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pandas 快速上手系列:自定义 dataframe

这是该系列的第 2 篇文章,上篇文章介绍了 pandas 中的核心概念,文章链接Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识,本篇主要介绍了 pandas 读取数据的方法,用字典 dict...、csv、json 作为演示,还讲解了 dataframe 的输出自定义,包括行列索引的定制化以及数据类型的转换,希望对你有所帮助。...文件创建DataFrame df = pd.read_json('data.json') print(df) 读取 csv 代码如下 import pandas as pd csv_path...上面 csv 有很多表头,但是 print 输出的只有timestamp、ros time两列,中间省略的很多,默认情况下, pandas 在打印 DataFrame 时,如果列数超过一定阈值就会用省略号..._1' } print(df.rename(index=index_dict, columns=columns_dict)) 强制转换 可以通过设置 dtype 这个属性来控制列数据的类型,下面是整数型的

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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。...第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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轻松 ES|QL 查询结果转换为 Python Pandas dataframe

它设计简单易学易用,非常适合熟悉 Pandas 和其他基于数据框的库的数据科学家。实际上,ES|QL 查询产生的表格具有命名列,这就是数据框的定义!ES|QL 生成表格首先,让我们导入一些测试数据。...加载这个数据集的最简单方法是在 Kibana 控制台中运行这两个 Elasticsearch API 请求。...好的,既然这个环节已经完成,让我们使用 ES|QL CSV 导出功能,完整的员工数据集转换为 Pandas DataFrame 对象:from io import StringIOfrom elasticsearch...import Elasticsearchimport pandas as pdclient = Elasticsearch( "https://[host].elastic-cloud.com"...)这将打印出以下结果: count languages0 17 31 18 42 21 5如您所见,ES|QL 和 Pandas

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数据分析利器 pandas 系列教程(二):强大的 DataFrame

在上一篇文章 数据分析利器 pandas 系列教程(一):从 Series 说起 中:详细介绍了 pandas 基础数据结构 Series,今天说说另一种数据结构 DataFrame。 ?...,而且都有名字:name、sex、course、grade,通过这些名字,可以索引到某一列,这些名字称为列(索引),因此,在 dataframe,我更愿意 index 称为行索引,以此和列索引区分开。...通过列创建 import pandas as pd #没有设置行索引 index,取默认值 df = pd.DataFrame({'name':['Bob','Alice','Joe']*3,...、列索引查询;类似地,这两个函数既可以查询,也可以新增、修改。...至此,pandas 中两种基本数据结构说完了,下一篇来谈谈 pandas 中各种读写文件函数的坑。

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Pandas知识点-连接操作concat

Pandas提供了多种Series、DataFrame对象合并的功能,有concat(), merge(), append(), join()等。...这些方法都可以多个Series或DataFrame组合到一起,返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点,可以适用于不同的场景,本系列会逐一进行介绍。...concat(): 多个Series或DataFrame接到一起,默认为按行连接(axis参数默认为0),结果的行数为被连接数据的行数之和。...concat()的第一个参数通常传入一个由Series或DataFrame组成的列表,表示列表中的数据连接到一起,连接的顺序与列表中的顺序相同。也可以传入一个字典,后面会介绍。...二接基本原理解析 ---- 上面两个例子的连接原理如下。 1. 按行连接 ? 2. 按列连接 ?

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一场pandas与SQL的巅峰大战(七)

read_sql 这个函数的作用是,对数据库中的表运行SQL语句,查询结果以dataframe的格式返回。...to_sql 这个函数的作用是,dataframe的结果写入数据库。提供表名和连接名即可,不需要新建MySQL表。...这段时间添加我好友的伙伴很多从是这个系列过来的,都说很赞很实用。最近公众号后台收到的关键词回复几乎都来源于对比系列,并且很多都是从对比到对比六回复六。...这里再补充两个没有提及的: sql中join可以有多个字段,pandas中的merge操作,如果想实现同样的效果,可以在on参数中用列表的形式。这一点在系列第六篇文章中也用到了。...系列第三篇,read_csv读取数据时,如果有两个需要解析的时间列,parse_dates参数可以写成一维列表的形式,但不能写成二维形式。二维情况适用于需要把两个或多个列合起来的情况。

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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...SQL语句提供了很多种JOINS 的类型: 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义,自连接是 DataFrame接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...交叉连接 交叉连接也是一种连接类型,可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。下表说明了表 df1 连接到另一个表 df2 时交叉连接的结果。...这个示例数据种两个 DataFrame 都没有索引所以使用 pandas.merge() 函数很方便。

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Pandas知识点-添加操作append

Pandas中,append()方法用于一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作,本文介绍append()方法的用法。...六总结 ---- 截止到本文,本系列介绍了可以用于合并操作的五种方法:concat()、merge()、join()、combine()、append(),总结一下它们的用法差异。...merge(): 合并操作,只能用于合并两个DataFrame,且都是按列进行合并,只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并的效果。...append(): 添加操作,可以多个DataFrame添加到一个DataFrame中,按行的方式进行添加。添加操作只是多个DataFrame按行拼接到一起,可以重设行索引。...> 参考文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html

