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Pandas数据转换

import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高函数 对于Series,它可以迭代每一列值操作: df = pd.read_csv...axis参数=0时,永远表示是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说字符串...,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便对每个元素进行操作。...Series每个字符串 slice_replace() 用传递值替换每个字符串切片 count() 计数模式发生 startswith() 相当于每个元素str.startswith(pat...常用到函数有:map、apply、applymap。 map 是 Series 特有的方法,通过它可以对 Series 每个元素实现转换

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【硬核干货】Pandas模块数据类型转换

我们在整理数据时候,经常会碰上数据类型出错情况,今天小编就来分享一下在Pandas模块当中数据类型转换相关技巧,干货满满哦!...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转换,最经常用到是astype()方法,例如我们将浮点型数据转换成整型,代码如下 df['float_col'] = df['float_col'].astype('int...['mix_col'], errors='coerce') df output 而要是遇到缺失值时候,进行数据类型转换过程也一样会出现报错,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转换呢?

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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个月销售数据。然后,我们目标是将“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,将value_vars留空,实际上是在说:使用除“country”之外所有列。因此,它相当于下面的第二行代码。

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Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--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值并且分别计算它们频数: 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DataFrame不同类别都是它一列,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:将一维分类数据转换成一个包含虚拟变量

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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,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pandaspivot()方法。下面通过一个简单示例演示如何使用它。...这里好消息是,pandas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左侧表。...这是新数据框架索引,相当于Excel数据透视表“行”。 columns:字符串,或字符串值列表。这是新数据框架列,相当于Excel数据透视表“列”。 values:字符串,或字符串值列表。...用于新数据框架列填充值,相当于Excel数据透视表“值”。 现在来实现数据格式转换。注意,下面两行代码将返回相同结果。然而,首选第二行代码,因为它更明确地说明了参数用途。

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Pandas 数据类型概述与转换实战

对于 pandas 来说,它会在许多情况下自动推断出数据类型 尽管 pandas 已经自我推断很好了,但在我们数据分析过程,可能仍然需要显式地将数据从一种类型转换为另一种类型。...本文将讨论基本 pandas 数据类型(又名 dtypes ),它们如何映射到 python 和 numpy 数据类型,以及从一种 pandas 类型转换为另一种方法 Pandas 数据类型 数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据内部结构...看起来很简单,让我们尝试对 2016 列做同样事情,并将其转换为浮点数: 同样转换 Jan Units 列 转换异常了~ 上面的情况数据包含了无法转换为数字值。...但这不是 pandas 内置数据类型,所以我们使用 float 方法 现在我们可以使用 pandas apply 函数将其应用于 2016 列所有值 df['2016'].apply(convert_currency...这两者都可以简单地使用内置 pandas 函数进行转换,例如 pd.to_numeric() 和 pd.to_datetime() Jan Units 转换存在问题原因是列包含非数字值。

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pandas分组聚合转换

pandasgroupby对象,这个对象定义了许多方法,也具有一些方便属性。...,需要注意传入函数参数是之前数据列,逐列进行计算需要注意传入函数参数是之前数据列,逐列进行计算。...分组之后, 如果走聚合, 每一组会对应一条记录, 当分组之后, 后续处理不要影响数据条目数, 把聚合值和每一条记录进行计算, 这时就可以使用分组转换(类似SQL窗口函数) def my_zscore...'new_column',其值为'column1'每个元素两倍,当原来元素大于10时候,将新列里面的值赋0   import pandas as pd data = {'column1':[1...题目:请创建一个两列DataFrame数据,自定义一个lambda函数用来两列之和,并将最终结果添加到新列'sum_columns'当中    import pandas as pd data =

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如何将Pandas数据转换为Excel文件

通过使用Pandas库,可以用Python代码将你网络搜刮或其他收集数据导出到Excel文件,而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...第2步:制作一个DataFrame 在你python代码/脚本文件中导入Pandas包。 创建一个你希望输出数据数据框架,并用行和列值来初始化数据框架。 Python代码。...(在我们例子,我们将输出excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx...提示 你不仅仅局限于控制excel文件名称,而是将python数据框架导出到Excel文件,而且在pandas还有很多可供定制功能。

