Pandas -根据特定的键值从Dataframe中提取值_Pandas -根据特定的键值从Dataframe中提取值，而不是按顺序_Pandas从键值对中提取值 - 腾讯云开发者社区

问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...JSON结构中提取值。...以下是一些最常用的方法：使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',

1201 0

python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。...dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),index=list('aacdeb'),columns=list('ABCD')) dfa ?...print('存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['a','A']),'取值方法:',dfa.loc['a','A'].iloc[0]) print('---------------...['a','A']).iloc[0]) print('通用取值方法，：','不重复情况：',pd.Series(dfa.loc['c','A']).iloc[0]) 输出情况： ?...最终，就是要清晰，使用的数据情况，从而选择具体的取值方法。

2.2K5 2

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

近日，在github中查看一些他人提交的代码时，发现了Pandas中这三个函数，在特定场景中着实好用，遂成此文以作分享。...虽然Pandas中提供了很多向量化操作，可以很大程度上避免暴力循环结构带来的效率低下，但也不得不承认仍有很多情况还是循环来的简洁实在。...key即为行索引，相应的value则为对应取值。...所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中：当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...DataFrame的下述API：即，类似于Python中字典的items()方法可以返回所有键值对那样，DataFrame也提供了items方法，返回结果相信也正是猜测的那样：当然，返回的结果是一个生成器

1.9K1 0

一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列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。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并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)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询...最后，pandas中提供了非常灵活多样的数据访问形式，可以说是兼顾了嵌套Series和嵌套dict的双重特性，但最为常用的其实还是[]、loc和iloc这几种方法，而对于where、query、isin

3.8K3 0

python数据科学系列：pandas入门详细教程

二者之间主要区别是：从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...为了沿袭字典中的访问习惯，还可以用keys()访问标签信息，在series返回index标签，在dataframe中则返回columns列名；可以用items()访问键值对，但一般用处不大。...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，即根据特定列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...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。

13.8K2 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...2.1.3填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...2.1.4 插补缺失值 pandas中提供了插补缺失值的方法interpolate()，interpolate() 会根据相应的插值方法求得的值进行填充。...；空心圆点表示异常值，该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot...()，其中plot()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认不会显示网格线； boxplot()函数用于根据DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认会显示网格线

13K1 0

如何使用Python构建价格追踪器进行价格追踪

我们不会直接使用这个库，而是使用BeautifulSoup来进行封装以获得更直接的API。●价格解析器：用于每个价格监测脚本的库。它有助于从包含价格的字符串中提取价格。...产品的标题可以从产品的URL中提取，也可以存储在同一个CSV文件中。如果价格追踪器发现产品价格降至低于alert_price字段的值，它将触发一个电子邮件提醒。?...请注意，get_urls()返回一个DataFrame对象。首先使用Pandas的to_dict()方法运行一个循环。...我们将添加两个新的键值——提取的价格（price）和一个布尔值（alert），用于在发送邮件时过滤函数行。...(updated_products)这个函数将返回一个新的DataFrame对象，包含产品的URL和从CSV中读取的名称。

6K4 0

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...03 小结本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame

11.4K2 0

Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

1.Pandas 什么是Pandas 百度百科：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...1.资料筛选 #存储元素与切割 import pandas as pd df = pd.DataFrame(info) df.ix[1] # 查看特定的列 df[['name', 'age']] # 查看特定列的特定内容...df['userid'] = range(101, 107) # 设置新的索引 df. set_index('userid', inplace=True) 根据位置取值 # iloc可以根据位置取值...df.iloc[1] # 查看1,3,5 列的数据 df.iloc[[1,3,5]] 根据索引取值 # 使用ix取值,通过行号索引 df.ix[[101,103,105]] # 使用loc取值，即使用标签索引行数据

2.2K3 0

数据导入与预处理-第5章-数据清理

2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...删除缺失值的前后对比： 2.1.3 填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...平均数填充：后向填充： 2.1.4 插补缺失值 pandas中提供了插补缺失值的方法interpolate()，interpolate() 会根据相应的插值方法求得的值进行填充。...，该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot()，其中plot...()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认不会显示网格线； boxplot()函数用于根据DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认会显示网格线。

4.4K2 0

嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin

这几个方法会颠覆你的看法但方法的改进上难免会遇到上限瓶颈，比如数据非常大的时候。最近看到了一篇也是关于对pandas提速的文章，但是从另一个角度，工具。...从本质上讲，用户可能只是希望Pandas运行得更快，并不希望对其特定的硬件设置优化其工作流程。这意味着大家希望使用相同Pandas脚本作用于10KB数据集和10TB数据集。...Modin对优化pandas提供了解决方案，以便数据科学家可以花更多时间从数据中提取价值，而不是在工具上。 Modin ?...pd.read_csv是目前pandas中使用最多的方法，其次是pd.Dataframe。...对比 Modin管理数据分区和洗牌，以便用户可以专注于从数据中提取值。以下代码在具有32GB RAM的2013年4核iMac上运行。

