Pandas DataFrame -插入行的副本，但做了一些更改 - 腾讯云开发者社区

此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。...原理 pandas的.fillna(...)方法帮我们处理了所有重活。这是DataFrame对象的一个方法，将要估算的值作为唯一必须传入的参数。...文档位于： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html 在我们的处理过程中，我们假设每个邮编可能会有不同的均价...有些软件包在背后做了这个工作，但最好还是理解这步处理的时机与做法。统计模型只能接受有序的数据。分类变量（有时根据上下文可表示为数字）不能直接在模型中使用。...下划线是默认的，可以通过指定prefix_sep参数更改。

1.5K3 0

Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。很多初学者在数据的选取，修改和切片时经常面临一些困惑。...这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情，方法选择不当，可能导致一些意想不到的错误。...DataFrame元素都大于3，并根据此更改将所有对应的“ y”值更改为50。...这里我们就遇到了所谓的“链接索引”，具体原因是使用了两个索引器，例如：df[][] df[df['x']>3] 导致Pandas创建原始DataFrame的单独副本 df[df['x']>3]['y']...这是因为，当我们从DataFrame中仅选择一列时，Pandas会创建一个视图，而不是副本。关于视图和副本的区别，下图最为形象： ?

2.4K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pandas_Study01

pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引...获取具体某个数据 df.iat[1, 2] # 按位置信息，传入行列位置信息，获取具体某个数据 # 新版本中pandas中 df 似乎不能使用ix，1.x 后被移除了 # ix 可以同时接受标签索引和位置信息作为参数...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....pandas 常用函数 pandas中的函数一般会有两种结果，一是copy，即返回一个修改后的副本，原有的不变，二是inplace，即在原有基础上直接进行修改。

2011 0

Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

注意：虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，选择适合的工具，才是最好的。 ---- 案例这次的数据是一个教师课程表。...比如星期一有9行，但星期二却只有7行。表格的主要内容是，每天每个班级的每堂课是什么课以及是那位教师负责。诸如"语文xxx"，表示这是语文课，由xxx老师负责。这里的名字按照原有数据做了脱敏。...---- 处理标题 pandas 的 DataFrame 最大的好处是，我们可以使用列名字操作数据，这样子就无需担心列的位置变化。因此需要把标题处理好。...---- 重塑要理解 pandas 中的重塑，先要了解 DataFrame 的构成。...我们需要把前3列放入行索引，然后把整个列索引移到行索引上。代码如下: .set_index(['day','apm','num']) , 把这3列放入行索引区域。

5K3 0

时间序列 | 从开始到结束日期自增扩充数据

住院期间将长期服用药物，医院系统在检测到医嘱优先级别为长期医嘱时，会根据医嘱单上医嘱开始日期及时间，每天按时自动创建当日医嘱单，在没有停止或更改的情况下，其医嘱内容与上一天医嘱内容一致。...构建医嘱单内容表 # 首先创建副本，避免更改原表 >>> item_df2 = item_df1.copy() # 创建datetime.time()格式的'01:00:00' >>> parse('...需要了解pandas里使用时间序列处理数据问题，可移步至《时间序列》。...升采样及插值时间戳重采样，resampling的填充和插值方式跟fillna和reindex的一样 >>> date_range_df = frame.resample('D').bfill() >>...要点总结构建自增时间序列时间序列内容，即需要重复的医嘱单准备医嘱开始时间准备，第一天与其后几天的时间不同插值，根据实际情况使用前插值（.ffill()）或后插值（.bfill()） ---- 当然

3K2 0

Pandas高级数据处理：实时数据处理

一、Pandas简介Pandas是一个开源的Python库，主要用于数据分析和操作。它提供了两种主要的数据结构：Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。...DataFrame是Pandas的核心数据结构，能够存储多列不同类型的数值。Pandas的功能强大且灵活，可以轻松地读取、清洗、转换和分析数据。...数据缺失值处理在实时数据流中，数据缺失是不可避免的。Pandas提供了多种方法来处理缺失值，包括删除、填充或插值等。...进行实时数据处理时，开发者可能会遇到一些报错。...这是因为Pandas无法确定当前操作是对原始数据还是副本进行修改。为了避免这种情况，可以使用.loc[]或.iloc[]显式地访问和修改数据。

