Pandas df上的Python递归_pandas df to python嵌套的dict_python对df中的行执行递归 - 腾讯云开发者社区

样例数据 df = pd.DataFrame({‘X’: [1, 2, 7, 5, 10], ‘Y’: [4, 3, 8, 2, 9]}) df[‘X’] [[]] df[[‘X’]]...相信通过观察它们的输出结果，你一定可以会猜测他们的数据类型不同的。...df[‘X’]更像是pd.series类型的，而df[[“X”]]是pd.Dateframe类型，事实也的确如此。...type(df[‘X’]) type(df[[‘X’]]) 除此之外，df[[‘X’,‘Y’]]这样的写法也是被支持的，而df[‘X’,‘Y’]则不被允许。...df[[‘X’,‘Y’]]

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Python-科学计算-pandas-10-df遍历

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块实现对Dataframe的遍历 Part 1：目标 pandas功能很强大，我们可以使用pandas直接读取数据库获取一个Df，也可以直接读取Excel...获取一个Df，等等那么对于生成的Df想获取其中每一个元素怎么实现呢？...本文就是实现对Df的遍历循环，获取每一行每一列的内容结果如图 ?...Part 3：部分代码解读 for index, row in df_1.iterrows():，其中index为行索引的值，row表示这一行的一个Series，通过type函数获取其数据类型，如下图所示

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Python-科学计算-pandas-05-Df变形

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：对DataFrame的行列按照新的规则进行重组 Part 1：示例已知一个DataFrame，有4列["time", "pos", "value1", "value2",..."value3"] 以time作为列，pos作为行重组DataFrame 从结果上看，相当于对value1这一列进行了重新布局，以time作为列，pos作为行原DataFrame ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-3",...如果调换行列df_3 = df.pivot(index="time", columns='pos', values='value1')，结果如下图结合上一章节，是不是可以快速算出每一个pos的各种统计值

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Python-科学计算-pandas-06-Df合并

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：将两个Df进行合并 Part 1：示例已知df_1，有3列["time", "pos", "value1"] 已知df_2，有3列["pos", "value2", "value3...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-2"], "pos...Part 3：部分代码解读 pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='pos')，以pos列作为df_1和df_2的关联列，采用左连接的方式左连接，可以简单理解为行采用左边的...结合列与列之间的运算，会有一番新天地

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Python-科学计算-pandas-24-创建空DF

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块生成一个空的df Part 1：场景描述一些情况下需要对df进行操作，若这个df是中间计算出来，有可能是空字符串，这样后续的很多运算就会报错其中的一个方法就是给其赋值一个空的...df Part 2：代码1 import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) if df.empty...: print("为空的df") print(type(df)) 代码截图执行结果 Part 3：代码2 import pandas as pd df = pd.DataFrame...df来说，其实可以不需要列名代码2中无列名，生成的空df更纯粹一点注意两者的类型都是pandas.core.frame.DataFrame ---- 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

文章目录 apply()函数介绍样例性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...(df['score_math'].apply(np.mean)) #逐行求每个学生的平均分 >>> df.apply(np.mean...(np.mean,axis=1)) apply()的返回结果与所用的函数是相关的：返回结果是Series对象：如上述例子应用的均值函数...()的特例，可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理；能使用agg()的地方，基本上都可以使用apply()代替。...5 88.00 6 59.00 7 88.00 8 89.00 Name: score_math, dtype: object 从上述例子可以看出，applymap()操作实际上是对每列的

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Python-科学计算-pandas-25-列表转df

系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块今天讲讲如何讲一个列表转换为...df Part 1：场景说明我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了 Part 2：代码 import pandas as pd list_1 = [{"a": 1, "b":...= pd.DataFrame(list_1) print("\ndf内容：") print(df.head(5)) 图1 代码截图图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame...(list_1)，核心就是将该列表传给pd.DataFrame 观察执行结果，规律：列表中的每一个元素是一个字典每个字典的键是一样的，转换后对应df的列名生成的df行索引采用自然数本文为原创作品

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Python-科学计算-pandas-18-df拼接concat

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块对不同df进行按行或者按列的拼接 Part 1：场景描述 ?...import pandas as pd # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows...pd.set_option('display.width', 180) 当不进行一系列set_option进行设置的时候，打印出来时存在换行的问题包括如果若有中文字符，可能会出现不同行之间不对齐的问题...将df_1的value3列索引改为value4 ? ? 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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Python-科学计算-pandas-07-Df多条件筛选

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块今天讲讲pandas模块：根据条件对Df进行筛选 Part 1：示例已知df_1，有3列["value1", "value2", "value3"], 不同筛选条件下，获取新的...df_2 ? df_3 ? df_4 ? df_5 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"value1": ["P1", "P2", "P3"], "value2": [0.5, 0.8,...2)] 逻辑与，使用 & 逻辑或，使用 | 比较运算符直接使用>,< 在一定范围内使用isin，之前的文章有介绍过

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Python-科学计算-pandas-12-df单列计算

