Pandas DataFrame有多行而不是多列

Pandas DataFrame是Python中一个非常强大的数据结构，它可以理解为一个二维的表格，其中数据以行和列的形式进行组织。与传统的二维数组相比，DataFrame更加灵活和易于使用。

Pandas DataFrame的特点是它可以包含多行数据，每一行代表一个观测值或样本，而不是多列。每一列则代表不同的特征或变量。这种组织方式使得DataFrame非常适合处理和分析结构化数据。

优势：

灵活性：DataFrame可以容纳不同类型的数据，例如整数、浮点数、字符串等。它还支持对数据进行切片、过滤、排序和聚合等操作，使得数据处理更加灵活和高效。
数据清洗：DataFrame提供了丰富的数据清洗和转换功能，可以处理缺失值、重复值、异常值等数据质量问题。
数据分析：DataFrame集成了许多数据分析和统计计算的功能，例如描述性统计、数据透视表、分组聚合等，可以帮助用户快速了解和分析数据。
数据可视化：DataFrame可以与其他数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）结合使用，方便用户进行数据可视化和探索性数据分析。

应用场景：

数据处理和分析：DataFrame在数据科学和机器学习领域广泛应用，可以用于数据清洗、特征工程、模型训练等任务。
数据可视化：DataFrame可以用于生成各种图表和可视化结果，帮助用户更好地理解和展示数据。
数据导入和导出：DataFrame可以方便地读取和写入各种数据格式，如CSV、Excel、数据库等，实现数据的导入和导出。

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如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

默认情况下，当打印出DataFrame且具有相当多的列时，仅列的子集显示到标准输出。显示的列甚至可以多行打印出来。...问题假设我们有以下DataFrame： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( np.random.randint...仅显示一部分列（缺少第4列和第5列），而其余列以多行方式打印。 ? 尽管输出仍可读取，但绝对不建议保留列或将其打印在多行中。...另外，您可以更改display.max_rows的值，而不是将expand_frame_repr设置为False： pd.set_option(‘display.max_rows’, False) 如果列仍打印在多页中...给Jupyter用户的注意事项如果您正在使用Jupyter Notebooks，而不是print（df），只需使用display（df）即可相应地调整宽度。

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

整篇总结，在详尽且通俗易懂的基础上，我力求使其有很强的条理性和逻辑性，所以制作了思维导图，对于每一个值得深究的函数用法，我也会附上官方链接，方便大家继续深入学习。...而不是沿索引的整数位置）。...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?

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']) # 类型为 Series print(type(df['name'])) # 获取多列 print(df[['name', 'age']]) # 类型为 DataFrame print(type...(df[['name', 'age']])) # 获取一行 print(df[1:2]) # 获取多行 print(df[1:4]) # 多行的某一列数据 print(df[1:4][['name']]...[1, :]) # 连续多行和间隔的多列 print(df.loc[0:2, ['name', 'gender']]) # 间隔多行和间隔的多列 print(df.loc[[0, 2], ['name'..., 'gender']]) # 取一行 print(df.iloc[1]) # 取连续多行 print(df.iloc[0:3]) # 取间断的多行 print(df.iloc[[1, 3]]) # 取某一列...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np df1 = DataFrame([['张三', '22'], [

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pandas库的简单介绍（3）

例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。...索引选项类型描述 df[val] 从DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列...df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分 df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i...通过标签选择行和列 get_value, set_value方法根据行和列的标签设置单个值灵活运用前9个方法对后续批量数据清洗和处理有很大的帮助。...Series对象用sort_index排序；而DataFrame利用sort_index方法和sort_values方法排序，sort_index根据索引进行排序，sort_values根据值排序。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....类似的效果，二者的区别在于：merge允许连接字段重复，类似一对多或者多对一连接，此时将产生笛卡尔积结果；而concat则不允许重复，仅能一对一拼接。...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。

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一行代码将Pandas加速4倍

虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...这使得 Modin 的并行处理可扩展到任何形状的 DataFrame。想象一下，如果给你一个列多行少的 DataFrame。有些库只执行跨行分区，在这种情况下效率很低，因为我们的列比行多。...但是对于 Modin 来说，由于分区是跨两个维度进行的，所以并行处理对于所有形状的数据流都是有效的，不管它们是更宽的(很多列)、更长的(很多行)，还是两者都有。 ?...并不是这样。在有些情况下，panda 实际上比 Modin 更快，即使在这个有 5,992,097(近 600 万)行的大数据集上也是如此。

