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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十七):按条件选择,就是这么简单

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 numpy.where 方法 Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数,而在 pandas...由于需要使用 numpy 的方法,因此代码的开始需要导入 numpy 包: import pandas as pd import numpy as np ---- 场景 如下学生成绩表: 高于等于...典型的根据条件选择某个值的需求 怎么解决 如此简单的需求,Excel 中一个 IF 函数轻松解决: IF 函数第一参数是条件,第二参数是当第一条件为 true 时的返回,第三参数是当第一条件为 false 时的返回 在使用 numpy.where...在 pandas 中其实也可以选择用 Python 的基本语法处理。...内置方法,会差上几十上百倍 ---- 总结 本文重点: numpy.where 函数的使用方式与 Excel 的 IF 函数一致

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pandashighcharts介绍

前端展示:highcharts 上节我们介绍了如何将Oracle TOP SQL数据存入数据库 接下来是如何将这些数据提取出来然后进行处理最后在前端展示 首先介绍几个相关的模块框架 1.pandas...官方网站为: http://pandas.pydata.org/ 1.2 如何安装 我们可以使用pip3来安装pandas用于解决依赖问题 使用root用户 [root@LProAP-MONITOR1...oms]# pip3 install pandas ?...1.3 验证安装 如果import无报错表示pandas安装成功 ? 1.4 如何学习 pandas功能非常强大,深入了解可参考官方文档或者相关书籍 书籍推荐利用Python进行数据分析 ?...官网网址: http://www.my97.net/ highcharts一样我们将其下载下来放在static_root目录下并在template中引用 <script type="text/javascript

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1000+倍!超强Python『向量化』数据处理提速攻略

作者:Cheever 编译:1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于PandasNumPy,如何高速进行数据处理! 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...2 numpy.where() 语法很简单,就像Excel的IF()。 第一个参数是逻辑条件Numpy,它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。...看下面的例子: numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件为真或假时返回两个参数,它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...现在的numpy.where(),只查看数组中的原始数据,而不必负责Pandas Series带来的内容,如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位!...更简洁(甚至更快)做多重嵌套np.where。 np.select()的一个优点是它的layout。 你可以用你想要检查的顺序来表达你想要检查的条件。

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pandas基础应用(1)

Pandas 是一个常用于数据分析的python第三方库(pandas在numpy的基础上,优化了数据的存储,读取,分割转换)。...pandas通过带有标签的列索引,使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换过滤等操作。...pandas提供了三种数据对象,分别是Series,DataFramePanel。Series用于保存一维数据,DataFrame用于保存二维的数据,Panel用于保存三维类或者可变维度的数据。...pandas.Series series 是一种一维的数据类型,其中的每个元素都有各自的标签。,你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。...pd.Series([10,20],['test','china']) print(a+b) china 30 test 30 dtype: int64 指定Series对象的nameindex

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NumPyPandas入门指南

在这篇博客中,我们将介绍Python中两个强大的库——NumPyPandas,它们在数据处理分析中发挥着重要作用。...Pandas的DataFrame提供了类似于SQL表格的功能,可以轻松地进行数据筛选、切片分组。NumPyPandas是数据科学中的两个核心库,它们共同为数据处理、分析建模提供了强大的工具。...数据科学中的Python:NumPyPandas深入进阶在上一篇入门指南中,我们介绍了NumPyPandas这两个在数据科学中扮演关键角色的Python库。...数据清洗处理Pandas是数据清洗的得力助手,支持缺失值处理、重复值删除等操作。...数据科学中的Python:NumPyPandas高级应用在前两篇文章中,我们介绍了NumPyPandas的基础知识以及一些进阶功能。

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NumpyPandas的区别

NumpyPandas的区别 Numpy是数值计算的扩展包,能够高效处理N维数组,即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包,主要是做数据处理用的,以处理二维表格为主。...Numpy只能存储相同类型的array,Pandas能处理不同类型的数据,例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据,一列为整数一列为字符串。...Numpy支持并行计算,所以TensorFlow2.0、PyTorch都能numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写,效率远高于纯Python代码。...Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数方法。 Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言,Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。

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基于 Python Pandas

基于 Python Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习....Pandas 模块是一个高性能,高效率高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架)....但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行列组成的电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列的操作....() 这里, 我们创建了 start end 两个变量, 它们都是 datatime 的对象....还会接触到更多关于可视化图形, 数据的输入输出形式, 初中级的数据分析操作, 合并与组合数据等. 后面会持续更新, 有任何问题或者错误, 欢迎留言, 希望大家交流学习.

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PandasNumpy的视图拷贝

在NumpyPandas中,有两个重要概念,容易混淆,一个是浅拷贝,也称为视图,另外一个是深拷贝,或者就称为拷贝。...至于PandasNumpy的安装方法,请参阅《跟老齐学Python:数据分析》一书,书中有详细的说明。...当然,对于上面问题的理解,就涉及到下面要说的视图(浅拷贝)拷贝(深拷贝)问题了。 视图拷贝 理解NumpyPandas中的视图拷贝,是非常有必要的。...Pandas中的视图拷贝 Pandas中也有视图拷贝,用DataFrame对象的.copy()方法,可以分别创建视图拷贝,区别在于参数的配置,如果deep=False,则为视图,如果deep=True...但是,要注意Pandas中的这样一种操作符:.loc[], .iloc[], .at[], and .iat 还是列举几个示例,从中看看Pandas的拷贝视图。

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NumPyPandas中的广播

例如,有一项研究测量水的温度,另一项研究测量水的盐度温度,第一个研究有一个维度;温度,而盐度温度的研究是二维的。维度只是每个观测的不同属性,或者一些数据中的行。...中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似,但是这里我们特别说明3个函数,Apply、ApplymapAggregate,这三个函数经常用于按用户希望的方式转换变量或整个数据。...对于这些例子, 我们首先导入pandas包,然后加载数据到“df”的变量中,这里使用泰坦尼克的数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv(".....下面我们计算了乘客的平均年龄、最大年龄生存率。...总结 在本文中,我们介绍了Numpy的广播机制Pandas中的一些广播的函数,并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。

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Pandas图鉴(二):Series Index

Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘,就可以加载、过滤、重组可视化数千兆字节的异质信息。...它建立在NumPy库的基础上,借用了它的许多概念语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...安装非常方便: pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素(以及DataFrame的行列)的对象被称为索引。...字符串正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本: count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时,有几个选项来决定如何使用它们: split...与defaultdict关系型数据库的GROUP BY子句不同,Pandas groupby是按组名排序的。

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