例如，保留发票编号由“001-”开头的行，并将结果写入输出文件。...这次使用的是列标题 data_frame_column_by_name.to_csv(output_file, index=False) 2.4 选取连续的行 pandas提供drop函数根据行索引或列标题来丢弃行或列...，提供iloc函数根据行索引选取一个单独行作为列索引，提供reindex函数为数据框重新生成索引。...pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行，并可以提供一个列标题列表。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。
获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...比如，提取 'c' 行中 'Name’ 列的内容，可以如下操作： ? 此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。...当你使用 .dropna() 方法时，就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行（或者列）。删除列用的是 .dropna(axis=0) ，删除行用的是 .dropna(axis=1) 。...因此，当你使用 pd.concat() 的时候，一定要注意堆叠方向的坐标轴（行或列）含有所需的所有数据。...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值，并将结果直观地显示出来。比如，这里有个关于动物的统计表： ?
header=None，主要针对没有标题行的excel文件，系统不会将第一行数据作为标题，而是默认取一个1,2,3…这样的标题。 header=正整数值，指定哪一行作为标题行。...这里我一共提供了5种需要掌握的数据获取方式，分别是 “访问一列或多列” ，“访问一行或多行” ，“访问单元格中某个值” ，“访问多行多列” 。...”的方式，就可以获取到一列或多列。...方法1：访问一列 df["武汉"] 方法2：访问多列 df[["武汉","广水"]] ③ 访问一行或多行 “访问一行或多行”，方法就比较多了，因此特别容易出错，因此需要特别注意。...# 使用位置索引 df.iloc[2,1] # 使用标签索引 df.loc["地区3","天门"] ⑤ 访问多行多列 “访问多行多列”，方法就更多了。我一共为大家总结了5种方法。
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 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...也就是一行行扫过，转换成2列。...但你可能希望转换过程是竖向完成，这时我们可以这样子做： - 这次还是先横向转换，而第二句代码则是处理的关键 - [arr[i::3] for i in range(3)]，我们需要从横向的结果每3行取出作为一个数组...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量
诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠，但是要使用level参数： df.unstack（level = -1）。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。...Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。
我们仍使用以前的示例文件“用户.xlsx” 图1 图2 可以看到，对于这个小表格/数据框架： 共有5列，名称分别为：“用户姓名”、“国家”、“城市”、“性别”、“年龄” 共有4行（标题行除外） df.index...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。
数据导入与预处理-拓展-pandas可视化 1. 折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2....条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), #...df2 的第 3 行 df2.iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为： 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行，堆叠对应着着...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据，若想要展开成多行进行分析，这时候explode就派上用场，而且只需一行代码，非常节省时间。...用法： DataFrame.explode(self, column: Union[str, Tuple]) 参数作用： column ：str或tuple 以下表中第三行、第二列为例，展开[2,3,8...Nunique Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。...首先创建一个df，共2列，1000000行。
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。...这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。然而，由于线上部署pandas版本为0.23，而explode API是在0.25以后版本中引入，所以无法使用。...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。
指定分隔符默认情况下，read_csv 使用逗号作为分隔符。...可以使用绝对路径或相对路径。...数据类型问题问题描述：Pandas 可能会自动推断某些列的数据类型，导致数据类型不符合预期。解决方案：使用 dtype 参数指定每列的数据类型。...指定索引列问题描述：默认情况下，Pandas 使用第一列作为索引列。解决方案：使用 index_col 参数指定索引列。...处理多行标题问题描述：有些 CSV 文件可能有多行标题，需要合并这些标题。解决方案：使用 header 参数指定标题行。
