Pandas中的数据帧索引转换_Pandas数据帧中的分层索引_pandas数据帧的数据帧转换 - 腾讯云开发者社区

作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。创建多级索引 1....指定df中的列创建（set_index方法）传入两个以上的列名时,必须以list的形式传入(tuple不行)。...第二类特殊情况：由列表构成元组选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。...df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:] 多层索引中的slice对象行索引和列索引均有两个层级...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice

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Pandas中的10种索引

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像：一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可；也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...0 pd.Int64Index 指定数据类型是int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64

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Pandas时间序列基础详解(转换,索引,切片)

，（例如自从被放置在烤箱中每秒烘烤的饼干的直径）日期和时间数据的类型及工具 datetime模块中的类型： date 使用公历日历存储日历日期（年，月，日） time 将时间存储为小时，分钟...date.strptime方法将字符串转换为时间 values = '2019-8-9' datetime.strptime(values,'%Y-%m-%d') #是在已知格式的前提下转换日期的好方式...；类型在纳秒级的分辨率下存储时间戳 dtype('<M8[ns]') ts.index[0] #datetimeindex中的标量值是一个时间戳（timestamp） Timestamp('2018...-03-03 00:00:00', freq='D') 时间序列的索引，选择，子集时间序列的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index = pd.date_range...时间序列基础详解(转换,索引,切片)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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【硬核干货】Pandas模块中的数据类型转换

我们在整理数据的时候，经常会碰上数据类型出错的情况，今天小编就来分享一下在Pandas模块当中的数据类型转换的相关技巧，干货满满的哦！...导入数据集和模块那么我们第一步惯例就是导入Pandas模块以及创建数据集了，代码如下 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame...接下来我们开始数据类型的转换，最经常用到的是astype()方法，例如我们将浮点型的数据转换成整型，代码如下 df['float_col'] = df['float_col'].astype('int...['mix_col'], errors='coerce') df output 而要是遇到缺失值的时候，进行数据类型转换的过程中也一样会出现报错，代码如下 df['missing_col'].astype...最后，或许有人会问，是不是有什么办法可以一步到位实现数据类型的转换呢？

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Pandas数据切片与索引

01 前言我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。...例如，要选择某几行某几列，或者符合某种条件的数据（类似于Excel中的筛选功能）。因此，本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择的方法，用最少的知识点，解决最重要的问题。...02 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时，最常用的就是选择部分行和列。首先为loc，这个根据行和列索引名称来进行选择，例如下面的数据。...最后iloc用法和loc一样，只是iloc使用行和列的数字索引，也就是说，行索引就是0到6，列索引就是0到2。...03 布尔选择为了选择符合某种条件的数据，就需要使用布尔选择，例如，我们要选择成绩大于80的数据，可用下面代码。 data[data['score'] > 80] ?

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数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas的数据结构SeriesDataFrame3.Pandas的索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引：标签

文章来源：Python数据分析参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的对象...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型索引包括列索引和行索引 1....，可将其看作ndarray的索引操作标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充

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如何在 Python 数据中灵活运用 Pandas 索引？

参考链接：用Pandas建立索引并选择数据作者 | 周志鹏责编 | 刘静据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子：场景二：我们想要把所有渠道的流量来源和客单价单拎出来看一看...此处插播一条isin函数的广告，这个函数能够帮助我们快速判断源数据中某一列（Series）的值是否等于列表中的值。...插入场景之前，我们先花30秒的时间捋一捋Pandas中列（Series）向求值的用法，具体操作如下：只需要加个尾巴，均值、标准差等统计数值就出来了，了解完这个，下面正式进入场景四。 ...作者：周志鹏，2年数据分析，深切感受到数据分析的有趣和学习过程中缺少案例的无奈，遂新开公众号「数据不吹牛」，定期更新数据分析相关技巧和有趣案例（含实战数据集），欢迎大家关注交流。

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pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...行索引其实对应于Series当中的Index，也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index，而把列索引称为columns。...不仅如此，loc方法也是支持切片的，也就是说虽然我们传进的是一个字符串，但是它在原数据当中是对应了一个位置的。我们使用切片，pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ?...总结今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。

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Oracle中索引位图转换的优势

Oracle数据库里有一个映射函数（Mapping Function），它可以实现B树索引中ROWID和对应位图索引中的位图之间互相转换。目的是对相同ROWID做AND、OR等连接运算。...分析这样的优势： IN条件中多个值会分别被访问并与索引中的数据作比较，条件中的多个值也不会访问索引多次，执行效率较高。通过逻辑读部分也能确定。...原因来自于索引的多次访问。我们查看相应表上的索引信息：可以看到索引建立的原则就是唯一值与表数据1:1的情况。...可以看到聚簇因子几乎接近于表中数据行数，且索引叶子块也有所增加。...这又是索引位图转换的一大好处。得出结论：聚簇因子越大的索引，其越能在索引位图转换的方式中受益。因为其只需要回表一次。索引位图转换后的回表，其消耗的资源开销会低于传统的回表方式。