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1", "value2"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 2.目标：求value1该列的和、均值、最大值、最小值、...求单列的和df_1["value1"].sum()，基本格式df[列名].计算函数() 和：sum 均值：mean 最大值：max 最小值：min 样本标准方差：std，注意是样本标准方差，对应（n-1...），不是总体标准方差 Ps：根据pos列可以将value1进行分组，那么对应每一组的计算值又如何实现？

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Python-科学计算-pandas-26-列表转df-2

系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块今天讲讲如何将一个列表转换为...df Part 1：场景说明我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了上一篇文章列表内每个元素是一个字典，那么如果列表内的元素也是一个列表如何处理呢？...Part 2：代码 import pandas as pd list_1 = [[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [6, 3, 8, 5]] print("\n列表内容：...) print("\ndf内容：") print(df) 图1 代码截图图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame(list_1, columns=list_column

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Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：获取DataFrame部分行 Part 1：示例已知一个DataFrame，想获取其中满足条件的行从结果中可以知道，只保留了df中的前3行数据执行结果 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...("\n只取需要的数据：") df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)] print(df_2) 代码截图 ?...Part 3：部分代码解读 df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)]从代码中可以看出，是以quality_1列作为筛选条件的，取quality_1列值为["pos_

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Python-科学计算-pandas-21-DF中2列转为字典

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "...可以实现去重的效果。...同样的数据源两种方式差别如下 dict_map = df_1.groupby(‘pos’)[‘value1’].apply(set).to_dict() dict_map = df_1.groupby

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Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",...= df_1.T print(df_2) list5 = df_2[0].tolist() print(list5) print(type(list5)) 代码截图 ?..."].tolist()，格式：df[列名].tolist() 输出行，本文中其实还是采用输出列的方式，即先将原来的df_1转置再输出列信息，df_2 = df_1.T

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Python-科学计算-pandas-15-df输出Excel和解析Excel

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df输出到Excel文件中，以及读取Excel中数据 Part 1：场景介绍 ?...当Df数据较多时，通过print输出效果不好的时候，可以考虑将其输出为Excel文件，或者纯粹是为了输出Excel文件很多输入文件都是Excel格式的，通过pandas如何解析 Part 2：代码...输出Excel： df_1.to_excel(excel_address)，通过to_excel函数即可，若只是看一下数据结构，可以只输出Df的一部分，df_2 = df_1.head(3)即表示df_...1的前3行读入Excel： df_3 = pd.read_excel(excel_address)，通过pd.read_excel，默认读取第1张表。...本文为原创作品，欢迎分享朋友圈长按图片识别二维码，关注本公众号 Python 优雅帅气

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Python-科学计算-pandas-19-df分组上中下旬

系统：Windows 10 语言版本：conda 4.4.10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：0.22.0 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块按照时间列，得出每行属于上中下旬，进而对df进行分组 Part 1：场景描述 ?...df["time1"] = pd.to_datetime(df['time'])时间格式转换，新生成的数据类型为datetime64 时间格式转换 ?..."中旬", np.where(df["flag"] <= 10, "上旬", "下旬"))，两重判断 np.where(条件,满足条件结果,不满足条件结果) 支持嵌套，有点VBA公式的感觉对flag列的每个元素进行计算...df_1 = df[df["xun"] == "上旬"]获取上旬数据 ? 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈长按图片识别二维码，关注本公众号 Python 优雅帅气

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df.fillna()_python的dropna

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [np.nan, np.nan..., 2], [np.nan, np.nan, np.nan], [8, 8, np.nan]]) df df.fillna...({0:10, 1:11, 2:22}) 有人问, 列中以为有了nan, 所以每列都成了float类型的, 使用0, 1, 2的键对应的值应该是无法替换数值0.0, 1.0, 2.0的其实上面代码中的键并不是...df中的值, 而是列索引, 并且这个函数是补充空值, 并不是替换发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170018.html原文链接：https://javaforall.cn

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Python-科学计算-pandas-16-df与Series数据类型判断

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块判断数据是否为DataFrame，或为Series Part 1：背景当我们使用Df的一些方法时，首先得明确该变量的数据类型是DataFrame...本文就是说如何识别一个数据是否为DataFrame或Series Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019...(type(df_1)) if isinstance(df_1, pd.DataFrame): print("df_1 is DataFrame") else: print("df_1...is not DataFrame") if isinstance(df_1, pd.Series): print("df_1 is series") else: print("df

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Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df按行按列进行转换 Part 1：目标最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...表示记录，对应数据库的行 Part 4：延伸以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？...字典的键为列名，值为一个列表，该列表对应df的一个列 dict_fields = df_1.to_dict(orient='list') print(dict_fields) ? list对应结果 ?

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Python-科学计算-pandas-09-df列字符串操作2

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块今天讲讲pandas模块：对列的每一个元素进行同样的字符串操作今天讲其中的1个操作： split Part 1：目标已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型组合两者加入到原来的Df中修改前后文件名 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",....str.split("-", expand=True)，对列file_name的每个元素实行split("-")操作，理论上生成一个列表，expand=True表示将生成列表结果分为多个列 se_1...= df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"]，实现两个Df之间对应每个元素的字符串连接操作，生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1，df

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pandas中 df和df]的不同

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