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数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

在上一篇文章 数据分析利器 pandas 系列教程（一）：从 Series 说起 中：详细介绍了 pandas 基础数据结构 Series，今天说说另一种数据结构 DataFrame。 ?...dataframe 是表格型的数据结构，由一组有序的列组成，可以看成是由 Series 组成的字典，举个例子： / name sex course grade 0 Bob male math 99 1...通过列创建 import pandas as pd #没有设置行索引 index，取默认值 df = pd.DataFrame({'name':['Bob','Alice','Joe']*3,...注意各列的数据类型，由于 pandas 可以自己推断数据类型，因此 grade 为 64 位 int 型而不是 object 类型。...至此，pandas 中两种基本数据结构说完了，下一篇来谈谈 pandas 中各种读写文件函数的坑。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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    Pandas系列 - DataFrame操作

    概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列（Series） 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc...行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 编号 参数...描述 1 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import

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    在gpu上运行Pandas和sklearn

    当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。 在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...我们看看创建时的时间对比： 现在让我们看看GPU是否通过对这些数据帧执行一些操作来提高性能!...基于gpu的处理快的多的多。 从" Int "到" String "的数据类型转换 通过将的“col_1”(包含从0到10M的整数值)转换为字符串值(对象)来进一步测试。...可以看到，速度差距更大了 线性回归模型测试 一个模特的训练可能要花很长时间。模型在GPU内存中的训练可能因其类型而异。...的同名函数函数相同使用.to_pandas()函数可以将gpu的数据转换为普通的pandas df。

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    Pandas系列 - 基本数据结构

    从面板中选择数据 系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。...s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列...数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...) major_axis axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...Pandas DataFrame的转换 类似地，定义了与上面相同的函数，但针对的是Pandas数据帧。

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    如果 .apply() 太慢怎么办？

    如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...': [3, 4, 2], 'sweetness': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data=d) df 如果我们想要在数据帧中添加一个名为'diameter'的列，基于半径列中的值...唯一需要做的是创建一个接受所需的数量的NumPy数组（Pandas系列）作为输入的函数。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。

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    Pandas与GUI界面的超强结合，爆赞！

    ，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此，我觉得有必要写一篇文章，再为大家做一个学习分享。...import pandas as pd from pandasgui import show df = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...import pandas as pd from pandasgui import show df = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。连接的语法如下： ?

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    图解pandas模块21个常用操作

    2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。你可以把它想象成一个电子表格或SQL表，或者 Series 对象的字典。...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?

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    十分钟入门 Pandas

    定义 Pandas是基于Numpy的一种工具，目的是解决数据分析任务。...通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...# 6、cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。 # 7、get_dummies() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。...pd.get_option('display.precision')) # 十进制的精度 print(pd.get_option('display.expand_frame_repr')) # 数据帧以拉伸页面...""" 索引与数据选择 """ # 1、.loc(),基于标签 # 2、.iloc(),基于整数 # 3、.ix(),基于标签和数据 dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn

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    十分钟入门Pandas

    本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/85013949 定义 Pandas是基于Numpy的一种工具，目的是解决数据分析任务...通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...# 6、cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。 # 7、get_dummies() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。...pd.get_option('display.precision')) # 十进制的精度 print(pd.get_option('display.expand_frame_repr')) # 数据帧以拉伸页面...""" 索引与数据选择 """ # 1、.loc(),基于标签 # 2、.iloc(),基于整数 # 3、.ix(),基于标签和数据 dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn

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    Pandas系列 - 迭代

    迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。...当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。...迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(...- 遍历数据帧 迭代器 details 备注 iteritems() 将列迭代(col，value)对 列值 iterrows() 将行迭代(index，value)对 行值 itertuples()...以namedtuples的形式迭代行 行pandas形式 iteritems()示例 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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    Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

    pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时，经常要对数据根据...groupby之后可以进行下一步操作，注意，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。 下面我们一起看看groupby之后的常见操作。...相比于agg和transform，apply方法拥有更大的灵活性，但它的运行效率会比agg和transform慢。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取 Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas官方教程 Pandas中文教程 ShowMeAI...系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程

    3.5K41

    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    在第一章中，我们将花一些时间来了解 Pandas 及其如何适应大数据分析的需要。 这将使对 Pandas 感兴趣的读者感受到它在更大范围的数据分析中的地位，而不必完全关注使用 Pandas 的细节。...Pandas 后续元素的深度更大。 二、启动和运行 Pandas 在本章中，我们将介绍如何安装 Pandas 并开始使用其基本功能。...Pandas 序列和数据帧简介 让我们开始使用一些 Pandas，并简要介绍一下 Pandas 的两个主要数据结构Series和DataFrame。...-2e/img/00049.jpeg)] 可以基于应用于每行中数据的逻辑表达式来选择数据帧的行。...-2e/img/00190.jpeg)] 总结 在本章中，您学习了如何创建 Pandas DataFrame对象以及基于各种列中的索引和值选择数据的各种方法。

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    Cloudera机器学习中的NVIDIA RAPIDS

    该脚本将先加载RAPID库，然后再利用它们加载和处理数据文件。 此阶段的常见问题可能与GPU版本有关。仅Pascal或更新的NVIDIA GPU支持RAPIDS。对于AWS，这意味着至少有P3实例。...“ application_test”和“ application_train”文件包含我们将基于其构建模型的主要功能，而其他表则提供了一些补充数据。...这是基于具有8核和16GB RAM的P3 Worker 我们可以看到，在过程的所有部分中，RAPIDS都比原始Pandas提供更高的性能。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。

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