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初探pandas——索引和查询数据

: int64 通过索引值或索引标签获取数据通过index查看索引值 print(ser.index) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 自定义索引值 ser.index...=['a','b','c','d','f'] print(ser) a 0 b 2 c 4 d 6 f 8 dtype: int64 通过索引值和索引标签获取数据 print...查询数据 import pandas as pd stu_dic={ 'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'], 'age':[18,15,45,56,89,78,45,12...student.loc[[1,2,3]] loc标签索引函数必须是中括号 # 查询第1，2，3行 print(student.loc[[1,2,3]]) name age sex 1 b...15 m 2 c 45 m 3 d 56 f 查询指定的列 student[['name','age']] 如果查询多个列，必须使用双重中括号 # 查询name，age列

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

DataFrame，数据使用被调用的表。...'Height':np.zeros(5), 'ID':[1101,1104,1103,1106,1102]}).set_index('ID') 表中的值数据来自于...无需指定要修改的索引级别,会自动寻找索引中的相应的值----当不同层级的索引有相同的值的时候,这会造成混乱。...，要想修改特定级别的索引的索引值(比如次级索引中的A,修改为a)，需要如何修改？...='M',np.random.rand(df.shape[0],df.shape[1])).head() 3. query函数 query函数中的布尔表达式中，下面的符号都是合法的：行列索引名、字符串、

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pandas基础：数据显示格式转换

标签：pandas，melt()方法有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) sales = pd.DataFrame({ 'country':['Canada','...value”列的列名。将pandas数据框架从宽格式转换为长格式使用“country”列作为标识符变量id_vars。...在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。因此，它相当于下面的第二行代码。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

此教程适合有pandas基础的童鞋来看，很多知识点会一笔带过，不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame：每个column就是一个Series 基础属性shape,index...=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...：更新index，返回一个新的DataFrame # 返回一个新的DataFrame，更新index，原来的index会被替代消失 # 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN df2...= df1.reindex( columns=states ) set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 # 将columns...中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'], inplace

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视频中的 I 帧，P 帧，B 帧

但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。

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数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

Datawhale干货作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者寄语：本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。...读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...：如果不加values就会索引对齐发生错误，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。...cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。...返回所有的行索引(转换为区间后)与给定区间有重叠的行。 cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。

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Pandas中的数据分类

公众号：尤而小屋作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...Categorical对象通过pandas.Categorical来生成通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \...Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] pd.get\_dummies(data4) # get\_dummies：将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的

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Pandas索引的基本操作

Pandas索引的基本属性对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...10种索引快速回顾Pandas中10种单层索引的创建： pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...# 最大值 s.isna # 是否为空 s.item # 索引的具体信息 s.to_list # 转成列表 s.to_frame # 转成DataFrame数据 s.argsort #...升序排列，然后返回的是每个数据排序后的索引号 s.value_counts() # 统计索引中每个值的个数 s1.append(s2) # 追加索引 s.ravel # 索引拉成一维 s.fillna

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pandas基础：数据显示格式转换（续）

标签：pandas，pivot()方法在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。...这里的好消息是，pandas中也有一个pivot函数。下面的代码将创建一个“长”表单数据框架，看起来像上图1中左侧的表。...这是新数据框架的索引，相当于Excel数据透视表的“行”。 columns：字符串，或字符串值列表。这是新数据框架的列，相当于Excel数据透视表的“列”。 values：字符串，或字符串值列表。...用于新数据框架列填充的值，相当于Excel数据透视表的“值”。现在来实现数据格式的转换。注意，下面两行代码将返回相同的结果。然而，首选第二行代码，因为它更明确地说明了参数的用途。

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pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！

transform有4个比较常用的功能，总结如下：转换数值合并分组结果过滤数据结合分组处理缺失值一....转换数值 pd.transform(func, axis=0) 以上就是transform转换数值的基本用法，参数含义如下： func是指定用于处理数据的函数，它可以是普通函数、字符串函数名称、函数列表或轴标签映射函数的字典...我们知道替换缺失值的常见的方法是用mean替换NaN。下面是每个组中的平均值。...'] = df.groupby('name') .transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) 以上就是本次关于transform的数据转换操作分享...推荐阅读 pandas进阶宝典数据挖掘实战项目机器学习入门

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