一、前言 前几天在Python黄金群【东哥】问了一个Pandas基础的问题，这里拿出来给大家分享下。...大佬们，我有这样的一个df：df = pd.DataFrame({"城市": ["北京", "上海", "广州", "深圳"]}) 现在想要将多个城市合并到一起，并且都有逗号分隔，最终得到的结果是：['...这篇文章主要盘点了一个Pandas基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...往期精彩文章推荐： 盘点一个Python网络爬虫过验证码的问题（方法三） 盘点一个Python网络爬虫过验证码的问题（方法二） 盘点一个Python网络爬虫过验证码的问题（方法一） 盘点一个Python
时代变了，现在，Netflix允许你下载一个名副其实的关于你账户的数据宝库。通过使用Python和Pandas编程，我们现在可以得到这个问题的具体答案：我花了多少时间看《老友记》？我们来看看吧。...第3步：把你的数据加载到一个Jupyter笔记本中 我们将导入pandas库并将Netflix数据CSV读入pandas数据框： import pandas as pd df = pd.read_csv...在本教程中，我们随后将使用reset_index()将其转换回常规列。根据你的偏好和目标，这可能不是必需的，但是为了简单起见，我们将尝试使用列中的所有数据进行分析，而不是将其中的一些数据作为索引。...regex=False，它告诉函数前一个参数是字符串而不是正则表达式。...关键要点 在这篇文章中，我们快速浏览了Netflix的一些个人数据。但是从这里你可以利用本文分析的方法做很多事！以下是一些为自己扩展这个项目的想法： 为另一个节目做同样或类似的分析。
介绍 SQL的神奇之处在于它容易学习，而它容易学习的原因是代码语法非常直观。 另一方面，Pandas不是那么直观，特别是如果像我一样首先从SQL开始。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...SELECT column_a WHERE column_b 当你想从一个表中选择一个特定的列并用另一个列过滤它时，遵循以下格式： # SQL SELECT column_a FROM table_df...=False) ORDER BY 多列 如果您希望按多个列排序，请列出方括号中的列，并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...我们只对数据集大小感兴趣，而不是里面的东西。 因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。...(low=0, high=100, size=len(df)) df.to_csv(f’data/{year}.csv’, index=False) 你现在可以使用一个基本的Linux命令来列出数据目录...CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。最后，可以将它们连接起来并进行聚合。
在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...df_wide.melt( id_vars='Country', ) 现在行数为 15，因为 Country 列中的每个值都有 5 个值（3 X 5 = 15）。...melt 我们也可以直接从 Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...这是confirmed_df_long的例子 最后，我们使用merge()将3个DataFrame一个接一个合并： full_table = confirmed_df_long.merge( right...', 'Date', 'Lat', 'Long'] ) 现在，我们得到一个包含 Confirmed、Deaths 和 Recovered 列的完整表格： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1
作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...否则，df2的合并DataFrame的丢失部分 将被标记为NaN。 ' right '：' left '，但在另一个DataFrame上。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
比如说： 一个社会学调查的结果 泰坦尼克号的数据集 历史气象观测 冠军排名的年表 这也被称为 "Panel data"，而Pandas的名字就来源于此。...现在增加这样一个层面： 现在有一个四维空间，其中 年形成一个（几乎连续的）维度 城市名称沿第二条放置 沿着第三条的州名，以及 特定的城市属性（"人口"、"密度"、"面积" 等）作为第四维度上的 "刻度线...你希望一周中的哪几天以何种顺序出现在右表中？...在这种情况下，Pandas所做的只是简单地按字母顺序排序，你可以看到下面： 虽然这是一个合理的默认值，但它仍然感觉不对。应该有一个解决方案!现在有了一个。它被称为CategoricalIndex。...df1 = pd.read_parquet('df.parquet')。 官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。