741 0

Pandas图鉴(三)：DataFrames

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。...第二种情况，它对行和列都做了同样的事情。向Pandas提供列的名称而不是整数标签（使用列参数），有时提供行的名称。...这种模式也可以在第一种情况下启用（NumPy向量的dict），通过设置copy=False。但这简单的操作可能在不经意间把它变成一个副本。...那么就用 df.loc['a':'b', 'A'] = 10 你已经故意做了副本，并想在该副本上工作： df1 = df.loc['a':'b']; df1['A']=10 # SettingWithCopy...但是DataFrame的 groupby 在此基础上还有一些特殊的技巧。

4442 0

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。...DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....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。...这可以通过更改 pandas 选项或使用 DataFrame.head() 或 DataFrame.tail() 来覆盖。 tips.head(5) 结果如下： 4....在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。

19.6K2 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

在本节中，我们将讨论缺失数据的一些一般注意事项，讨论 Pandas 如何选择来表示它，并演示一些处理 Python 中的缺失数据的 Pandas 内置工具。...我们将要看到，这种选择有一些副作用，但实际上在大多数相关情况下，最终都是很好的妥协。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。...你可以将isnull()方法用作掩码，原地执行此操作，但因为它是如此常见的操作，Pandas 提供fillna()方法，该方法返回数组的副本，其中空值已替换。

4.1K2 0

100天精通Python丨办公效率篇 —— 07、Python自动化操作 Excel（读写、增删改查、分组统计）

一、Python 操作 Excel 的常用库小伙伴你好，在开始操作 Excel 之前，你需要安装 Python 和一些相关库。...插入行或列使用 pandas 库中的 append()函数可以插入行或列。...示例代码如下： import pandas as pd # 插入行 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df = df.append...示例代码如下： import pandas as pd # 合并数据 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame...计算数据统计量使用 pandas 库中的 describe()函数可以计算数据的统计量。

1.7K6 1

Pandas库

数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...Series： Series是一种一维的数据结构，类似于Python中的基本数据结构list，但区别在于Series只允许存储相同的数据类型。...更改数据格式：使用to_datetime()函数将字符串转换为日期时间格式。使用astype()函数改变数据类型。...缺失值处理（Missing Value Handling）：处理缺失值是时间序列数据分析的重要步骤之一。Pandas提供了多种方法来检测和填补缺失值，如线性插值、前向填充和后向填充等。...以下是一些关键步骤和方法：首先，需要有一个DataFrame对象作为数据源。

851 0

python数据分析——数据预处理

插值是一种估计未知数据点的方法，它根据已知的数据点之间的关系来推断缺失的数据点。interpolate方法内置于pandas库中的DataFrame对象中。...extrapolate：表示是否允许在给定的数据范围之外进行插值。可以是以下选项之一： 'continuous'：在给定的范围外进行插值，但结果可能不准确。...该案例的代码及运行结果如下：更改索引 set_index() set_index()函数是pandas库中DataFrame对象的一个函数，用于重新设置DataFrame的索引。...以下是使用loc函数的一些示例： import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice...以下是使用loc函数的一些示例： import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice

1441 0

8，二维dataframe —— 类Series操作

〇，pandas简介 pandas是python数据分析领域最为经典的库之一，基于numpy构建。 pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。...2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。...你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。...你可以像操作excel表一样操作DataFrame：插入行和列，排序，筛选…… 你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame：查询，分组，连接…… 本节我们介绍DataFrame的类Series操作...通常可以通过以下一些方式实现：方括号[]，句点符号，loc，iloc，ix。最常使用的是方括号，loc，和iloc。 1，仅选择行 ? 2，仅选择列 ? 3，同时选择行和列 ? ? ?

