讲个冷知识：微信id是不区分大小写的。 如果将微信id这列的文本数据，全部转换为小写，在Pandas中可以这样操作。...df["姓名"] = df["姓"] + df["名"] df 但是在默认情况下，新列会被添加在末尾。 想要更多的自定义选择，可以参考下面的代码。...既可以在特定位置插入创建新列，也可以使用 cat 方法组合字符串（此处还可设置分隔符sep，这里并未设置）。...如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。 例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。...df[df["户籍地址"].str.contains("黑龙江")] replace()方法可用于替换字符串中的字符序列，通过该方法可以修改Pandas中的文本数据。
向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法，还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，具有非常大的魔力。...二、向量化的字符串处理方法 Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法，例如上面的count()方法将会返回某个字符的个数...当它超过传递的宽度时，用于将长文本数据分发到新行中或处理制表符空间。...str.slice()方法用于从Pandas系列对象中存在的字符串中分割子字符串。...如果其他为 None，则该方法返回调用 Series/Index 中所有字符串的串联。 sep：str，默认“” 不同元素/列之间的分隔符。默认情况下使用空字符串‘’。
1.1 缺失值处理 数据中的缺失值常常会影响模型的准确性，必须在预处理阶段处理。Pandas 提供了丰富的缺失值处理方法： 删除缺失值：可以删除包含缺失值的行或列。...常用的编码方法有： Label Encoding：将分类值转换为数字。 One-Hot Encoding：为每个分类值创建一个新的列。...2.1 时间索引与重采样 Pandas 提供了非常灵活的时间索引，支持将字符串转换为日期格式，并使用 resample() 函数进行时间重采样。...Bob 60000 48000.0 2 Charlie 70000 56000.0 在这里，apply() 允许我们对 DataFrame 中的特定列进行自定义计算并生成新的列...8.3 使用 explode() 拆分列表 如果某一列包含多个元素组成的列表，你可以使用 Pandas 的 explode() 方法将列表拆分为独立的行。
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。
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。...MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 1 Motivation 假设你有一个文件，里面有一百万行逗号分隔的数值，像这样...2.按columns排序 如果我们需要使用权重列按价格列打破平局进行排序，那么对于NumPy来说却有些糟糕： 如果选择使用NumPy，我们首先按重量排序，然后再按价格应用第二次排序。...3.增加一列 从语法和架构上来说，用Pandas添加列要好得多： Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存；它只是为新的列添加一个引用，并更新一个列名的 registry。...Pandas连接有所有熟悉的 inner, left, right, 和 full outer 连接模式。 6.按列分组 数据分析中另一个常见的操作是按列分组。
因为相比对应的字符串，可使用更少的字节存储大数字，同时，转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。...，尽可能为那些列定义相同的字符集和比对方法，避免执行查询时进行字符串转换。...l 如果表包含字符串列，如名字和地址，但是许多查询不检索那些列，可考虑把这些字符串列拆分到一个单独的表，必要时使用携带外键的join查询。...l 对于包含多列的表，为减少查询内存占用，不使用BLOB列的话可考虑把BLOB列拆分到单独的表，并在需要时使用join方式引用。...使用方法如下，直接把语句拼接到查询末尾： SELECT ... FROM ... WHERE ...
DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...它由两部分组成：索引（Index） 和 值（Values）。 索引（Index）： 索引是用于标识每个元素的标签，可以是整数、字符串、日期等类型的数据。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。...import pandas as pd# 创建一个 Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4])# 使用 astype() 方法将 Series 的数据类型转换为字符串类型s_str
泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息表： 实现几个简单的拆分需求： 按"性别"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"性别(值)" 按 "性别"、"船舱等级"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"...性别(值)，船舱等级(值)" 按 "性别" ，把数据拆分到不同的工作簿(文件)，文件名字使用"性别值.xlsx"，每个对应文件中，按 "船舱等级"，拆分到不同的工作表，工作表名字使用"船舱等级(值)"...如下数据： 按 列1，列2 分组，每组数据输出也好，统计也行 vba中实现这个有许多方式，我就用最常用的一种方式，数组+字典： 这里使用 "|" 连接多个 作为 key 其实是不合理的做法，要避免..." 是 "模块名字.方法名字" 现在外部逻辑可以让使用者自定义方法，作为字符串插入 此时，固定逻辑的方法，可以单独收起来到一个通用模块(或类模块)，里面的代码以后都不需要改动。...---- 数据的传递 需求3：按 "性别" ，把数据拆分到不同的工作簿(文件)，文件名字使用"性别值.xlsx"，每个对应文件中，按 "船舱等级"，拆分到不同的工作表，工作表名字使用"船舱等级(值)"
在这个例子中，我们将获取许多国家人均 GDP（一个技术术语，意思是一个国家的人均收入）的维基百科表格，并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。 首先，导入我们需要的库。...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...这不是很好，由于实际的数字顺序被破坏，这使得 Rank 列无用，特别是使用 Pandas 默认提供的编号索引。 幸运的是，使用内置的 Python 方法：del，删除列变得很容易。 ?...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 -- 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?
