如果我们想为这些数据添修改索引列（就是数据中的0，1，2），可以使用index参数指定索引。...说白了就是每个列都是一个Series，DataFrame = n * Series 下面我们来看看一些基础的称呼： ? 在pandas里面有一些基础的属性需要搞明白，这就和数据库差不多。...dataframe里面有个属性叫index，那这个就是索引对应的也是数据库的索引，你也可以把它理解成主键。第二个属性是columns，这个就是一列。对应数据库的表也是一列。...在DataFrame中增加一列，我们可以直接给值来增加一列，就和python的字典里面添加元素是一样的： import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...) 我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的（在下面的例子中，行数据中至少要有 5 个非空值） df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列（dropna） 我们可以上面的操作应用到列上
参数： labels : 一个或者一列label值 axis : int类型或者轴的名字，这个轴和labels配合起来，比如，当axis=0的时候，就是行上面的label，当axis=1的时候，就是列上面的...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据....pandas中,自己传入的np.nan或者是python内置的None值,都会被当做NaN处理,如下例. import numpy as np import pandas as pd s=pd.Series...查找缺失值 DataFrame.isnull() 作用,返回一个和原来DataFrame一样形状的,里面值为布尔型的DataFrame....填充缺失值 pandas.DataFrame.fillna 使用指定的方法来填充缺失值,并且返回被填充好的DataFrame DataFrame.fillna(value=None,method=None
目录 Pandas 排序方法入门 准备数据集 熟悉 .sort_values() 熟悉 .sort_index() 在单列上对 DataFrame 进行排序 按升序按列排序 更改排序顺序 选择排序算法...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...行索引可以被认为是从零开始的行号。 在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values(). ...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...按升序按索引排序 您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行，因此索引变得杂乱无章。
pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...interpolate() 利用插值函数interpolate()对列向的数据进行填值。实现插值填充数据，那么要求这列上必须得有一些数据才可以，至少2个,会对起点和终点间的NaN进行插值。...，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...(np.arange(8,12)) # 后一个series 接在前一个series后面 ss = pd.concat([s1, s2]) 对dataframe 操作 # 两个DataFrame的拼接 1
4 pandas基本功能 4.1-4.5见之前文章 4.6 排名 排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。...---- 5 描述性统计概述与计算 5.1 描述性统计和汇总统计 pandas对象有一个常用数学、统计学方法的集合，大部分属于规约和汇总统计，并且还有处理缺失值的功能。...下面是对一个DataFrame的一个示例： import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame([[2, np.nan], [7, -...print('最大值的索引:\n', frame.idxmax()) #查找最大值所在位置 print('列上累计和:\n', frame.cumsum()) print('获取描述性信息:\n', frame.describe...c 7 a 9 c 10 a 12 c 某些情况下，可能要计算DataFrame多个相关列的直方图，使用方法如下： data = pd.DataFrame({'A
4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。...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。...4.3 对象的相加和使用填充值算法 不同对象（Series和DataFrame）之间的算术行为是pandas提供的一项重要功能。...在pandas库的简单介绍(1)已经介绍过Series对象相加的例子，这里说明一下DataFrame对象的加减。...frame1:\n', frame1) print('frame2:\n', frame2) frame1+frame2 由上可知，DataFrame对象的加法与Series加法类似，如果有一个为缺失值
在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...行索引可以被认为是从零开始的行号。 在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values()....因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...按升序按索引排序 您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行，因此索引变得杂乱无章。
/new table.xlsx') 基本数据结构 Pandas处理的基本数据结构有 Series 和 DataFrame。两者的区别和联系见下表： ? Series 1....索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...需要注意的是：需要在具体列上操作，本身DataFrame并没有这两个方法 df['Physics'].unique()df['Physics'].nunique() 3. count & value_counts...count返回非缺失值元素个数；value_counts返回每个元素有多少个值，也是作用在具体某列上 df['Physics'].count()df['Physics'].value_counts()...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！
ExcelWriter 很多时候dataframe里面有中文，如果直接输出到csv里，中文将显示乱码。...而Excel就不一样了，ExcelWriter是pandas的一个类，可以使dataframe数据框直接输出到excel文件，并可以指定sheets名称。...列轴的min、max 虽然大家都知道min和max的功能，但应用在列上的应该不多见。...diamonds.nlargest(5, "price") 15. idmax、idxmin 我们用列轴使用max或min时，pandas 会返回最大/最小的值。...是使用很频繁的函数，它默认是不统计空值的，但空值往往也是我们很关心的。
