图表:学习如何根据数据创建图表,如柱状图、折线图、饼图等。 数据排序和筛选:掌握如何对数据进行排序和筛选,以查找和组织信息。 数据透视表:学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...自定义排序:点击“排序和筛选”中的“自定义排序”,设置排序规则。 6. 筛选 应用筛选器:选中数据区域,点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。 筛选特定数据:在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...高级查询 使用高级筛选:在“数据”选项卡中选择“高级”,根据条件进行数据筛选。 使用查询:在“数据”选项卡中使用“从表/区域获取数据”进行更复杂的查询。 8....应用样式:使用“开始”选项卡中的“样式”快速应用预设的单元格样式。 11. 数据导入与导出 导入外部数据:使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。...图表 插入图表:根据数据快速创建各种类型的图表,如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表:调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列:将一列数据根据分隔符分成多列。
今天我们重新盘点66个Pandas函数合集,包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等,涉及“数据清洗”的方方面面。...df["数量"].apply(lambda x: x+1) 输出: 文本数据操作 之前我们曾经介绍过经常被人忽视的:Pandas 文本型数据处理。...在对文本型的数据进行处理时,我们会大量应用字符串的函数,来实现对一列文本数据进行操作[2]。...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数,也可以在评论区交流。
Kevin 还是 PyCon 培训讲师,主要培训课程如下: PyCon 2016,用 Scikit-learn 机器学习技术处理文本 PyCon 2018,如何用 Pandas 更好(或更糟)地实现数据科学...~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre(电影类型)列。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里(genre)数量最多的三类电影。...计算每单的总价,要按 order_id 进行 groupby() 分组,再按 item_price 计算每组的总价。 ? 有时,要用多个聚合函数,不一定只是 sum() 一个函数。
然后就是执行where筛选,对比pandas就相当于写一个condition1过滤条件,做一个分组前的筛选筛选。...4)groupby()分组参数的4种形式 使用groupby进行分组时,分组的参数可以是如下的形式: * 单字段分组:根据df中的某个字段进行分组。...* 多字段分组:根据df中的多个字段进行联合分组。 * 字典或Series:key指定索引,value指定分组依据,即value值相等的记录,会分为一组。...① 单字段分组:根据df中的某个字段进行分组。...② 多字段分组:根据df中的多个字段进行联合分组。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre(电影类型)列。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里(genre)数量最多的三类电影。...计算每单的总价,要按 order_id 进行 groupby() 分组,再按 item_price 计算每组的总价。 ? 有时,要用多个聚合函数,不一定只是 sum() 一个函数。...本例的 DataFrame 加上了标题,交易量列使用了迷你条形图。 注意:Pandas 还支持更多 DataFrame 样式选项,详见 pandas 官方文档。
pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符,并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。...] 使用或进行筛选 df.loc[(df['age'] > 25) | (df['city'] == 'beijing'), ['id', 'city', 'age']] 使用非进行筛选 df.loc[...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组,然后汇总 id 列的数据df.groupby...([‘city’,‘size’])[‘id’].count()对两个字段进行分组汇总,然后进行计算df.groupby(‘city’)[‘pr’].agg([len, np.sum,np.mean])对...city 进行分组,然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样,计算标准差、协方差和相关系数。
Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据操作和分析更加方便和灵活。...条件选择 在对数据进行操作时,经常需要对数据进行筛选和过滤,Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符(, ==, !...=, >=, <=)和逻辑运算符(&,|,~)可以进行数据的筛选和过滤。...例如,根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数,如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组,例如: df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数,包括求和、均值、
我们可以用加减乘除(+ - * /)这样的运算符对两个 Series 进行运算,Pandas 将会根据索引 index,对响应的数据进行计算,结果将会以浮点数的形式存储,以避免丢失精度。 ?...此外,你还可以制定多行和/或多列,如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式,除了直接指定选中某些列外,还能接收一个条件语句,然后筛选出符合条件的行/列。...你可以用逻辑运算符 &(与)和 |(或)来链接多个条件语句,以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子,你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行: ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组,并对其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表按...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值,并将结果直观地显示出来。比如,这里有个关于动物的统计表: ?