第二种情况，它对行和列都做了同样的事情。向Pandas提供列的名称而不是整数标签（使用列参数），有时提供行的名称。...在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。但它是一种特殊的复制，允许作为一个整体进行赋值： df.loc['a']=10工作（单行可作为一个整体写入）。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称...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 "
转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...在数据表的范畴中，父表的每一行代表一位不同的父母，但子表中的多行代表的多个孩子可以对应到父表中的同一位父母。...例如，在我们的数据集中，clients客户数据框是loan 贷款数据框的父级，因为每个客户在客户表中只有一行，但贷款可能有多行。...转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。 在featuretools中使用这些基元本身或堆叠多个基元，来创建新功能。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
这几章节作为入门，书籍作为进阶。 Pandas读取CSV 读取 CSV 文件 存储大数据集的一个简单方法是使用CSV文件（逗号分隔文件）。...如果你有一个有很多行的大型DataFrame，Pandas将只返回前5行，和最后5行 max_rows 返回的行数在Pandas选项设置中定义。...df)语句将只返回标题和第一和最后5行。...读取JSON 大数据集通常以JSON形式存储，或提取。...这意味着在 "卡路里 "列中，有5行没有任何数值，不管是什么原因。在分析数据时，空值或Null值可能是不好的，你应该考虑删除有空值的行。
，并将它们旋转到新DataFrame上的列中，同时为原始DataFrame的适当行和列中的新列填充了值。...堆叠 与枢轴函数相似的是.stack()和.unstack()方法。 堆叠过程将列标签的级别旋转到行索引。 取消堆叠执行相反的操作，即将行索引的某个级别旋转到列索引中。...首先，堆叠和解除堆叠总是将级别移动到另一个索引的最后级别。 请注意，who级别现在是行索引的最后一个级别，但它较早开始作为第一个级别。...从技术上讲，熔化是将DataFrame对象整形为 格式的过程，其中通过不旋转variable列中的列标签来创建两个或更多列，分别称为variable和value ，然后将数据从这些列移到value列中的适当位置...然后将所有其他列制作为有助于描述数据的标识符列。 通常使用一个简单的例子可以最好地理解熔化的概念。
header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...Pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件中指定工作表的数据，并将数据转换成一个结构与工作表相似的DataFrame类对象。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...Pandas中使用read_json()函数读取JSON文件的数据，并将数据转换成一个DataFrame类对象。...； pd.concat()通过axis参数指定在水平还是垂直方向拼接； df.append()在DataFrame的末尾添加一行或多行；大致等价于pd.concat([df1,df2],axis=0
MultiIndex 剖析 MultiIndex 对于没有听说过Pandas的人来说，MultiIndex最直接的用法是使用第二个索引列作为第一个索引列的补充，可以更加独特地识别每一行。...你可以同时选择行和列。 你可以学习如何使用slice来代替冒号。...作为一维的，Series在不同情况下可以作为行向量或列向量，但通常被认为是列向量（例如DataFrame的列）。 比如说： 也可以通过名称或位置索引来指定要堆叠/取消堆叠的级别。...将MultiIndex转换为flat的索引并将其恢复 方便的查询方法只解决了处理行中MultiIndex的复杂性。...一种方法是将所有不相关的列索引层层叠加到行索引中，进行必要的计算，然后再将它们解叠回来（使用pdi.lock来保持原来的列顺序）。
现在，在手动检查了csv之后，我知道列名在第一行中，因此在我的第一次迭代中，我必须将第一行的数据存储在 col中， 并将其余行存储在 data中。...为了更漂亮地读取数据，我将其作为数据框格式返回，因为与numpy数组或python的列表相比，读取数据框更容易。 输出量 ? ?...由于数据量很大，我们仅打印了前5行。 利弊 使用此功能的一个重要方面是您可以将文件中的数据快速加载到numpy数组中。 缺点是您不能有其他数据类型或数据中缺少行。 3....比第一个要好得多，但是这里的“列”标题是“行”，要使其成为列标题，我们必须添加另一个参数，即 名称 ，并将其设置为 True， 这样它将第一行作为“列标题”。...这将创建一个新文件 test.pkl ，其中包含来自 Pandas 标题的 pdDf 。 现在使用pickle打开它，我们只需要使用 pickle.load 函数。 ? ?
3)定义列表 定义列表是一种很特殊的列表形式,它是标题及列表项的结合.定义列表的语法相对于有序和无序列表不太一样,它使用标签作为列表的开始,使用标签作为每个列表项的起始,而对于每个列表项的定义则使用...1)没有顺序,每个标签,标签独占一行(块元素) 2)默认没有标记 3)一般用于(一个标题下有一个或多个列表项)*n的情况 2.列表常用场合及列表使用中的注意事项... >这种严格的约束形成了一个不易变形的长方形盒子结构,堆叠排列起来结构很稳定 2.表格的基本结构 1)单元格: 单元格是表格的最小单位,一个或多个单元格纵横排列组成了列 ...2)行: 一个或多个单元格横向堆叠形成了行 3)列: 由于表格单元格的高度必须一致,因此单元格纵向排列形成了列 3.表格的基本语法 语法: 第一行第一个...可以有多行 3)在第一行标签...里创建单元格标签...可以创建表格标题 4)在行标签...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
