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pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现

在刚开始使用pandas DataFrame时候,对于数据选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用操作。...做例子 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa...ix[row_index, column_index] ix虽然强大,然而已经不再被推荐,因为在最新版pandas里面,ix已经成为deprecated。...(https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/14218) 大概是因为可以混合label和position导致了很多用户问题和bug。...到此这篇关于pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现文章就介绍到这了,更多相关pandas 数据选取,修改,切片内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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pandas DataFrame创建方法

pandas DataFrame增删查改总结系列文章: pandas DaFrame创建方法 pandas DataFrame查询方法 pandas DataFrame行或列删除方法 pandas...DataFrame修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用数据结构,这里总结生成和添加数据方法: ①、把其他格式数据整理到DataFrame中; ②在已有的DataFrame...字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame) 假如我们在做实验时候得到数据是dict类型,为了方便之后数据统计和计算,我们想把它转换为DataFrame,存在很多写法,这里简单介绍常用几种...当然也可以把这些新数据构建为一个新DataFrame,然后两个DataFrame拼起来。...中删除N列或者N行)(在DataFrame中查询某N列或者某N行)(在DataFrame修改数据)

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pandas DataFrame运算实现

2.2 逻辑运算函数 query(expr) expr:查询字符串 通过query使得刚才过程更加方便简单 # 以字符串形式 data.query("open<24 & open 23").head(...df = pd.DataFrame({'COL1' : [2,3,4,5,4,2], 'COL2' : [0,1,2,3,4,2]}) df.median() COL1 3.5 COL2...以上这些函数可以对series和dataframe操作 这里我们按照时间从前往后来进行累计 排序 # 排序之后,进行累计求和 data = data.sort_index() 对p_change进行求和...']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0) open 22.74 close 22.85 dtype: float64 到此这篇关于pandas DataFrame...运算实现文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame运算内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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(六)Python:PandasDataFrame

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']...print(frame.index) # 修改行索引 运行结果如下所示:    name   pay 1  aaaa  4000 2  bbbb  5000 3  cccc  6000...对象修改和删除           具体代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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合并PandasDataFrame方法汇总

---- Pandas是数据分析、机器学习等常用工具,其中DataFrame又是最常用数据类型,对它操作,不得不熟练。...Pandas提供好几种方法和函数来实现合并DataFrame操作,一般操作结果是创建一个新DataFrame,而对原始数据没有任何影响。...如果有两个DataFrame没有相同名称列,可以使用left_on='left_column_name'和right_on='right_column_name'显式地指定两个DataFrames键...在上面的示例中,还设置了参数 indicator为True,以便PandasDataFrame末尾添加一个额外_merge 列。...print(df_first) 请记住,与combine_first()不同,update()不会返回新DataFrame,它原地修改df_first,更改相应值: COL 1 COL 2 COL

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame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,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们需要进行排序以及一些汇总运算使用方法。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在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当中排序方法。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

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pandas | DataFrame排序与汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame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,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在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当中排序方法。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。

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pandas dataframeexplode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程中,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 中 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...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas列中字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframeexplode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Pandas创建DataFrame对象几种常用方法

DataFramepandas常用数据类型之一,表示带标签可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象,后面会陆续介绍DataFrame对象用法。...pandas as pd 接下来就可以通过多种不同方式来创建DataFrame对象了,为了避免排版混乱影响阅读,直接在我制作PPT上进行截图。...根据字典来创建DataFrame对象,字典“键”作为DataFrame对象列名,其中B列数据是使用pandasdate_range()函数生成日期时间,C列数据来自于使用pandasSeries...()生成一维带标签数组,D列数据来自于使用numpy生成一维数组,E列数据为几个字符串,F列数据是几个相同字符串。...下面图中代码与上面代码不同在于,C列使用index属性修改了整个DataFrame对象索引。上面代码使用数字做索引,下面的代码使用字符串做索引。 ?

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