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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np 重复标签的后果 一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复项时根本无法工作...pandas 会缓存此结果，因此在相同的索引上重新检查非常快。 Index.duplicated()将返回一个布尔数组，指示标签是否重复。...如上所述，在读取原始数据时处理重复项是一个重要的功能。也就是说，您可能希望避免在数据处理管道中引入重复项（从方法如pandas.concat()、rename()等）。...重复标签的后果 一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复时无法正常工作。输出结果无法确定，因此 pandas 会报错。...如上所述，在读取原始数据时处理重复是一个重要功能。也就是说，您可能希望避免在数据处理流水线中引入重复（从方法如pandas.concat()，rename()等）。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常...检查索引的使用此外，我们还需要检查索引的使用是否正确。错误信息中指出了索引所暗示的形状，我们应该确保我们在使用索引时保持一致。检查索引是否正确是解决这个错误的另一个重要步骤。3....当我们进行数据处理和分析时，有时候会遇到需要将两个数据集进行合并的情况。例如，我们有两个数据集，一个是包含学生姓名和年龄的数据集，另一个是包含学生姓名和分数的数据集。...然而，当我们尝试使用​​pd.merge()​​​函数将这两个数据集合并时，可能会遇到​​ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply...如果新形状无法满足这个条件，reshape函数将会抛出ValueError: total size of new array must be unchanged错误。

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Pandas图鉴(四)：MultiIndex

比如说： 用MultiIndex编制索引 通过MultiIndex访问DataFrame的好处是，可以很容易地一次引用所有层次（可能会省略内部层次），而且语法很好，很熟悉。...这种语法的唯一缺点是，当使用两个索引器时，它会返回一个副本，所以你不能写df.mi[:, 'Oregon'].co['population'] = 10。...这有时可能会让人恼火，但这是在有大量缺失值时给出可预测结果的唯一方法。 考虑一下下面的例子。你希望一周中的哪几天以何种顺序出现在右表中？...然而，在读取这样的文件时，Pandas无法自动解析MultiIndex，需要用户提供一些提示。...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。

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解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

解决ValueError: cannot convert float NaN to integer当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于​​ValueError: cannot convert...NaN是一种特殊的浮点数，表示一个无效或未定义的数值。当我们进行一些计算而结果无法得到有效的数值时，会产生NaN。...当出现​​ValueError: cannot convert float NaN to integer​​错误时，通常是因为我们尝试将一个包含NaN的浮点数转换为整数类型，这是不允许的。...例如，可以使用Numpy的​​isnan​​函数找到NaN值的索引，然后根据业务需求进行处理。...以下是一个使用Pandas库实现的示例代码，展示了如何处理NaN值并转换为整数：pythonCopy codeimport pandas as pd# 创建包含学生成绩的数据集data = {'Name

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

可能会出现虚警；意外报告链式赋值的情况。## 索引的不同选择 为了支持更明确的基于位置的索引，对象选择已经增加了一些用户请求的添加。pandas 现在支持三种类型的多轴索引。...注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数例如5。 一个整数数组或列表[4, 3, 0]。...在具有不同数据类型的索引之间执行Index.union()时，索引必须转换为公共数据类型。通常情况下，尽管不总是如此，这是对象数据类型。唯一的例外是在整数和浮点数据之间执行联合时。...这使得 pandas 能够将其视为一个单一实体处理。此外，这种操作顺序 可能 明显更快，并且允许在需要时索引 两个 轴。 使用链式索引时为什么赋值会失败？

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

这实现了几件事情： + 重新排序现有数据以匹配新的标签集 + 在标签位置插入缺失值（NA），在该标签处没有数据时 + 如果指定，使用逻辑填充缺失标签的数据（与处理时间序列数据密切相关）...注意 在编写对性能敏感的代码时，有充分理由花一些时间成为重新索引的高手：许多操作在预对齐数据上更快。添加两个未对齐的 DataFrame 内部触发重新索引步骤。...fillna()和interpolate()不会对索引的顺序执行任何检查。### 重新索引时填充的限制 limit和tolerance参数在重新索引时提供额外的填充控制。...在许多情况下，手动迭代行是不必要的，并且可以通过以下方法之一避免： 寻找矢量化解决方案：许多操作可以使用内置方法或 NumPy 函数（布尔）索引等进行，… 当您有一个无法一次处理完整 DataFrame...如何处理无法转换为所需数据类型或对象的元素。

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xarray系列｜数据处理和分析小技巧

由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。...以下是一点经验之谈：如果处理数据时只涉及到 pandas 的数据结构，比如 DataFrame、Series等，可以直接用 pandarallel 等傻瓜式一键并行，效率提升非常显著，亲测有效。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。...一不小心就写了这么多，很多经验都是细节问题。其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题，可以直接 google 搜索，而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接，节省时间。

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xarray系列｜数据处理和分析小技巧

由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。...以下是一点经验之谈：如果处理数据时只涉及到 pandas 的数据结构，比如 DataFrame、Series等，可以直接用 pandarallel 等傻瓜式一键并行，效率提升非常显著，亲测有效。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。...一不小心就写了这么多，很多经验都是细节问题。其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题，可以直接 google 搜索，而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接，节省时间。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