前言 在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。...但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询 通过列名索引筛选数据: import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...df[df['gender'] == 'F'] 数据统计分析 Pandas 提供丰富的统计函数,可以方便地进行数据分析。...: # 按照性别分组,统计年龄均值 df.groupby('gender')['age'].mean() # 按照性别和年龄分组,统计人数 df.groupby(['gender', 'age'])['...: # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 对 DataFrame 去重: # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定列值的重复性进行去重
DataFrame;再进行有序分组,即每三行分一组;最后循环每一组,将组内数据拼成单记录的DataFrame,循环结束时合并各条记录,形成新的DataFrame。...b(Amount>1000) 函数选项还可以组合搭配,比如: Orders.select@1b(Amount>1000) 结构化运算函数的参数有些很复杂,Pandas需要用选项或参数名来区分复杂的参数,...Pandas参数的表达能力就差多了,merge函数里表示DataFrame的选项只有left和right,因此只能进行两表关联。...函数enum用于枚举分组,选项@r处理重复分组的情况,再配合SPL高效的表达能力,整体代码比Pandas简短得多。...打开大文本时,Pandas提供了一个选项chunksize,用来指定每次读取的记录数,之后就可以用循环分段的办法处理大文本,每次读入一段并聚合,再将计算结果累加起来。
ARWU网站上的大学排名数据要筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据,我们需要使用Python的pandas库来对提取的数据进行处理和分析。...pandas库是一个强大的数据分析工具,可以方便地对表格型数据进行各种操作,比如排序、筛选、分组、聚合、可视化等。...具体代码如下:# 导入pandas库import pandas as pd# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象,方便处理和分析df = pd.DataFrame(data)#...对象进行筛选和过滤,根据不同的需求,可以使用不同的条件和方法# 例如,筛选出总分在50分以上的大学,并按总分降序排序df1 = df[df["total_score"].astype(float) >...DataFrame对象的长度,即大学的数量print(f"筛选出{len(df2)}所国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学")# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行,查看数据内容print
格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join concat:合并多个dataframe,类似...: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg:对每个分组应用自定义的聚合函数...transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum:计算分组的总和 mean:计算分组的平均值...、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates...将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area
Excel中的“文件”菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。 ? Python支持从多种类型的数据导入。...在开始使用Python进行数据导入前需要先导入numpy和pandas库 import numpy as np import pandas as pd 导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv...列当前的均值,然后使用这个均值对NA进行填充。...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组,或者使用“数据透视表”来完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列的值>3000...数据筛选 按条件筛选(与、或、非) Excel数据目录下提供了“筛选”功能,用于对数据表按不同的条 件进行筛选。 ? Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能。
幸运的是,为了将数据移动到 Pandas dataframe 中,我们不需要理解这些数据,这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...使用相同的逻辑,我们可以计算各种的值 -- 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...有关数据可视化选项的综合的教程 - 我最喜欢的是这个 Github readme document (全部在文本中),它解释了如何在 Seaborn 中构建概率分布和各种各样的图。...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组,并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。...现在我们有一个连接表,我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?
幸运的是,为了将数据移动到 Pandas dataframe 中,我们不需要理解这些数据,这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...使用相同的逻辑,我们可以计算各种的值 — 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...有关数据可视化选项的综合的教程 – 我最喜欢的是这个 Github readme document (全部在文本中),它解释了如何在 Seaborn 中构建概率分布和各种各样的图。...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组,并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。...对于熟悉 SQL join 的用户,你可以看到我们正在对原始 dataframe 的 Country 列进行内部连接。 ? 现在我们有一个连接表,我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...(参考:王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中,需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...下面的例子会先新建一个dataframe,然后将list转为dataframe,然后将两者join起来。...,然后生成多行,这时可以使用explode方法 下面代码中,根据c3字段中的空格将字段内容进行分割,分割的内容存储在新的字段c3_中,如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...; Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时反映; Pyspark DataFrame的数据框是不可变的,不能任意添加列,只能通过合并进行; pandas比Pyspark
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,您可以直接对整列进行操作。 pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元,来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中,可以使用条件公式进行逻辑比较。...在电子表格中,这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动来完成。 这可以通过创建一个系列并将其分配给所需的单元格来实现。...在 Pandas 中,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
# 根据列名,请用loc # 筛选1到10行的奇数行,City和Country列 data.loc[1:10:2,['City','Country']] # 筛选第2和第4行,City和Country列...data.loc[[2,4],['City','Country']] # 根据列索引,请用iloc # 筛选1到10行的奇数行,2到5列 data.iloc[1:10:2,2:5] # 筛选1到10...# 以Ownership Type列分组,对Brand列进行计数 # .reset_index()将groupby对象转成dataframe data.groupby(['Ownership Type'...])['Brand','Country'].count().reset_index() # 以Country和City列进行分组,对Longitude进行求平均 data.groupby(['Country...的元素进行运算,返回一个DataFrame。
用concat合并 pandas.concat(objs,axis = 0,ignore_index = False,keys = None) objs:Series,DataFrame或Panel对象的序列或映射...数据提取 下面这部分会比较绕: loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值: 单个标签,例如5或’a’,(请注意,5被解释为索引的标签,...#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...数据筛选 7.1 使用与、或、非进行筛选 将满足origin是China且money小于35这两个条件的数据,返回其id、date、money、product、department、origin值。...在筛选后的数据中,对money进行求和 输出结果:9.0 8.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云