最近工作中，有一个场景，是从缓存中将数据读取出来，再聚合。...Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。...panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。 3、数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...现在回头看，有时候遇到问题，很多内容都忘记了， 不能及时的写出代码，但是我可以找出解决的方案。对知识的广度以及视野也会影响你的职业素养。 这件事，让我想起一个关于读书的讨论： 读书的意义是什么？...一个，因为好吃。 另一个，它们精华的部分会变成营养被你身体吸收，保证我们的成长，是潜移默化的 读书也是类似的，当时是看不出成效的， 量变达到一定时候，就会质变。
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...IF condition – strings 现在，我们创建一个仅包含Jon, Bill, Maria and Emma等文本内容的DataFrame，IF 条件如下： 当name是Bill时，填值...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。...df.loc[df['set_of_numbers'].isnull(), 'set_of_numbers'] = 0 print (df) 如下图所示，修改前为 NaN，而修改后为0。
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...下表列出了这些方法： 方法 描述 append 连接另一个Index对象，产生一个新的Index difference 计算差集，并得到一个Index intersection 计算交集 union...df1) print(df2) print(df1 - df2) ---- 2.7 在算术方法中填充值 在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值...add方法，传入df2以及一个fill_value参数： print(df1.add(df2, fill_value=0)) 下表列出了Series和DataFrame的算术方法： 方法 描述...“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique 计算Series中的唯一值数组
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：请列出每一列的缺失值、缺失百分比。...下面是答案了 ---- 方式1 df.info() df.info() 可以列出数据集整体信息 但是这个信息太杂乱，并不适合本需求 ---- 方式2 首先我们知道 Series(一列) 有 isna...方法，返回每个单元格是否为空： df['item_price'].isna() 返回结果仍然是一个 Series(一列) Python 中 True 是1，False 是0 只需要这基础上求和，即可得到...(), axis=0) 行1：df.apply 用于遍历行或列 行3：参数 axis=0 ，遍历列 行2：因此，col 参数为每一列(Series) 现在，很容易整理成表格： na_count
在下面的示例中，创建了另一个数据框架more_users，并将其附加到示例数据框架df的底部： 注意，现在有了重复的索引元素，因为concat将数据粘在指定的轴（行）上，并且只对齐另一个轴（列）上的数据...在下一章中，我们将使用它从多个CSV文件中生成单个数据框架： pd.concat([df1,df2, df3, …]) 而join和merge只适用于两个数据框架，这是我们下面介绍的内容。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...表5-5.联接类型 让我们看看它们在实践中是如何运作的，将图5-3中的示例付诸实践： 如果要在一个或多个数据框架列上联接而不是依赖索引，那么使用“合并”（merge）而不是“联接”（join）。...现在知道了如何操作一个或多个数据框架，是时候进入数据分析旅程的下一步：理解数据。
这些是Pandas可以检测到的缺失值。 回到我们的原始数据集，让我们看一下“ ST_NUM”列。 ? 第三列中有一个空单元格。在第七行中，有一个“ NA”值。 显然，这些都是缺失值。...isnull() 和True 这是一个简单的示例，但强调了一个重点。Pandas会将空单元格和“NA”类型都识别为缺失值。下面，我将介绍一些Pandas无法识别的类型。...# 列出缺失的值类型 missing_values = ["n/a", "na", "--"] df = pd.read_csv("property data.csv", na_values = missing_values...) 现在，让我们再看一下该栏，看看会发生什么。...代码的另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。 现在，我们已经研究了检测缺失值的不同方法，下面将概述和替换它们。
