大小写转换： 使用str.lower ()将所有字符转换为小写。 使用str.upper ()将所有字符转换为大写。...数据转换： 使用 melt()函数将宽表转换为长表。 使用 pivot_table()函数创建交叉表格。 使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。...例如，可以将日数据转换为月度或年度数据。使用resample方法可以方便地实现这一操作。...例如，可以根据特定条件筛选出满足某些条件的数据段，并对这些数据段应用自定义函数进行处理。...数据重塑（Data Reshaping） ： 数据重塑是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，常见的方法有pivot和melt。这些方法可以用于将宽表数据转换为长表数据，或者反之。
在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...label1, label2, label3]] # 通过整数索引选择单行 df.iloc[index] # 通过整数索引选择多行 df.iloc[start_index:end_index] # 根据条件过滤行...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name
本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～ 看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...查看数据的统计摘要 df1.describe() # 数据的转置（列和行进行互换） df1.T # 按照标签排序 # axis：0按照行名排序；1按照列名排序 # ascending：默认True升序排列...# 用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E'].isin(['test...() # 按照条件删除数据 df2[df2.E == 'test'] # 删除某列包含特殊字符的行 df2[~df2.E.str.contains('te')] # 取包含某些字符的记录 df2[...groupby('A').sum() # 对分组进行迭代 for name, group in df5.groupby('B'): print(name) print(group) # 将分组结果转换为字典
常见的数据切片和切换的方式如表3所示： 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多列In: print(data2[['col1','...常用方法如表4所示： 表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法 方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...本节功能具体如表5所示： 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T转置数据框，行和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...转换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns= {'col1':'A','col2':'B','col3':'C'})) Out: A B...能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas常用高级函数 方法用途示例示例说明map将一个函数或匿名函数应用到
首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表 series：单列数据 axis：0：行，1：列 shape：DataFrame...简单方式 直接增加新列并赋值 df['new_column'] = 1 计算方式 df['temp_diff'] = df['atemp'] - df['temp'] 条件方式...循环方式 我们将 season 转换为具体季节的名称 ? 4....Pandas 提供了三个方法做类似的操作，loc，iloc，ix，ix 官方已经不建议使用，所以我们下面介绍 loc 和 iloc loc 根据标签选取loc df.loc[行索引开始位置：行索引结束位置...,[列名数组]] iloc 根据索引选取 df.iloc[行索引开始位置：行索引结束位置,列索开始位置：列索引结束位置] 选取行数据 df.loc[[行索引数组]]，df.iloc
格式的变量，这种时候我们就可以使用到pandas中Series向DataFrame转换的方法： 利用to_frame()实现Series转DataFrame s = pd.Series([0, 1, 2...图2 顺便介绍一下单列数据组成的数据框转为Series的方法： 利用squeeze()实现单列数据DataFrame转Series # 只有单列数据的DataFrame转为Series s.squeeze...图3 2.2 随机打乱DataFrame的记录行顺序 有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas...种策略，在具体使用的时候要根据需要灵活选择： average 在average策略下，相同数值的元素的排名是其内部排名的均值： s = pd.Series([1, 2, 2, 2, 3, 4, 4,...图15 first 在first策略下，当多个元素相同时，会根据这些相同元素在实际Series中的顺序分配排名： s = pd.Series([2, 2, 2, 1, 3]) s.rank(method
格式的变量，这种时候我们就可以使用到pandas中Series向DataFrame转换的方法： 「利用to_frame()实现Series转DataFrame」 s = pd.Series([0, 1,...的方法： 「利用squeeze()实现单列数据DataFrame转Series」 # 只有单列数据的DataFrame转为Series s.squeeze() 图3 2.2 随机打乱DataFrame...的记录行顺序 有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas中可以利用sample()方法快捷实现。...中我们可以利用rank()方法计算某一列数据对应的排名信息，但在rank()中有参数method来控制具体的结果计算策略，有以下5种策略，在具体使用的时候要根据需要灵活选择： 「average」 在average...相当于对序列去重后进行排名，再将每个元素的排名赋给相同的每个元素，这种方式也是比较贴合实际需求的： s.rank(method='dense') 图15 「first」 在first策略下，当多个元素相同时，会根据这些相同元素在实际
Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。 1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ?...9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ? 11、在Excel中复制自定义的筛选器 ?...称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ? 4、将总列添加到已存在的数据集 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...用fill_value参数将空白替换为0： ? 可以使用dictionary函数进行单独计算，也可以多次计算值： ?