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5分钟学会Pandas中iloclocix区别

大家好，在使用pandas进行数据分析过程中，回想一下你是怎么对一个数据集进行数据切片，是不是百度：pandas如何提取第x行数据，然后根据一堆结果找到一个能用的就完事了，那么你一定会迷失在pandas...中的切片函数:.iloc()、.loc()、.ix()中，本文就是为了解决这个问题，通过一个简单的DataFrame彻底搞明白这三个函数到底有什么区别，又该怎么使用。...首先我们创建一个DataFrame用于讲解?...当然也可以按照行号选取某行某列，比如选取第0行第2列 df.iloc[0:1,[1]] b 0 aa 当然也可以根据行号选取多行多列，比如选取第0-2行第0-2列 df.iloc[0:2,[0,1...df1.loc[:,['a']] #通过标签选取某列 a a 11 b 22 c 33 d 44 按标签选取多列?

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【Pandas】已完美解决：AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘ix‘

一、问题背景在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。...三、错误代码示例假设我们有一个DataFrame，并试图使用 ix 来选择特定的行和列： import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'...A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 尝试使用ix选择第一行和第二列（'B'列）...loc 主要用于基于标签的索引，而 .iloc 则用于基于整数位置的索引。...0，第二列（索引为1，因为从0开始计数） print(result) # 输出：4 实战场景：选择多行和多列假设我们要选择DataFrame的前两行和列 ‘A’ 与 ‘B’： # 使用.loc选择前两行和列

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Python中的数据处理利器

不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据print(df[["title", "actual"]]) 3.按行读取数据 import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel...（或者列名）print(df.iloc[0]["l_data"]) # 指定行索引和列名print(df.iloc[0][2]) # 指定行索引和列索引 # 3.读取多行数据print(df.iloc...multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 1.iloc方法# iloc使用数字索引来读取行和列# 也可以使用iloc方法读取某一列print(df.iloc...[:, 0])print(df.iloc[:, 1])print(df.iloc[:, -1]) # 读取多列print(df.iloc[:, 0:3]) # 读取多行多列print(df.iloc[2...print(df.loc[1:2, "title":"r_data"]) # 多列多行 # 基于布尔类型来选择print(df["r_data"] > 5) # 某一列中大于5的数值为True，

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因Pandas版本较低，这个API实现不了咋办？

所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货…… ? 问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。...这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。然而，由于线上部署pandas版本为0.23，而explode API是在0.25以后版本中引入，所以无法使用。...基于这一思路，可将问题拆解为两个子问题：含有列表元素的单列分为多列多列转成多行而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的，例如单列分为多列，那么其实就是可直接用pd.Series...在完成展开多列的基础上，下面要做的就是列转行，即将多列信息转换逐行显示，这在SQL中是非常经典的问题，在pandas中自然也有所考虑，所以就需要引出第二个API：stack！...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

1. pandas介绍 Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。...其实Pandas能实现的功能，远远不止这些，关于利用该库如何实现数据清晰和图表制作，不是本书的研究范围，大家可以下去好好学习这个库。在使用这个库之前，需要先导入这个库。...这里我一共提供了5种需要掌握的数据获取方式，分别是 “访问一列或多列” ，“访问一行或多行” ，“访问单元格中某个值” ，“访问多行多列” 。...方法1：访问一列 df["武汉"] 方法2：访问多列 df[["武汉","广水"]] ③ 访问一行或多行 “访问一行或多行”，方法就比较多了，因此特别容易出错，因此需要特别注意。...# 使用位置索引 df.iloc[2,1] # 使用标签索引 df.loc["地区3","天门"] ⑤ 访问多行多列 “访问多行多列”，方法就更多了。我一共为大家总结了5种方法。

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

# 用于获取带有标签列的series df[column] # 选择多列 df[['column_name1', 'column_name2']] # 通过标签选择单行 df.loc[label]...# 通过标签选择多行 df.loc[[label1, label2, label3]] # 通过整数索引选择单行 df.iloc[index] # 通过整数索引选择多行 df.iloc[start_index...') # 按多列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True,...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。

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