首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组,然后为我们提供每组的平均流失率。...我还重命名了这些。 NamedAgg函数允许重命名聚合中的。...但新将添加在末尾。如果要将新放在特定位置,则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...第一个参数是位置索引,第二个参数是的名称,第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或中的值。默认替换值是NaN,但我们也可以指定要替换的值。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即)中的顺序对其进行排名。 21.中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。

10.6K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

由于许多潜在的 Pandas 用户对 Excel 电子表格有一定的了解,因此本页旨在提供一些案例,说明如何使用 Pandas 执行各Excel电子表格的各种操作。...在 Pandas 中,索引可以设置为一个(或多个)唯一值,这就像在工作表中有一用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...索引值也是持久的,所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序,特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...的选择 在Excel电子表格中,您可以通过以下方式选择所需的: 隐藏; 删除; 引用从一个工作表到另一个工作表的范围; 由于Excel电子表格通常在标题行中命名,因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...请记住,Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下: 4. 提取第n个单词 在 Excel 中,您可以使用文本到向导来拆分文本和检索特定

19.5K20

在 Python 中,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典的 key 的顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas如何处理?

key(键)顺序不一样,pandas如何处理这种情况呢?...当通过列表字典来创建 DataFrame 时,每个字典通常代表一行数据,字典的键(key)对应列名,而值(value)对应该行该下的数据。如果每个字典中键的顺序不同,pandas如何处理呢?...顺序:在创建 DataFrame 时,pandas 会检查所有字典中出现的键,并根据这些键首次出现的顺序来确定的顺序。...下面是对每一行代码的解释: import pandas as pd:这行代码导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd。...由于在创建 DataFrame 时没有指定索引,所以默认使用整数序列作为索引

6600

Python 合并 Excel 表格

因为需求要定位到特定,故通过 iloc 方法实现通过索引定位并提取某行某数据,首先是 iloc[:,2] 获取 表 C 中的第三(此处 ":" 代表所有行;2 代表由0开始的索引值,即第三)...以及 iloc[:,[0,1]] 获取 表 D 中的第一、二(此处 ":" 代表所有行;[0,1] 代表由0开始的索引值,即第一和第二): ?...获取到了特定的数据内容,仍然通过 concat 来合并,这里由于我们需要横向按合并,故需要额外设置 axis 参数为 1: ?...安装参考 本篇 摘要:提取表格内容进行横、纵向合并 PDF 文件处理相关: Python 读取 PDF 信息插入 Word 文档 摘要:批量在不同 PDF 中提取特定位置的数据插入到对应 Word...文档中 Python 办公小助手:读取 PDF 中表格并重命名 摘要:批量读取 PDF 中特定数据,并以读取到的数据重命名该 PDF 文件

3.5K10

Pandas图鉴(四):MultiIndex

你可以同时选择行和。 你可以学习如何使用slice来代替冒号。...我们看看文档中对命名规则的描述: "这个函数是通过类比来命名的,即一个集合被重新组织,从水平位置上的并排(DataFrame的)到垂直方向上的堆叠(DataFrame的索引中)。"...作为一维的,Series在不同情况下可以作为行向量或向量,但通常被认为是向量(例如DataFrame的)。 比如说: 也可以通过名称或位置索引来指定要堆叠/取消堆叠的级别。...时同样适用于索引): 如何防止 stack/unstack 的排序 stack和unstack都有一个缺点,就是对结果的索引进行不可预知的排序。...'x' # TypeErrorbut 可以作为一个整体被替换: df.index.names = ['z', 'x'] # ok 另外,也可以使用一个可连锁的rename_axis: 当只需要重命名一个特定

40720

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。” ? 为了能够快速查找和使用功能,使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。...df.iloc[0,1] # First element of Second column >>> 68.0 数据清理 rename()函数在需要重命名某些选定时非常有用,因为我们只需要指定要重命名的信息...sort_values ()可以以特定的方式对pandas数据进行排序。...通常回根据一个或多个的值对panda DataFrame进行排序,或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如,我们希望按学生的名字按升序排序。...类似地,我们可以使用df.min()来查找每一行或每的最小值。 其他有用的统计功能: sum():返回所请求的轴的值的总和。默认情况下,axis是索引(axis=0)。

8.1K20

Pandas 学习手册中文第二版:1~5

通过切片,我们可以根据位置索引标签选择数据,并更好地控制产生的项目(正向或反向)和间隔(每一项,彼此)的顺序。...然后,我们检查了如何索引查找数据,以及如何根据数据(布尔表达式)执行查询。 然后,我们结束了对如何使用重新索引来更改索引和对齐数据的研究。...然后,pandas 将新的Series与副本DataFrame对齐,并将其添加为名为RoundedPrice的新。 新将添加到索引的末尾。 .insert()方法可用于在特定位置添加新。...-2e/img/00203.jpeg)] 如果要在场景中获取特定的Price,则需要按位置而不是名称进行检索。...此外,我们看到了如何替换特定行和中的数据。 在下一章中,我们将更详细地研究索引的使用,以便能够有效地从 pandas 对象内检索数据。

