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pandas 玩转 Excel 操作总结

利用squeeze()实现单列数据DataFrame转Series import pandas as pd s = pd.Series(["北山啦","关注","点赞"]) s 0 北山啦 1...列表中元素个数和列数必须一致 index_col：指定列为索引列，默认None指的是索引为0的第一列为索引列 usecols：要解析数据的列，可以是int或者str的列表，也可以是以逗号分隔的字符串(pandas...0.24新增功能)，例如：”A:F”，表示从A列到F列，”A,C,F”表示A、C、F三列，还可以写成”A,C,F,K:Q” dtype：各列的数据类型，例如：{‘a’: np.float64, ‘b’...print(type(sheet)) 可以看到，它就是我们前面提到的DataFrame数据。...可以指定sheet_name参数，它接收字符串、数字、字符串或数字列表以及None。如果指定为None，则返回所有数据表数据。默认为0，即返回第一个数据表数据。

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收藏 | 11个Python Pandas小技巧让你的工作更高效（附代码实例）

加入这些参数的另一大好处是，如果这一列中同时含有字符串和数值类型，而你提前声明把这一列看作是字符串，那么这一列作为主键来融合多个表时，就不会报错了。...首先你可以观察一下大致情况，使用： df.dtypes.value_counts() 来了解你的dataframe的每项数据类型，然后再使用： df.select_dtypes(include=['float64...输入下面的命令： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ 'a':[0,0,0], 'b': [1,1,1]}) df2 = df1 df2['a'] = df2...比如说，如果你想把“c”列的值近似取整，那么请用round(df[‘c’], 0)或df['c'],round(0)而不是上文的apply函数。...df[‘c].value_counts().reset_index(): 将这个统计表转换成pandas的dataframe并且进行处理。 8.

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在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...以下是从JSON字符串创建DataFrame的步骤：导入所需的库：import pandas as pdimport json将JSON字符串解析为Python对象：data = json.loads(...使用DataFrame()函数创建DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是创建的Pandas DataFrame对象，其中包含从JSON字符串转换而来的数据...JSON 数据清洗和转换在将JSON数据转换为DataFrame之后，我们可能需要进行一些数据清洗和转换的操作。这包括处理缺失值、数据类型转换和重命名列等。...我们介绍了使用Pandas的read_json()函数从JSON文件读取数据，以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。

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Pandas笔记

日期类型数据处理： # pandas识别的日期字符串格式 dates = pd.Series(['2011', '2011-02', '2011-03-01', '2011/04/01',...DataFrame DataFrame是一个类似于表格（有行有列）的数据类型，可以理解为一个二维数组，索引有两个维度（行级索引，列级索引），可更改。...DataFrame具有以下特点： 列和列之间可以是不同的类型 ：不同的列的数据类型可以不同 大小可变 （扩容） 标记轴(行级索引 和 列级索引) 针对行与列进行轴向统计（水平，垂直） import pandas...创建新的列时，要给出原有dataframe的index，不足时为NaN 列删除 删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop，pop方法的用法如下： import pandas as pd d =...normal方法，生成一组符合正态分布的随机数 2. 85是期望值， 3是标准差 标准差越大，离散程度越大 3. （6,3） 6行3列的数据 4. np.floor 向下取整

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进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

避免在字符串列中使用NumPy对象类型 pandas中的一个主要问题是低效的字符串表示。Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。...Pandas团队决定引入一个新的配置选项，将所有字符串列存储在PyArrow数组中。不再需要担心转换字符串列，它会自动工作。...Object是唯一可以容纳整数和字符串的数据类型。这对许多用户来说是一个很大的问题。Object列会占用大量内存，导致计算无法正常进行、性能下降等许多问题。...在过去，DataFrame中的静默数据类型更改带来了很大的困扰。...ser.iloc[1] = "a" 类似本文示例的操作将在pandas 3.0中引发错误。DataFrame的数据类型在不同操作之间将保持一致。