在这个例子中，我们将获取许多国家人均 GDP（一个技术术语，意思是一个国家的人均收入）的维基百科表格，并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。 首先，导入我们需要的库。 ?...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdp_per_capita」 替换列标题「US $」。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 — 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ? 要是我们想看到 groupby 总结的永久观点怎么办？...幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法，你可以轻松地删除几列。 ? ?
通过介绍两种代码版本，希望可以给你如下选择：一是使用 pandas 快速完成任务；二是学习通用的编程技能，并在提高编码能力的基础上获得解决问题的能力。...readline 方法读取输入文件中的第一行数据，在本例中，第一行是标题行，读入后将其作为字符串并赋给名为 header 的变量。...第 12 行代码使用 string 模块的 split 函数将字符串用逗号拆分成列表，列表中的每个值都是一个列标题，最后将列表赋给变量 header_list。...第 17 行使代码用 split 函数用逗号将字符串拆分成一个列表，列表中的每个值都是这行中某一列的值，然后，将列表赋给变量 row_list。...基本字符串分析是如何失败的 基本的 CSV 分析失败的一个原因是列中包含额外的逗号。
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。...1、字符串 假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...用np.vectorize()时： 同时，当使用向量化方法处理字符串时，Pandas为我们提供了向量化字符串操作的.str()。...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。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...要更改agg()方法中的列名，我们需要执行以下操作： 关键字是新的列名 这些值是命名元组 pd.namedagh，第一个参数用于列，第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组...，也允许使用正则元组，因此我们可以进一步简化上述内容： 图7 按多列分组 记住，我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解，并尝试改善个人财务状况。...在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。
使用标记的Index或MultiIndex可以实现复杂的分析，并最终是理解 pandas 的重要部分，但在这个比较中，我们将基本上忽略Index，只将DataFrame视为列的集合。...新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop()方法从DataFrame中删除列。...中提取单词的最简单方法是通过空格拆分字符串，然后通过索引引用单词。...在DATA步骤中，可以对新列或现有列使用任意数学表达式。...新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop()方法从DataFrame中删除一列。
和鲸社区的刘早起创作了这个项目，其中包含Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理、当Pandas遇上NumPy、补充内容 5个部分。...#备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用.iloc，参考https://mp.weixin.qq.com/s/5xJ-VLaHCV9qX2AMNOLRtw #为什么不能直接使用max...，min函数，因为我们的数据中是20k-35k这种字符串，所以需要先用正则表达式提取数字 import re # 方法一：apply + 自定义函数 def func(df): lst = df...-日 #备注，在某些版本pandas中.ix方法可能失效，可使用.iloc，参考https://mp.weixin.qq.com/s/5xJ-VLaHCV9qX2AMNOLRtw for i in range...salary列开根号 df[['salary']].apply(np.sqrt) 114.将上一题数据的linestaion列按_拆分 df['split'] = df['linestaion'].str.split
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。...MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 3....这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...你可以手动否定这个条件，或者使用pdi库中的（一行长的）自动化： Group by 这个操作已经在 Series 部分做了详细描述：Pandas图鉴(二)：Series 和 Index。...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。 一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。
在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...df.merge--可以用名字指定要合并的列，不管这个列是否属于索引。 按值查找元素 考虑以下Series对象： 索引提供了一种快速而方便的方法，可以通过标签找到一个值。但是，通过值来寻找标签呢？...Pandas有df.insert方法，但它只能将列（而不是行）插入到数据框架中（而且对序列根本不起作用）。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split
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。...MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 4....好吧，一周并没有那么多天，Pandas可以根据先前的知识推断出顺序。但是，对于星期天应该站在一周的末尾还是开头，人类还没有得出决定性的结论。Pandas应该默认使用哪个顺序？阅读区域设置？...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。...一种方法是将所有不相关的列索引层层叠加到行索引中，进行必要的计算，然后再将它们解叠回来（使用pdi.lock来保持原来的列顺序）。
在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...我们将使用 =IF(A2 的公式，将其拖到新存储列中的所有单元格。 使用 numpy 中的 where 方法可以完成 Pandas 中的相同操作。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...在 Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串，然后按索引引用单词。请注意，如果您需要，还有更强大的方法。
hive方面我们新建了一张表，并把同样的数据加载进了表中，后续直接使用即可。 ? ? 开始学习 一、字符串的截取 对于原始数据集中的一列，我们常常要截取其字串作为新的列来使用。...例如我们想求出每一条订单对应的日期。需要从订单时间ts或者orderid中截取。在pandas中，我们可以将列转换为字符串，截取其子串，添加为新的列。...-”为空，在pandas中可以使用字符串的replace方法，hive中可以使用regexp_replace函数。...在pandas中，我们采用的做法是先把原来orderid列转为字符串形式，并在每一个id末尾添加一个逗号作为分割符，然后采用字符串相加的方式，将每个uid对应的字符串类型的订单id拼接到一起。...可以看到，我们这里得到的依然是字符串类型，和pandas中的强制转换类似，hive SQL中也有类型转换的函数cast，使用它可以强制将字符串转为整数，使用方法如下面代码所示。 ?
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