8.1K10

精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

处理索引位置和名称 默认情况下,read_csv将 CSV 文件第一行中的条目视为列名。...最后,我们看到了一些使我们可以使用索引进行数据选择的方法。 在下一节中,我们将学习如何重命名 Pandas 数据帧中的。...重命名 Pandas 数据帧中的 在本节中,我们将学习在 Pandas重命名列标签的各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列,并且还将看到如何重命名所有特定。...在本节中,我们了解了重命名 Pandas级别的各种方法。 我们学习了在读取数据后如何重命名列,并学习了在从 CSV 文件读取数据时如何重命名列。 我们还看到了如何重命名所有特定。...我们看到了如何处理 Pandas 中缺失的值。 我们探索了 Pandas 数据帧中的索引,以及重命名和删除 Pandas 数据帧中的。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据。

28K10

python数据科学系列:pandas入门详细教程

,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看: numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...关于series和dataframe数据结构本身,有大量的方法可用于重构结构信息: rename,可以对标签名重命名,也可以重置index和columns的部分标签信息,接收标量(用于对标签名重命名)...或字典(用于重命名行标签和标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签匹配,当原标签中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...也正因为pandas这3种独特的数据结构,个人一度认为pandas包名解释为:pandas = panel + dataframe + series,根据维数取相应的首字母个数,从而构成pandas,这是个人非常喜欢的一种关于...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

13.8K20

数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

,如根据均值和特定值筛选数据。...test_data Splitting 分离操作 首先我们根据单一变量进行分组,如按照Team进行分组,代码如下: grouped = test_dataest.groupby('Team') grouped...grouped.groups #{'A': [0, 1, 8, 11], 'B': [2, 3], 'C': [4], 'D': [5, 6, 7], 'E': [9, 10]} #注意:上面返回的数字为其对应的索引数...同时计算多个结果 可能还有小伙伴问“能不能将聚合计算之后的新的结果进行重命名呢?”,该操作在实际工作中经常应用的到,如:根据进行统计,并将结果重新命名。...这里举一个例子大家就能明白了,即我们以Team进行分组,并且希望我们的分组结果中每一组的个数都大于3,我们该如何分组呢?练习数据如下: ?

3.7K11

数据分析之Pandas VS SQL!

本文提供了一系列的示例,说明如何使用pandas执行各种SQL操作。 Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类: Series,可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。...SQL VS Pandas SELECT(数据选择) 在SQL中,选择是使用逗号分隔的列表(或*来选择所有): ? 在Pandas中,选择不但可根据列名称选取,还可以根据所在的位置选取。...相关语法如下: loc,基于label,可选取特定行(根据行index) iloc,基于行/位置 ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position at,根据指定行index...在pandas中,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: ?...默认情况下,join()将联接其索引上的DataFrames。 每个方法都有参数,允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的(列名或索引) ?

3.1K20

Pandas速查卡-Python数据科学

查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和数 df.info() 索引,数据类型和内存信息 df.describe()...col] 返回一维数组col的 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择 df.iloc[0,:] 第一行...df.iloc[0,0] 第一的第一个元素 数据清洗 df.columns = ['a','b','c'] 重命名列 pd.isnull() 检查空值,返回逻辑数组 pd.notnull() 与pd.isnull...df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}) 选择重命名 df.set_index('column_one') 更改索引 df.rename(index=lambda...x: x + 1) 批量重命名索引 筛选,排序和分组 df[df[col] > 0.5] col大于0.5的行 df[(df[col] > 0.5) & (1.7)] 0.7> col> 0.5的行

9.2K80

Pandas速查手册中文版

() :查看索引、数据类型和内存信息 df.describe():查看数值型的汇总统计 s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(...pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一的唯一值和计数 数据选取 df[col]:根据列名,并以Series的形式返回 df[[col1, col2]]:以DataFrame...形式返回多 s.iloc[0]:按位置选取数据 s.loc['index_one']:按索引选取数据 df.iloc[0,:]:返回第一行 df.iloc[0,0]:返回第一的第一个元素 数据清理...x: x + 1):批量更改列名 df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名 df.set_index('column_one'):更改索引...df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引 数据处理:Filter、Sort和GroupBy df[df[col] > 0.5]:选择col的值大于0.5的行

12.1K92
领券