每个函数还接受一个可选的 level 参数，该参数仅在对象具有分层索引时适用。...它用于实现几乎所有依赖标签对齐功能的其他功能。重新索引意味着使数据符合与特定轴上的给定标签集匹配的数据。...这可以实现几个目标： 重新排列现有数据以匹配新的标签集 在不存在该标签的标签位置插入缺失值（NA）标记 如果指定了，可以使用逻辑填充缺失标签的数据（与处理时间序列数据高度相关） 这里是一个简单的例子.../ 高级索引 是进行重新索引的更简洁方式。...注意 在编写对性能敏感的代码时，有充分的理由花一些时间成为一个重新索引的忍者：许多操作在预对齐数据上更快。添加两个不对齐的 DataFrame 内部会触发重新索引步骤。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...也可以按columns(行)进行重新索引，对于不存在的列名称，将被填充空值。 对于不存在的索引值带来的缺失值，也可以在重新索引时使用fill_value给缺失值填充指定值。...对于缺失值除使用fill_value的方式填充特定值以外还可以使用method=ffill（向前填充、即后面的缺失值用前面非缺失值填充）、bfill（向后填充，即前面的缺失值用后面的非缺失值填充）。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

稍后，在讨论分组和数据透视和重塑时，我们将展示非平凡的应用程序，以说明它如何帮助构建数据进行分析。 查看食谱以获取一些高级策略。...当传递元组列表给Index构造函数时，它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。...正如你将在后面的章节中看到的，你可能会发现自己在处理具有分层索引数据时，而不需要显式地创建MultiIndex。然而，在从文件加载数据时，你可能希望在准备数据集时自己生成MultiIndex。...，那么切片的两个边界必须是索引的唯一成员。...层次化索引（MultiIndex） 层次化/多级索引非常令人兴奋，因为它为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，特别是在处理更高维数据时。

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MySQL见闻录 -- 入门之旅（二）

你可以为单个数据列编制索引，也可以为多个数据列构造复合索引。 索引可以只包含独-无二的值，也可以包含重复的值。 你可以为同一个数据表创建多个索引并分别利用它们来优化基于不同数据列的查询。...2.创建索引 MySQL可以创建好几种索引，如下所示。 唯一索引。这种索引不允许索引项本身出现重复的值。对只涉及-一个数据列的素引来说，这意味着该数据列不能包含重复的值。...对涉及多个数据列的索引(复合索引)来说，这意味着那几个数据列的值的组合在整个数据表的范围内不能出现重复。 普通(非唯一)索引。这种索引的优点(从另一方面看是缺点) 是允许索引值出现重复。...这种索引只适用于MyISAM数据表和空间(spatial) 数据类型，对这种数据类型的描述见第3章。(对于其他支持空间数据类型的存储引擎，你可以创建非SPATTAL索引.) HASH索引。...：要加索引的单列或多列，如果是多列要用逗号隔开。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

s.iloc[0]，只有在没有找到时才会引发异常；同时，它也是唯一一个支持赋值的：df[...].iloc[0] = 100，但当你想修改所有匹配时，肯定不需要它：df[...] = 100。...即使不关心索引，也要尽量避免在其中有重复的值： 要么使用reset_index=True参数 调用df.reset_index(drop=True)来重新索引从0到len(df)-1的行、 使用keys...它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...我们已经看到很多例子，Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。

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pandas的连接函数concat()函数「建议收藏」

如果传递了dict，则排序的键将用作键参数，除非它被传递，在这种情况下，将选择值（见下文）。任何无对象将被静默删除，除非它们都是无，在这种情况下将引发一个ValueError。...沿着连接的轴。 join：{‘inner’，’outer’}，默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。...如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，…，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。...用于其他n-1轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。 levels：序列列表，默认值无。...用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。 names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

不同的索引选择 为了支持更明确的基于位置的索引，对象选择已经增加了一些用户请求的内容。pandas 现在支持三种类型的多轴索引。 .loc 主要基于标签，但也可以与布尔数组一起使用。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数，例如5。 一个整数列表或数组[4, 3, 0]。...另请参阅关于重新索引的部分。...在不同 dtype 的索引之间执行Index.union()时，索引必须转换为公共 dtype。通常，尽管不总是如此，这是对象 dtype。唯一的例外是在整数和浮点数据之间执行联合时。...这使得 pandas 能够将其视为单个实体处理。此外，这种操作顺序可能更快，并且如果需要，允许同时索引两个轴。

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深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

verbose 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。 skip_blank_lines 如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...有的IDE中利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时，若文件路径或文件名包含中文，会报错。...在将网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下的BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 [cg9my5za47...网址不接受https，尝试去掉s后爬去 match 正则表达式，返回与正则表达式匹配的表格 flavor 解析器默认为‘lxml’ header 指定列标题所在的行，list为多重索引 index_col

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深入理解pandas读取excel,tx

verbose 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。 skip_blank_lines 如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...read_csv函数过程中常见的问题 有的IDE中利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时，若文件路径或文件名包含中文，会报错。...在将网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下的BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 ?...网址不接受https，尝试去掉s后爬去 match 正则表达式，返回与正则表达式匹配的表格 flavor 解析器默认为‘lxml’ header 指定列标题所在的行，list为多重索引 index_col

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