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Pandas DataFrame 数据合并、连接

merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame的行连接起来 语法如下: merge(left...必须存在右右两个DataFrame对象,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键 left_on:左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数左右列名不相同...right_on:右则DataFrame中用作 连接键的列名 left_index:使用左则DataFrame的行索引做为连接键 right_index:使用右则DataFrame的行索引做为连接键...大多数情况下设置为False可以提高性能 suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时列名后面附加的后缀名称,默认为('_x','_y') copy:默认为...True,总是将数据复制到数据结构;大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator: 0.17.0还增加了一个显示合并数据来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(

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(六)Python:PandasDataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...DataFrame也能自动生成行索引,索引从0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加...“del 数据”的方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据。... 0.05 2  xiaohong  5000  0.05 3   xiaolan  6000  0.10 5     Liuxi  5000  0.05 通过修改参数的值,可以改变原来的数据

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Python之PandasSeries、DataFrame实践

Python之PandasSeries、DataFrame实践 1. pandas数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签...2. pandas数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值的)。...dataframe数据是以一个或者多个二位块存放的(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...操作Series和DataFrame数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤(.ix) 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...处理缺失数据(Missing data) 9.1 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点和非浮点数组的缺失数据

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pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict,所以我们想要查询表的某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...这里我们iloc之后又加了一个方括号,这其实不是固定的用法,而是两个语句。先是iloc查询行之后,再对这些行组成的新的DataFrame进行列索引。...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引pandas当中的用法,这也是pandas数据查询最常用的方法,也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。...但是可惜的是,pandas最新的版本当中这个方法已经被废弃了。我个人也没有什么太好的办法,只能熟能生巧了,多用几次就记住了。

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pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame

今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。...当我们jupyter输出的时候,它会自动为我们将DataFrame的内容以表格的形式展现。...如果是一些比较特殊格式的,也没有关系,我们使用read_table,它可以从各种文本文件读取数据,通过传入分隔符等参数完成创建。...由于DataFrame当中每一列单独一个类型,而转化成numpy的数组之后所有数据共享类型。那么pandas会为所有的列找一个通用类型,这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。...Python领域当中,pandas数据处理最好用的手术刀和工具箱,希望大家都能将它掌握。

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pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求,pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以使用上会有些不同。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名,我们会希望知道当前元素整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

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pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天说一说pandas | DataFrame的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求,pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以使用上会有些不同。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名,我们会希望知道当前元素整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。

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pandas dataframe 的explode函数用法详解

使用 pandas 进行数据分析的过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 的 explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas的字典/列表拆分为单独的列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...8812 {"c": "11"} 8813 {"a": "82", "c": "15"} Method 1: step 1: convert the Pollutants column to Pandas...dataframe 的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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如何在 Pandas DataFrame重命名列?

DataFrame上最常见的操作之一是重命名(rename)列名称。 分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。...如果使用点表示法访问Series,则Jupyter将允许自动补全Series方法(但不允许索引访问时自动补全方法)。 举例 1)读取movie数据集。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时,此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件读取数据,并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。...每个Index对象上使用.to_list方法来创建Python标签列表。 每个列表修改3个值,将这3个值重新赋值给.index和.column属性。...Pandas代码,还可以看到用于清除列名的列表推导式。

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