使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...也就是说，需要传递想要更改的每个值，以及希望将其更改为什么值。在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。
合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...2.4 merge的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。 3. 索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4....pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。 6. 字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。...6.2 正则表达式 描述一个或多个空白符的regex是\s+ 创建可重用的regex对象： regex = re.complie('\s+') regex.split(text) 6.3 pandas中矢量化的字符串函数...实现矢量化的元素获取操作：要么使用str.get，要么使用str属性上使用索引。
对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...1.397822 3.366626 782 -0.207434 3.525865 0.283070 0.544635 803 -3.645860 0.255475 -0.549574 -1.907459 根据这些条件...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。...正则表达式 正则表达式提供了一种灵活的在文本中搜索或匹配（通常比前者复杂）字符串模式的方式。正则表达式，常称作regex，是根据正则表达式语言编写的字符串。...pandas的矢量化字符串函数 清理待分析的散乱数据时，常常需要做一些字符串规整化工作。
, columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便的，直接在dataframe的[]中写筛选的条件或者组合条件。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...case=True：使用case指定区分大小写 na=True：就表示把有NAN的转换为布尔值True flags=re.IGNORECASE：标志传递到re模块，例如re.IGNORECASE regex...=True：regex ：如果为True，则假定第一个字符串是正则表达式，否则还是字符串 5. where/mask 在SQL里，我们知道where的功能是要把满足条件的筛选出来。...pandas中where也是筛选，但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。
”的值 pandas 使用不同的标记值来表示缺失值（也称为 NA），具体取决于数据类型。...当在if语句中使用Series或DataFrame对象时，会出现类似情况，请参阅在 pandas 中使用 if/truth 语句。...所使用的缺失值标记将根据 dtype 选择。 ```py In [57]: ser = pd.Series([1., 2., 3.])...当在if语句中使用Series或DataFrame对象时，会出现类似的情况，请参见在 pandas 中使用 if/真值语句。...所使用的缺失值标记将根据数据类型选择。 In [57]: ser = pd.Series([1., 2., 3.])
df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...Balance hist 11.用isin描述条件 条件可能有几个值。在这种情况下，最好使用isin方法，而不是单独写入值。 我们只传递期望值的列表。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。 29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。...endswith函数根据字符串末尾的字符进行相同的过滤。 Pandas可以对字符串进行很多操作。
为Dataframe新增数据列 新增数据列其实是很常见的操作，一般情况下我们可以采用直接赋值法，也就是在原来的Dataframe数据上进行直接操作，比如： >>> import pandas as pd...我们在之前《推荐几个好用的python内置函数》里关于字符串操作里介绍过python内置函数eval()，其作用是接受字符串参数，并返回该字符串的求值结果，其实在这里也差不多，具体见下面案例介绍。...数据筛选 关于更多的数据筛选大家可以参考之前的文章《Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)》，这里介绍的是query()，一个也是接收字符串表达式参数，然后返回满足条件的数据部分的方法，...s.replace([1,3],method = 'bfill') 0 0 1 2 2 2 3 4 4 4 dtype: int64 正则替换 这则替换就是将满足正则表达式条件的元素替换为我们想要替换的值...='new') A B 0 new abc 1 foo new 2 bait xyz # 同时进行多组不同值替换为不同的值 >>> df.replace(regex={
from sklearn import datasets import pandas as pd boston = datasets.load_boston() df = pd.DataFrame(boston.data...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...case=True：使用case指定区分大小写 na=True：就表示把有NAN的转换为布尔值True flags=re.IGNORECASE：标志传递到re模块，例如re.IGNORECASE regex...=True：regex ：如果为True，则假定第一个字符串是正则表达式，否则还是字符串 5. where/mask 在SQL里，我们知道where的功能是要把满足条件的筛选出来。...pandas中where也是筛选，但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。
In [35]: df.columns.str.lower() Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], dtype='object') 然后可以使用这些字符串方法根据需要清理列...因此，一系列混乱的字符串可以被“转换”为一个具有相同索引的清理或更有用的字符串的系列或DataFrame，而不需要使用get()来访问元组或re.match对象。...使用传递的分隔符连接 Series 中每个元素的字符串 get_dummies() 使用分隔符拆分字符串，返回包含虚拟变量的 DataFrame contains() 如果每个字符串包含模式/正则表达式...In [35]: df.columns.str.lower() Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], dtype='object') 然后可以使用这些字符串方法根据需要清理列...因此，一系列混乱的字符串可以“转换”为一个具有相同索引的已清理或更有用的字符串的 Series 或 DataFrame，而无需使用 get() 访问元组或 re.match 对象。
