:按行和按 合并数据; join[2]:使用索引按行合 数据; merge[3]:按合并数据,如数据库连接操作; combine[4]:按合并数据,具有间(相同

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一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

"访问 切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签中),包含端标签结果,无匹配行时返回为空...切片类型与索引类型不一致时,引发报错 2. loc/iloc,可能是除[]之外最为常用的种数据访问方法,其中loc按标签值(列名和行索引取值)访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询...4. isin,条件范围查询,一般是对某一判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where,妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...这里仍然是执行条件查询,但与直观不大相符的是这里会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值 ? 6. query,提到query,还得多说句。...在DataFrame中,filter是用来读取特定的行或支持三种形式的筛选:固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like),通过axis参数来控制是行方向或方向的查询

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