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Pandas基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...我们试试看如何将最后一也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。

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pandas遍历Dataframe几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按遍历,将DataFrame每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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使用pandas筛选出指定值所对应

pandas中怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一中符合条件真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...[1,:] (2)读取第二值 # 读取第二全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某 # 读取第1,第B对应值 data3...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中值、

在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...要获取前三,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,我们需要使用交集。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能值是什么?

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python中pandas库中DataFrame对操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中'w'、'z' data[0:2] #返回第1到第2所有,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2,从0计,返回是单行...[1,1] #选取第二第二,用于已知行、列位置选取。...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K30

盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,上一篇中已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...他代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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pandas每天一题-题目18:分组填充缺失值

一个订单会包含很多明细项,表中每个样本(每一)表示一个明细项 order_id 存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项总价钱...都是 "Canned Soda"(苏打水,视为罐装饮料) ,quantity 都是1。...:按 item_name 分组,然后取出每一组 choice_description 4:此时我们可以直接指定各种(Series)操作。...:pandas 正在灵活之处在于在分组时能够用自定义函数指定每个组处理逻辑 3-5:此时数据有2组(2个不同 item_name值),因此这个自定义函数被执行2次,参数x就是每一组 choice_description...(Series) 4:使用 value_counts 统计每个值频数,然后取出第一笔索引值(choice_description 值) ---- 推荐阅读: 入门Python,这些JupyterNotebook

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数据科学 IPython 笔记本 7.4 Pandas 对象介绍

通过这种方式,你可以将 Pandas Series`视为 Python 字典特化。...字典是将任意键映射到一组任意值结构,而Series是将类型化键映射到一组类型化值结构。...正如你可能将二维数组视为对齐一维有序序列一样,你可以将DataFrame视为对齐Series对象序列。在这里,“对齐”是指它们共享相同索引。...作为特化字典DataFrame 同样,我们也可以将DataFrame视为字典特化。 字典将键映射到值,DataFrame将列名称映射到数据Series。...对于DataFrame,data ['col0']将返回第一。因此,最好将DataFrame视为扩展字典而不是扩展数组,尽管两种看待这个情况方式都是实用

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如何将Pandas数据转换为Excel文件

将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据最优先和最方便方式。...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文件中,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。...第一步:安装pandas和openpyxl 由于你需要导出pandas数据框架,显然你必须已经安装了pandas包。如果没有,请运行下面的pip命令,在你电脑上安装Pandas python包。...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,并用值来初始化数据框架。 Python代码。

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Pandas DataFrame创建方法大全

Pandas是Python数据分析利器,DataFrame是Pandas进行数据分析基本结构,可以把DataFrame视为一个二维数据表,每一都表示一个数据记录。...上面的代码创建了一个33二维数据表,结果看起来是这样: ? 嗯,所有数据项都是NaN。...4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对: dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...容易注意到,字段键对应成为DataFrame,而所有的值对应数据。 记住这个对应关系。 现在假设我们要创建一个如下形状DataFrame: ?...由于列名为Fruits、Quantity和Color,因此对应字典也应当 有这几个键,而每一值则对应字典中键值,字典应该是 如下结构: fruits_dict = { 'Fruits':['Apple

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一):透视表

这里只简单说明怎么制作透视表,以方便那些不熟悉透视表小伙伴: - 3步完成 分析目标涉及维度: - 性别 - 生还率 这些维度用于分类依据,放入透视表标签: - 把 sex 字段拖入...标签,survived 字段拖入 标签 - 还需要统计人数,人名总是有的,因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果,标签 放入字段唯一值,被显示在透视表左侧。...pandas 中添加这2是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置,因为本身透视出来还是一个 DataFrame ,这可以利用之前学到一切技巧来为这个...数据中 ticket 是船票号,**有相同船票号并且多于1人以上,可以视为是购买套票**,也就是一起上船。...解决思路就是:把 ticket 内容相同归为一组,组内有多于1记录,就是有小伙伴一起上船 相信一直看本系列小伙伴马上就知道,这在 pandas 中不就是分组操作吗!

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Pandas6不6,来试试这道题就能看出来

题目描述:给定一组用户多次行为起止时间表,由于相邻行为之间可能存在交叉(即后一开始时间可能早于前一结束时间),所以需根据用户ID对其相应起止时间信息进行合并处理。...其中函数功能正常执行前提是starts已按照从小到大顺序完成排序,当然这一细节在pandas中很容易实现。...可以肯定是,为了实现按用户分组进行区间合并,那么肯定要groupby('uid'),而后对每个grouper执行range_combine,得到各用户及其合并后所有区间嵌套列表,进而问题转化为如何将这个嵌套列表再拆分为多行...这就涉及到Pandas一个有用API——explode,即将一个序列分裂成多行,从如下explode函数说明文档中可以看出,它接收一个或多个列名作为参数(即要拆分),当该取值是一个列表型元素时...至此,已经完成了大部分功能实现,仅差最后一步,即将各用户历次合并后行为起止时间拆分为两,分别表示开始和结束时间,这一过程可直接调用pd.Series实现重命名即可。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一):透视表

这里只简单说明怎么制作透视表,以方便那些不熟悉透视表小伙伴: - 3步完成 分析目标涉及维度: - 性别 - 生还率 这些维度用于分类依据,放入透视表标签: - 把 sex 字段拖入...标签,survived 字段拖入 标签 - 还需要统计人数,人名总是有的,因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果,标签 放入字段唯一值,被显示在透视表左侧。...2个参数,因为 pandas 中添加这2是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置,因为本身透视出来还是一个 DataFrame ,这可以利用之前学到一切技巧来为这个...数据中 ticket 是船票号,**有相同船票号并且多于1人以上,可以视为是购买套票**,也就是一起上船。...解决思路就是:把 ticket 内容相同归为一组,组内有多于1记录,就是有小伙伴一起上船 相信一直看本系列小伙伴马上就知道,这在 pandas 中不就是分组操作吗!

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