1.1K3 0

关于pandas.eval使用的一些问题。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.eval.html?...highlight=eval#pandas.DataFrame.eval pandas.eval在官方文档中提示到的有点是执行高效率，同时可以使用字符串表达式进行计算，那么对于一些数学校验来说，是十分方便的...df = pd.DataFrame(dict(a=range(5), b=range(5, 10))) df.loc[0,'a'] = np.nan df.eval(""" c = a + b...df.eval(""" c = a + b d = a + b + c a = 1 f = (c>5) or (d > 9)""", inplace=False) 2、如果计算的键值不存在...所以，最后还需要对表达式进行解析，提取里面的键值。

9794 2

Pandas中实现聚合统计，有几种方法？

这里首先给出模拟数据集，不妨给定包括如下两列的一个dataframe，需求是统计各国将领的人数。应该讲这是一个很基础的需求，旨在通过这一需求梳理pandas中分组聚合的几种通用方式。 ?...当然，以上实现其实仅适用于计数统计这种特定需求，对于其他的聚合统计是不能满足的。...此时，依据country分组后不限定特定列，而是直接加聚合函数count，此时相当于对列都进行count，此时得到的仍然是一个dataframe，而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...由于apply支持了多种重载方法，所以对于分组后的grouped dataframe应用apply，也可实现特定的聚合函数统计功能。首先看如下实际应用： ?...在上述方法中，groupby('country')后的结果，实际上是得到了一个DataFrameGroupBy对象，实际上是一组(key, value)的集合，其中每个key对应country列中的一种取值

3.1K6 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

导读昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...1）创建DataFrame的方式主要有两大类：从其他数据类型转换，包括RDD、嵌套list、pd.DataFrame等，主要是通过spark.createDataFrame()接口创建从文件、数据库中读取创建...同时，仿照pd.DataFrame中提取单列的做法，SQL中的DataFrame也支持"[]"或"."...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop...），第二个参数则为该列取值，可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到，返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列 df.withColumn('

9.9K2 0

Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力

，其中前者对应apply的接收函数处理一行或一列，后者对应接收函数处理每个分组对应的子DataFrame，最后根据作用对象类型设计相应的接收函数，从而完成个性化的数据处理。...在Python中提到map关键词，个人首先联想到的是两个场景：①一种数据结构，即字典或者叫映射，通过键值对的方式组织数据，在Python中叫dict；②Python的一个内置函数叫map，实现数据按照一定规则完成映射的过程...从某种角度来讲，这种变换得以实施的前提是该DataFrame的各列元素具有相同的数据类型和相近的业务含义，否则运用相同的数据变换很难保证实际效果。...04 小结 apply、map和applymap常用于实现Pandas中的数据变换，通过接收一个函数实现特定的变换规则； apply功能最为强大，可应用于Series、DataFrame以及DataFrame...分组后的group DataFrame，分别实现元素级、Series级以及DataFrame级别的数据变换； map仅可作用于Series实现元素级的变换，既可以接收一个字典完成变化也可接收特定的函数，

2.4K1 0

手把手教你使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件（附源码）

方法一：分别取日期与小时，按照日期和小时删除重复项 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename...0 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename) # 方法二：把日期中的分秒替换为...= [] for cell in header: header_lst.append(cell.value) new_sheet.append(header_lst) # 从旧表中根据行号提取符合条件的行...，并遍历单元格获取值，以列表形式写入新表 for row in row_lst: data_lst = [] for cell in sheet[row]: data_lst.append...这篇文章主要分享了使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件的干货内容，文中提供了5个方法，行之有效。

3.3K5 0

python数据分析——数据分类汇总与统计

pandas提供了一个名为DataFrame的数据结构，它可以方便地存储和处理表格型数据。...第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...,元组的第一个元素将会是由键值组成的元组: for (k1,k2),group in df.groupby(['key1','key2']): print((k1,k2)) print(...首先，根据day和smoker对tips进行分组，然后采用agg()方法一次应用多个函数。如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引

1861 0

pandas时间序列常用方法简介

5.7K1 0

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices, column_indices] # 根据条件选择数据框中的行和列...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name...中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。

3801 0

panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。从NumPy开始： NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...16,0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) 4. extract() 顾名思义，extract() 函数用于根据特定条件从数组中提取特定元素... np.percentile(b, 30, axis=0)) 30th Percentile of b, axis=0: [5.13.5 1.9] 6. where() Where() 用于从满足特定条件的数组中返回元素...以下是Pandas的优势：轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。

5.1K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

从深度嵌套的JSON结构中提取值

python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

python数据科学系列：pandas入门详细教程

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

如何使用Python构建价格追踪器进行价格追踪

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

数据导入与预处理-第5章-数据清理

嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin

关于pandas.eval使用的一些问题。

Pandas中实现聚合统计，有几种方法？

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力

手把手教你使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件（附源码）

python数据分析——数据分类汇总与统计

pandas时间序列常用方法简介

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