名为烛形图的OHLC图表是一种将开盘价，最高价，最低价和收盘价数据全部集中在一个很好的格式中的图表。 另外，它有漂亮的颜色和前面提到的美丽的图表？...import pandas as pd import pandas_datareader.data as web style.use('ggplot') df = pd.read_csv(r"C:\Users...因此，我们将创建自己的OHLC数据，这也将使能够显示来自Pandas的另一个数据转换： df_ohlc = df['Adj Close'].resample('10D').ohlc() 我们在这里所做的是创建一个基于...df ['Adj Close']列的新数据框，重新封装10天的窗口，并且重采样是一个ohlc（开高低关闭）。...由于仅仅只要在Matplotlib中绘制列，所以实际上不希望日期成为索引，可以这样做： df_ohlc = df_ohlc.reset_index() 现在的日期只是一个普通的列。
我们大多数人更喜欢 Python 来处理与数据相关的事情，而Pandas是我们是最常用的Python库。...注意：我没有解释基本的算术和统计运算，比如 sqrt 和 corr，因为我想在这篇文章中关注更多 Pandas 特定的函数。 read_csv 让我们从读取数据开始。...copy 我知道为了在代码中复制一些对象，我们通常写 A= B，但在 Pandas 中，这实际上创建了 B 作为对 A 的引用。所以如果我们改变 B，A 的值也将被改变。因此，我们需要如下复制函数。...它将系列中的每个值替换为另一个值，该值可能来自函数、字典或另一个Series。下面是一些简单的例子，但 map 在复杂情况下实际上有很大帮助，因为我们可以在单个 map 调用中映射多个事物。...但我的目的是让你们习惯这个库，从现在开始用Pandas做所有与数据相关的工作。
Pandas 与透视相关的方法有 3 个，下面分别介绍使用它们的小技巧。...16 melt透视数据小技巧 melt 方法固定某列为一个维度，组合其他列名为另一个维度，实现宽表融化为长表： zip_code factory warehouse retail 0...pandas 的 melt 方法演示如下： In [49]: df = df.melt(id_vars = "zip_code") 若melt方法，参数value_vars不赋值，默认剩余所有列都是...17 pivot 透视小技巧 melt 是融化数据，而 pivot 结冰数据，它们是一对互逆操作。...18 pivot_table 使用小技巧 使用上面的 df_melt 演示不出聚合的功能： zip_code variable value 0 12345 factory 100 1
标签：Python与Excel,pandas 重命名pandas数据框架列有很多原因。例如，可能希望列名更具描述性，或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。...准备用于演示的数据框架 pandas库提供了一种从网页读取数据的便捷方式，因此我们将从百度百科——世界500强公司名单——加载一个表格。 图1 看起来总共有6列。下面单独列出了这个表的列。...图4 删除列后，我们可以检查df.head()以确认删除成功–现在只有5列。...我们只剩下以下几列： 图5 我认为有些名字太啰嗦，所以将重命名以下名称： 最新排名->排名 总部所在国家->国家 就像pandas中的大多数内容一样，有几种方法可以重命名列。...例如，你的表可能有100列，而只更改其中的3列。唯一的缺点是，在名称更改之前，必须知道原始列名。 .set_axis()或df.columns，当你的表没有太多列时，因为必须为每一列指定一个新名称！
标签：pandas，cut方法 有时候，我们需要执行数据分箱操作，而pandas提供了一个方便的方法cut可以实现。 在下面的简单数据集中，有一组100人，他们的年龄和净值以美元计。...图1 现在，让我们创建年龄数据分箱，即年龄段。...结果是一个pandas系列，包含每个记录的年龄段，如下所示： pd.cut(df['Age'],bins=age_band) 图2 可以将此年龄段列存储到数据框架中，以保留每条记录的段信息。...要对所有记录进行装箱，需要包含一个最大年龄为110岁的数据点。基本上，我们增加了另一个年龄段90至110岁。再次数据分箱将为所有记录创建年龄段，如下所示。...例如，第一个数据点的年龄段为(30,40]。注意，此处使用了不同的括号。括号“(”表示不包括，而方括号“]”表示包括。因此(30,40]表示30岁至40岁（包括）。
下文列出了我常见到的 10 个错误。 没有共享代码中引用的数据 数据科学需要代码和数据。所以为了让其他人能够复现自己做出来的结果，你需要提供代码中涉及的数据。...import pandas as pd df1 = pd.read_csv('file-i-dont-have.csv') # fails do_stuff(df) 解决方案：用 d6tpipe 共享代码中的数据文件...（如果你没有这么做那就是另一个问题了！）。...Jupyter notebook 助长了上面提到的许多不好的软件工程习惯，特别是： 你会把所有文件存在一个目录中； 你写的代码是自上而下运行的，而不是 DAG； 你不会模块化你的代码； 代码难以调试；...代码和输出会混合在一个文件中； 不能很好地进行版本控制。
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