首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有天没有监控数据则不会有该日期，解决方法下面有讲 result...之后将dataframe的index值变为date的值 series_reindex.set_index('date',inplace=True) ? 6....首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:...00 解决方法下面有讲 ?...中的loadprofile_highcharts函数 monitor/command/views_oracleperformance.py中的oracle_performance_day函数 下节为如何讲如何在前端显示
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构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的数据结构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中的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）。...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....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中的缺失数据。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作，之后有些小伙伴询问我相关的问题。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置，因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ，这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...DataFrame "添油加醋"： - 默认情况下，如果把一个 DataFrame 作为文本显示，小数是不会变百分比，这里可以设置 pd.set_option('display.float_format...案例3：小伙伴结伴同游，更安全 以前我发布过一篇文章，曾经使用 power bi 对这个数据进行初步分析，文中发现，里面有些人是一起登记上船的，而结伴上船的人有更高的生还率。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作，之后有些小伙伴询问我相关的问题。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...2个参数，因为 pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置，因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ，这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...DataFrame "添油加醋"： - 默认情况下，如果把一个 DataFrame 作为文本显示，小数是不会变百分比，这里可以设置 pd.set_option('display.float_format...案例3：小伙伴结伴同游，更安全 以前我发布过一篇文章，曾经使用 power bi 对这个数据进行初步分析，文中发现，里面有些人是一起登记上船的，而结伴上船的人有更高的生还率。
首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pddf = pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv")df.head(...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。
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['age'] >= 20] # 选取性别为女的记录 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。...，表明各元素是否为缺失值 df.isnull() 删除缺失值所在的行或列： # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列 df.dropna(axis=1) 用指定值填充缺失值...： # 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..., 90, 85, 95]} other_df = pd.DataFrame(other_data) # 将两个 DataFrame 在列上合并 pd.concat([df, other_df], axis
首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pd df = pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv") df.head...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。
本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...(1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame，想应用如下的 IF 条件 <= 4时，填值 True > 4时，填值 False...，我们尝试实现下面的 IF 条件： 当name是Bill或者Emma时，填值 Match 当name既不是Bill也不是Emma时，填值 Mismatch 实现代码如下： import pandas as...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下： 在原始DataFrame列上应用 IF 条件 上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。
前言 使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...这使得数据科学家、分析师和工程师很容易将其集成到他们的工作中。 那么，你所需做的是把你的Pandas DataFrame转换成cuDF。...cuDF支持Pandas大多数常见的DataFrame操作，因此无需太多学习成本你就可以加速许多常规的Pandas代码。 我们首先安装库文件： ?...我们得到了将近16倍的加速！ 现在，做一些更复杂的事情，比如做一个大合并。将Dataframe本身合并到数据Dataframe的b列上。...这里的合并是一个非常大的操作，因为Pandas将不得不寻找并匹配公共值，对于一个有1亿行的数据集来说，这是一个非常耗时的操作！GPU加速将使这变得容易，因为我们有更多的并行进程可以一起工作。
我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...(d) df 打印结果： customer sales 0 A 1100 1 B 950.5RMB 2 C $400 3 D $1250.75 看到 sales 列的值，有整型，浮点型+RMB后变为字符串型...最后使用 astype 转为 float 打印结果： customer sales 0 A 1100.00 1 B 950.50 2 C 400.00 3 D 1250.75 如果不放心，再检查下值的类型...，对应的原 DataFrame 是宽 DF.
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