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Pandas将列表(List)转换数据框(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}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas将列表(List)转换数据框(Dataframe)文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换数据框内容请搜索

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Pandas行列转换4大技巧

本文介绍Pandas4个行列转换方法,包含: melt 转置T或者transpose wide_to_long explode(爆炸函数) 最后回答一个读者朋友问到数据处理问题。...--MORE--> Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换: [008i3skNly1gxerxisndsj311k0t0mzg.jpg] 导入库 import pandas as...这个参数少用 模拟数据 # 待转换数据:frame df = pd.DataFrame({"col1":[1,1,1,1,1], "col2":[3,3,3,3,3...pandasT属性或者transpose函数就是实现行转列功能,准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据,查看转置结果: [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...stubnames, i, j, sep: str = "", suffix: str = "\\d+" 参数具体解释: df:待转换数据框 stubnames:宽表列名相同存部分

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利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

移除重复数据 DataFrame里经常会出现重复行,DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复,另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行: ?...duplicated()和drop_duplicates()方法默认保留第一个出现值,传入take_last=True保留最后一个值: ? 2.利用映射进行数据转换 ?...3.DataFramepovit方法 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好,不仅保持了关系完整性还提供了方便查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了,DataFrame数据格式才更加方便。...DataFramepivot方法提供了这个转换,例如: ? 使用函数也能达到同样效果: ? 4.替换值 replace()方法用于替换: ? 一次替换多个值: ? 对不同值进行不同替换: ?...6.将数据分成不同组 ? 7.检测和过滤异常值 假设你有一组数据: ? 找出绝对值大于2值: ? 找出绝对值大于2行: ? 将异常值设置为0: ?

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pandas数据处理利器-groupby

数据分析,常常有这样场景,需要对不同类别的数据,分别进行处理,然后再将处理之后内容合并,作为结果输出。对于这样场景,就需要借助灵活groupby功能来处理。...上述例子在python实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...groupby实际上非常灵活且强大,具体操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入原始数据相同尺寸数据框,常用于在原始数据基础上增加新一列分组统计数据,用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...groupby功能非常灵活强大,可以极大提高数据处理效率。

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Python数据类型转换

Python 类型转换 Python 数据类型转换可以分为: 隐式类型转换 - 自动完成 显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换 隐式类型转换 在隐式类型转换,Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型...以下实例,我们对两种不同类型数据进行运算,较低数据类型(整数)就会转换为较高数据类型(浮点数)以避免数据丢失。...实例我们对两个不同数据类型变量 num_int 和 num_flo 进行相加运算,并存储在变量 num_new 。...同样,新变量 num_new 是 浮点型(float),这是因为 Python 会将较小数据类型转换为较大数据类型,以避免数据丢失。...Python 在这种情况下无法使用隐式转换。但是,Python 为这些类型情况提供了一种解决方案,称为显式转换。 显示类型转换 在显式类型转换,用户将对象数据类型转换为所需数据类型。

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整理总结 python 时间日期类数据处理与类型转换(含 pandas)

三、pandas 时间处理 我写这篇笔记,本就是奔着精进 pandas,前面花了很大篇幅先整理了time和datetime这些基础功,现在进入重头戏,即 pandas 与时间相关时间处理。...我在实战遇到情况,总结起来无非两类: 数据类型互换 索引与列互换 需要留意是,数据类型应该靠程序判断,而非我们人肉判断。...后来学乖,特别留心数据类型。 某个数据是什么类型,如何查看,某个方法对数据类型有什么要求,如何转换数据类型,这些都是实战特别关心。...,有什么用途 为什么要把时间日期之类数据转换pandas 自带 datetime64 类型呢?...如何转换pandas 自带 datetime 类型 在上方示例,肉眼可见 a_col、b_col 这两列都是日期,但 a_col 值其实是string 字符串类型,b_col值是datatime.date

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