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...to parse string 可以将无效值强制转换为NaN，如下所示： ?...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...astype强制转换 如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。 示例如下： ? ?
最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作，而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame，例如以下操作： dropna：删除空值行 实际上也可以接收指定列名或阈值...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行 二者为同名函数，与pandas...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop
category','age','price']) 滑动查看更多 二、DataFrame常见方法 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...=True) 只能根据0轴的值排序。...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...=True) 只能根据0轴的值排序。...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。 数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。...01 行列操作 选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。...当然Pandas还提供了更方便的条件查询方法，比如query、between、isin、str.contains(匹配开头)。 使用query进行条件查询。...03 横向连接 Pandas提供了merge方法来完成各种表的横向连接操作。其中包括内连接、外连接。 内连接，根据公共字段保留两表共有的信息。...07 赋值与条件赋值 # 将某个值替换 print(df.praise.replace(33, np.nan)) 条件赋值。这里以性别列为例，将0，1，2替换为未知、男性、女性。
pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...下面我们来逐行分析代码的具体实现： import numpy as np import pandas as pd 这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两行代码创建了一个包含单列数据的 DataFrame。...values_array = df[["label"]].values 这行代码从 DataFrame df 中提取 “label” 列，并将其转换为 NumPy 数组。....arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy 库中的 concatenate () 函数将前面得到的两个数组沿着第二轴
所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货…… ? 问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。...基于这一思路，可将问题拆解为两个子问题： 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的，例如单列分为多列，那么其实就是可直接用pd.Series...至此，实际上是完成了单列向多列的转换，其中由于每列包含元素个数不同，展开后的长度也不尽一致，pandas会保留最长的长度，并将其余填充为空值(正因为空值的存在，所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...看下stack的官方注释，是说将一个DataFram转换为多层索引的Series，其中原来的columns变为第二层索引。 ?
最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。 根据情况的背景，有不同的解决方案： 你想改变原始数据框架df。...当使用几个条件时，它们必须用括号表示，如下图所示： 当你期望返回一个单一的值时，你需要特别注意。 因为有可能有几条符合条件的记录，所以loc返回一个Series。...所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的： 在DataFrames和Series的混合操作中，Series的行为（和广播）就像一个行-向量，并相应地被对齐： 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...你可以手动否定这个条件，或者使用pdi库中的（一行长的）自动化： Group by 这个操作已经在 Series 部分做了详细描述：Pandas图鉴(二)：Series 和 Index。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...4.选择和过滤数据：Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。...7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。...# 查看DataFrame的统计信息 df.describe() 数据选择和过滤 # 选择单列 df['Name'] # 选择多列 df[['Name', 'Age']] # 使用条件选择数据 df
01-启动阶段 import os import pandas as pd import numpy as np # 显示当前工作路径 os.getcwd() # 罗列当前路径下的所有文件 os.listdir...df.mean()) # 用指定列的均值来填充指定列 df["sepal_length"].fillna(df["sepal_length"].mean()) 05-基础列操作 # 通过列名选择指定“单列...sepal_width"]].mean() # 同时计算指定两列的加总和均值 df[["sepal_length", "sepal_width"]].agg([np.sum, np.mean]) # 转置..."].isin(["setosa"])] # 根据条件筛选行 df.query('sepal_length>=5') # 方法1 df[df.sepal_length>= 5] # 方法2 # 根据指定内容筛选出符合要求的行...df[df["petal_length"].isin([0.2, 0.3])] # 多条件筛选符合要求的行 df[(df.sepal_length>1) & (df.species=="setosa
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。 ?...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....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。...尤其是在执行链式查询时，例如可参考历史推文：Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱……。当然，这种用法一般都可用常规的条件查询替代。 ?
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
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