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...这里仍然是执行条件查询，但与直观不大相符的是这里会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值 ? 6. query，提到query，还得多说两句。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询
三、向量化的正则表达式 Pandas的字符串方法根据Python标准库的re模块实现了正则表达式，下面将介绍Pandas的str属性内置的正则表达式相关方法 方法 说明 match() 对每个元素调用re.match...expand：布尔值，默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。...如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...expand：布尔值，默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。
缺失值与重复值 Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。...df.fillna(50) 输出： Pandas清洗数据时，判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值，可以使用drop_duplicates() 方法。....$', value='NEW', regex=True, inplace = True) 输出： 在Pandas模块中， 调⽤rank()⽅法可以实现数据排名。...，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外
1.1、使用MongoClient()方法建立连接 import pandas as pd from pymongo import MongoClient #实例化client,建立连接 client...接着，我们再来根据指定条件查询细分查询 在这里我们查询name为JOSIE的mygirlfriend集合数据，它的返回结果是字典类型，运行结果： result = collection.find_one...我们也可以直接根据ObjectId来查询name为JOSIE的mygirlfriend集合数据，这里需要使用bson库里面的ObjectId。...5.2、更新操作 5.2.1、 update_one() 方法修改文档中的记录 第一个参数为查询的条件 第二个参数为要修改的字段，需要使用newvalues = { "$set": { "name":...以 S 开头的文档数据在mygirlfriend集合已经删除了 在这里使用了$regex来指定正则匹配，^S.*代表以S开头的正则表达式，这样就可以查询所有符合该正则的结果。
pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...用read_csv加载这个包含来自音乐流服务的数据的基本 CSV 文件：df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame：1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...二 实战本篇起始导入pandas库，后续的pd值的是pandas库import pandas as py生成DataFrame"""making a dataframe"""df = pd.DataFrame
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....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。...按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。...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。
引言 pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。...是字符串的一部分，而不是完整的字符串值。...根据前面的经验，先删除%。...我所使用的一个方法是使用replace直接替换，这种方法奏效了，但我担心它将来是否会与其他字符产生冲突。 在深入研究了Unicode这个坑之后，我决定使用normalize来清理这个值。...applymap函数是一个非常低效的pandas函数，不推荐你经常使用它。但在本例中，DataFrame很小，像这样的清理又很棘手，所以我认为这是一个有用的权衡。
也正因为pandas这3种独特的数据结构，个人一度认为pandas包名解释为：pandas = panel + dataframe + series，根据维数取相应的首字母个数，从而构成pandas，这是个人非常喜欢的一种关于...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...、向前/向后填充等，也可通过inplace参数确定是否本地更改 删除空值，dropna，删除存在空值的整行或整列，可通过axis设置，也包括inplace参数 重复值 检测重复值，duplicated，
1.0.0rc0 使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧 我最喜欢的新功能是改进后的 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。...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）。...另一个最常用的变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认值，要想指定绘图的大小，需要输入元组。...特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。
对于许多数据集，您可能希望根据数组、Series 或 DataFrame 中的值执行一些基于值的转换。...一个与之密切相关的函数 pandas.qcut，根据样本分位数对数据进行分箱。根据数据的分布，使用 pandas.cut 通常不会导致每个箱具有相同数量的数据点。...可以根据这些标准设置值。...pandas 较新版本中的默认值）更改为浮点数。...单个表达式，通常称为regex，是根据正则表达式语言形成的字符串。Python 的内置re模块负责将正则表达式应用于字符串；我将在这里给出一些示例。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