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Pandas知识点-合并操作join

join(other): 一个或多个DataFrame加入到当前DataFrame中,实现合并的功能。...other参数传入被合并的DataFrame,通常是传入一个DataFrame两个DataFrame合并到一起,如果需要合并多个,则用列表或元组的方式传入(合并多个DataFrame需要满足一些条件...join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并,默认的连接列是DataFrame的行索引,并且,合并两个DataFrame时,两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...on: 指定合并时调用join()方法的DataFrame中用于连接(外,内,左,右)的列。默认为None,join()方法默认是使用行索引进行连接。...以上就是Pandas合并方法join()的介绍,如果需要本文代码,可以点击关注公众号“Python碎片”,然后在后台回复“pandas14”关键字获取完整代码。

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最近,又发现了Pandas中三个好用的函数

导读 笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时,对Pandas投入了很多精力,自认掌握的还算扎实,期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得(点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章)。...所以,对于一个DataFrame,我们可以方便的使用类似字典那样,根据一个列名作为key来获取对应的value值,例如在上述DataFrame中: 当然,这是Pandas中再基础不过的知识了,这里加以提及是为了引出...在我初次看到这两个API时,直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息,而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。...进一步的,查看函数签名文档,发现二者其实就是一致的,甚至iteritems文档中的example都用的items。...相关阅读: 写在1024:一名数据分析师的修炼之路 数据科学系列:sklearn库主要模块简介 数据科学系列:seaborn入门详细教程 数据科学系列pandas入门详细教程 数据科学系列:matplotlib

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(七):分列

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 今天从两个需求来看看数据分列功能,由于 Excel 自带功能比较弱,在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...,因此,本系列文章引入 Excel 中一个非常高效的数据处理插件—— Power Query,并且看看 pandas 是怎样灵活解决。...分列 pandas 对文本列进行分列,非常简单: - DataFrame.str.split() ,对文本列分列,第一参数指定分隔符 - 此外,参数 expand ,表示是否扩展成列,若设置为 True...中怎么实现这需求: - 先用 str.split 分割,但这次不需要 expand - 调用 DataFrame.explode(),对某一序列类型的列进行展开 > 注意,explode 方法是 pandas

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(七):分列

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 今天从两个需求来看看数据分列功能,由于 Excel 自带功能比较弱,在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...,因此,本系列文章引入 Excel 中一个非常高效的数据处理插件—— Power Query,并且看看 pandas 是怎样灵活解决。...分列 pandas 对文本列进行分列,非常简单: - DataFrame.str.split() ,对文本列分列,第一参数指定分隔符 - 此外,参数 expand ,表示是否扩展成列,若设置为 True...,通常与 Series.str.split() 配合使用 下一节,看看 Excel 举世闻名的 vlookup 函数与 pandas 中的实现

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python数据科学系列pandas入门详细教程

导读 前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。...仅支持数字索引,pandas的两种数据结构均支持标签索引,包括bool索引也是支持的 类比SQL的join和groupby功能,pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能,实际上,SQL的绝大部分DQL...正因如此,可以从两个角度理解series和dataframe: series和dataframe分别是一维和二维数组,因为是数组,所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构,包括数据创建...4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL中两个非常重要的操作:union和join。...类似的效果,二者的区别在于:merge允许连接字段重复,类似一对多或者多对一接,此时产生笛卡尔积结果;而concat则不允许重复,仅能一对一拼接。

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针对SAS用户:Python数据分析库pandas

我们说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。 对于数据分析任务,我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。...它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。 .isnull()方法对缺失值返回True。...通过.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例所有NaN替换为零。 ? ?...这是一个三部分系列使用Movie Lens数据集很好地说明pandas。 备忘单:Mark Graph的pandas DataFrame对象,并且位于爱达荷大学的网站。

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如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

], name='Squares') 现在,让我们打电话给系列,这样我们就可以看到pandas的作用: s 我们看到以下输出,左列中的索引,右列中的数据值。...要了解pandasDataFrame的工作原理,让我们设置两个Series,然后将它们传递给DataFrame。...第一个系列将是我们之前的avg_ocean_depth系列,第二个max_ocean_depth系列包含地球上每个海洋最大深度的数据,以米为单位。...,让我们DataFrame添加到max_ocean_depth系列下方的文件底部。...在我们的示例中,这两个系列都具有相同的索引标签,但如果您使用具有不同标签的Series,则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的,我们将其声明为Series'变量的键。

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十三):消除合并单元格

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 做数据分析时,当你拿到一份 Excel 数据之后,我相信你还没有看数据,心就已经凉了一半。...案例1 今天你接到一个分析需求,需要统计2年内个城市月度平均销量。...,只有第一个格有值,其余的都是空值 其实很容易解决,pandas 中有填充空值的方法: - .ffill() ,f 是 forward 的意思。...中大部分操作都能在多列间进行: --- 案例3 许多初学者对 pandas 有一种错觉,觉得遇到不同的数据就要重复写代码,其实我们完全可以写出许多便捷的方法。

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