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Python使用pandas扩展库DataFrame对象的pivot方法对数据进行透视转换

Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名,values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读,我把代码以及运行结果截图发上来: 创建测试用的DataFrame对象: ? 透视转换,指定index、columns和values: ?...透视转换,不指定values,但可以使用下标访问指定的values: ?

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    pandas 变量类型转换的 6 种方法

    :列表,想要留下的数据类型,比如float64,int64,bool,object等 exclude:列表,需要排除的数据类型,同上。...转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。...比如,当我们遇到'[1,2,3]'这种情况的时候,我们实际想获取里面的列表,但是现在却是个字符串类型,我们可以使用eval函数将''这个外套直接去掉,去掉后自动转换成里面数据类型。...# 对整个dataframe转换,将年月日几列自动合并为日期 df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], 'month': [...默认情况下,convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。

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    Pandas处理Excel单元格这个日期怎么转换为正常的时序呢?_ 怎么删除?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Python处理Excel数据的问题,问题如下:这个怎么转换为正常的时序呢?_ 怎么删除?...二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个解答,直接replace,如下所示: df[0] = df[0].str.replace('_', ' ') 顺利地解决了粉丝的问题。...除了Python,如果你有其他问题也可以问,会的就会回答,不会的那就没得法。 如果你也有类似这种Python相关的小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答!...这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel数据的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【FiNε_】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    Pandas 中最常用的 7 个时间戳处理函数

    sklern库中也提供时间序列功能,但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间:日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...日期偏移:日期偏移有助于从当前日期计算选定日期,日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要,因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...3、使用时区信息来操作转换日期时间 获取时区的信息 import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime dat_ran...= dat_ran.tz_localize(“UTC”) dat_ran 转换为美国时区 dat_ran.tz_convert(“US/Pacific”) 代码的目标是更改日期的时区。...在创建dataframe并将其映射到随机数后,对列表进行切片。 最后总结,本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。

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    地理空间数据的时间序列分析

    较亮的像素具有较高的降雨值。在下一节中,我将提取这些值并将它们转换为pandas数据框。 从光栅文件中提取数据 现在进入关键步骤——提取每个366个光栅图像的像素值。...这个过程很简单:我们将循环遍历每个图像,读取像素值并将它们存储在一个列表中。 我们将另外在另一个列表中跟踪日期信息。我们从哪里获取日期信息?...因此,我们刚刚创建了两个列表,一个存储文件名中的日期,另一个存储降雨数据。...', '20200521'] >> [4.4631577, 6.95278, 3.4205956, 1.7203209, 0.45923564] 接下来,我们将这些列表转换为pandas数据框的格式。...转换为时间序列数据框 在pandas中,将列表转换为数据框格式是一项简单的任务: # convert lists to a dataframe df = pd.DataFrame(zip(date, rainfall_mm

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    numpy与pandas

    a,第二行为bnp.hstack((a,b)) # 将a与b合并(左右),即新矩阵第一行为a与b# 对于一维矩阵而言,不能通过a.T来将其转换为竖着的即nx1为矩阵# np.newaxis添加一个维度c...= pd.DataFrame(np.random.random(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d']) # 行的索引为日期,列的索引为abcd,np为数据...'] # 选择日期为2013-1-2的数据df.loc[:,['a','b']] # 选择所有行,列为a、b的数据(换句话说:提取a、b列的数据)df.iloc[:,0] # 提取第0列的数据df.loc...(从0开始)df.iloc[3:5,1:3] # 第三行到第五列(不包括),第一列到第三列(不包括)(从0开始,左闭右开)df.iloc[1,3,5,1:3] # 第一行 第三行 第五列,第一列到第三列...(不包括)(从0开始,左闭右开)# 注:ix标签与位置混合选择(现在已经被弃用)df[df.A的值对于数据与其他列保留形成新dataframe""""""# pandas设置值

    12110

    数据分析利器--Pandas

    详解:标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。...(参考:Series与DataFrame) DataFrame:一个Datarame表示一个表格,类似电子表格的数据结构,包含一个经过排序的列表集,它们每一个都可以有不同的类型值(数字,字符串,布尔等等...3.2 pandas的安装: pip install pandas 3.3 核心数据结构 pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。...默认为False keep_date_col 如果将列连接到解析日期,保留连接的列。默认为False。 converters 列的转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时,以内部形式存储。...千数量的分隔符 3.5处理无效值 这里需要掌握三个函数: pandas.isna(): 判断哪些值是无效的 pandas.DataFrame.dropna(): 抛弃无效值 pandas.DataFrame.fillna

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·一)

    转换器字典,默认为None 用于转换某些列中值的函数字典。键可以是整数或列标签。 true_values 列表,默认为None 要视为True的值。...dayfirst 布尔值,默认为False DD/MM 格式日期,国际和欧洲格式。 cache_dates 布尔值,默认为 True 如果为 True,则使用唯一的转换日期缓存来应用日期时间转换。...+ `convert_dates`:要解析日期的列的列表;如果为`True`,则尝试解析类似日期的列,默认为`True`。...这包含 pandas 模式的版本,并将随每个修订版递增。 在序列化时,所有日期都转换为 UTC。即使是时区无关的值,也被视为具有偏移量为 0 的 UTC 时间。...顶级的 read_html() 函数可以接受一个 HTML 字符串/文件/URL,并将 HTML 表格解析为 pandas DataFrame 的列表。让我们看一些例子。

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    Python数据分析的数据导入和导出

    na_values:指定要替换为NaN的值。可以是标量、字符串、列表或字典。 parse_dates:指定是否解析日期列。默认为False。 date_parser:指定用于解析日期的函数。...read_html()函数是pandas库中的一个功能,它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...na_values:一个列表或字符串,用于指定需要识别为缺失值的特殊字符串。 返回值: 如果HTML文件中只有一个表格,则返回一个DataFrame对象。...如果HTML文件中有多个表格,则返回一个包含所有表格的列表,每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。...函数是pandas库中的一个方法,用于将DataFrame对象保存为CSV文件。

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    Pandas 25 式

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    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

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    使用Pandas melt()重塑DataFrame

    重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...例如, id_vars = 'Country' 会告诉 pandas 将 Country 保留为一列,并将所有其他列转换为行。...Pandas的melt() 函数默认情况下会将所有其他列(除了 id_vars 中指定的列)转换为行。...: 请注意,列都是从第 4 列开始的日期,并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前,我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...换句话说,我们将所有日期列转换为值。使用“省/州”、“国家/地区”、“纬度”、“经度”作为标识符变量。我们稍后将它们进行合并。

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    前言在使用 Pandas 进行数据分析和处理时,read_csv 是一个非常常用的函数,用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换成 DataFrame 对象。...delimiter: 字段分隔符,sep的别名。header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。names: 列名列表,用于结果DataFrame。...index_col: 用作索引的列编号或列名。usecols: 返回的列,可以是列名的列表或由列索引组成的列表。dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。...用作行索引的列编号或列名index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。...如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置(整数)或列名(字符串),则该列将被用作DataFrame的索引。

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