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读完本文，轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

最新发布的 Pandas 版本包含许多优秀功能，如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新的数据类型，甚至还有新的文档站点。...新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...不过，Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型，在未来的版本中也将改善特定类型运算的性能，比如正则表达式匹配（Regex Match）。...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。

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Pandas入门2

use numpy function result:",np.abs(df),sep='\n') 5.4.2 DataFrame对象的apply方法 需要2个参数：第1个参数的数据类型为函数对象，函数的返回值的数据类型为...image.png 5.4.3 DataFrame对象的applymap方法 需要1个参数，参数的数据类型为函数对象，applymap方法的返回值的数据类型为DataFrame。...as pd from pandas import Series,DataFrame Step2....方法的返回值的数据类型是字符串。 另外，其实time模块中有strftime方法，需要1个参数，参数为字符串格式。可以将现在的时间转换为字符串。 ?...image.png 使用datetime模块中的striptime方法，需要2个参数，第1个参数是字符串，第2个参数是字符串格式。方法返回值的数据类型是datetime对象。

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读完本文，轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

最新发布的 Pandas 版本包含许多优秀功能，如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新的数据类型，甚至还有新的文档站点。...新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...不过，Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型，在未来的版本中也将改善特定类型运算的性能，比如正则表达式匹配（Regex Match）。...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。

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【技巧】11 个 Python Pandas 小技巧让你更高效

加入这些参数的另一大好处是，如果这一列中同时含有字符串和数值类型，而你提前声明把这一列看作是字符串，那么这一列作为主键来融合多个表时，就不会报错了。...首先你可以观察一下大致情况，使用： df.dtypes.value_counts() 来了解你的dataframe的每项数据类型，然后再使用： df.select_dtypes(include=[ float64...输入下面的命令： import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ a :[0,0,0], b : [1,1,1]})df2 = df1df2[ a ] = df2[...比如说，如果你想把“c”列的值近似取整，那么请用round(df[‘c’], 0)或df[ c ],round(0)而不是上文的apply函数。...df[‘c].value_counts().reset_index(): 将这个统计表转换成pandas的dataframe并且进行处理。 8.

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数据分析 ——— pandas基础（三）

接着之前的文章，在这里我们来看一些利用pandas处理文本数据，利用索引，loc, iloc,ix，属性选取数据 一、 处理文本数据 在这里我们用基本的序列、索引来进行字符串操作 先大致了解一下我们将要用到的函数...下面我们就来看一下具体的例子： 1）lower() 将字符串中的字符均转换成小写字母 import numpy as np import pandas as pd # 处理文本数据 s =...# loc import pandas as pd import numpy as np # pandas 索引 # loc采用，为分隔符， 分隔两个单列 df = pd.DataFrame(np.random.randn...# 取前四列数据 print(df.iloc[2:5, 2:4]) # 行：取第3行到第5行数据，列：取第3列到底4列数据 """ 输出： A B...Columns: [A, B, C, D] Index: [] """ 5） 属性访问 # 属性访问 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

本文我们讨论pandas的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少dataframe近90%的内存占用。...pandas已经为我们自动检测了数据类型，其中包括83列数值型数据和78列对象型数据。对象型数据列用于字符串或包含混合数据类型的列。...Dataframe对象的内部表示 在底层，pandas会按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。...每种数据类型在pandas.core.internals模块中都有一个特定的类。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...其中，由于pandas允许数据类型是异构的，各列之间可能含有多种不同的数据类型，所以dtype取其复数形式dtypes。...与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。

19810

pandas 变量类型转换的 6 种方法

对于变量的数据类型而言，Pandas除了数值型的int 和 float类型外，还有object ，category，bool，datetime类型。...pandas中select_dtype函数可以特征变量进行快速分类，具体用法如下： DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) include...如果想要查看所有变量的数据类型，可以通过info快速查看，如下： df.info() >> RangeIndex: 6 entries...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。

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