4712 0

数据导入与预处理-第5章-数据清理

缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...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。...线性插补： 2.1.5 缺失值处理案例创建包含空缺值的DataFrame: import pandas as pd import numpy as np na_df = pd.DataFrame...2.2.3 重复值处理案例创建DataFrame对象： # 创建DataFrame对象 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame...：删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值： # 删除重复值｜指定 # 删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 输出为：

4.5K2 0

三个你应该注意的错误

假设促销数据存储在一个DataFrame中，看起来像下面这样（实际上不会这么小）：如果你想跟随并自己做示例，以下是用于创建这个DataFrame的Pandas代码： import pandas as...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...根据Pandas文档，“分配给链式索引的乘积具有内在的不可预测的结果”。主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。因此，我们尝试更新的值可能会更新，也可能不会更新。...让我们在我们的促销DataFrame上做一个简单的示例。虽然它很小，但足够演示我即将解释的问题。考虑一个需要选择前4行的情况。...现在让我们使用loc方法执行相同的操作。由于行标签和索引值是相同的，我们可以使用相同的代码（只需将iloc更改为loc）。

911 0

Python 数据处理：Pandas库的使用

虽然 Pandas 采用了大量的 NumPy 编码风格，但二者最大的不同是 Pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。...，并不是副本。...：类型描述二维ndarray 数据矩阵，还可以传入行标和列标由数组、列表或元组组成的字典每个序列会变成DataFrame的一列。...对于时间序列这样的有序数据，重新索引时可能需要做一些插值处理。...虽然许多 Pandas 函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。

22.8K1 0

如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

最后，需要 Python（re）的正则表达式库来更改在处理数据时将出现的某些字符串。...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...请注意，Python 索引从0开始，而不是1，这样，如果要调用 dataframe 中的第一个值，则使用0而不是1！你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！...一个快速的 .head() 方法调用确认已经更改。 ? 删除列有一些数据损坏！如果你查看 Rank 列，你会注意到散乱的随机破折号。...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。 ? ?

10.8K6 0

用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

最后，需要 Python（re）的正则表达式库来更改在处理数据时将出现的某些字符串。...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 —— 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...请注意，Python 索引从0开始，而不是1，这样，如果要调用 dataframe 中的第一个值，则使用0而不是1！你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！...一个快速的 .head() 方法调用确认已经更改。 ? 05 删除列有一些数据损坏！如果你查看 Rank 列，你会注意到散乱的随机破折号。...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。 ? ?

8.3K2 0

Pandas

经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。虽然 pandas 采用了大量的 NumPy 编码风格，但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。...),除了指明axis对行或者列标签的名字进行调整以外，还可以写成类似于index=mapper的形式，默认情况下，mapper匹配不到的值不会报错更改 DataFrame 中的数据更改值更改值可以借助访问...(频率转换和重采样) pandas 支持处理在格式上间隔不相等的时间序列数据，但是有的时候我们希望生成或者转化成一些间隔相同时间序列数据。...，返回的还是一个 dataframe，值有更改）查找是否存在重复数据：df.duplicated()(返回布尔值，默认将已经观察到先前有之后的行返回 True 这个需要调整 keep 函数，默认查找全部列...（data.fillna(data.mean()) ）或者使用 pandas.DataFrame.interpolate(), SciPy 的 interpolate 方法进行线性差值、多项式插值、样条插值

9.2K3 0

Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

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。...尽管与DataFrame相比，它的实际重要性正在减弱（你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题），但如果不先学习Series和Index，可能很难理解DataFrame的工作原理。...Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"（该功能[4]仍在试验中），但它有一些函数来检查索引中的值是否唯一，并以各种方式删除重复值。有时，但一索引不足以唯一地识别某行。...但正是由于不可更改性，不允许只写df.City.name = 'city'，所以必须借助于df.rename(columns={'City': 'city'})。...例如：要通过标签指定插入点，你可以把pdi.find和pdi.insert结合起来，如下图所示：注意，与df.insert不同，pdi.insert返回一个副本，而不是在原地修改Series/DataFrame

3392 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

干货：4个小技巧助你搞定缺失、混乱的数据（附实例代码）

Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

Pandas_Study01

Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

时间序列 | 从开始到结束日期自增扩充数据

Pandas高级数据处理：实时数据处理

Pandas图鉴(三)：DataFrames

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

100天精通Python丨办公效率篇 —— 07、Python自动化操作 Excel（读写、增删改查、分组统计）

Pandas库

python数据分析——数据预处理

8，二维dataframe —— 类Series操作

数据导入与预处理-第5章-数据清理

三个你应该注意的错误

Python 数据处理：Pandas库的使用

如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

Pandas

Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

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