它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...方法将行追加到数据帧。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
.jpg] 下面介绍的是通过不同的方式来创建DataFrame数据，所有方式最终使用的函数都是：pd.DataFrame() 创建空DataFrame 1、创建一个完全空的数据 创建一个空DataFrame...、先安装pymysql 本文中介绍的是通过pymysql库来操作数据库，然后将数据通过pandas读取进来，首先要先安装下pymysql库（假装你会了）： pip install pymysql 首先看下本地数据库中一个表中的数据...""" # 执行SQL cur.execute(sql) 3、返回执行的结果 data = [] for i in cur.fetchall(): data.append(i) # 将每条结果追加到列表中...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据
一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据帧组件 可以直接从数据帧访问三个数据帧组件（索引，列和数据）中的每一个。...尝试将5添加到数据帧的每个值都会引发TypeError，因为不能将整数添加到字符串中： >>> college = pd.read_csv('data/college.csv') >>> college...这在第 3 步中得到确认，在第 3 步中，结果（没有head方法）将返回新的数据列，并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。...所有非空集，元组，字典和列表都是True。 空的数据帧或序列不会求值为True或False，而是会引发错误。 通常，要检索 Python 对象的真实性，请将其传递给bool函数。
2.时间序列处理。经常用在金融应用中。 3.数据队列。可以把不同队列的数据进行基本运算。 4.处理缺失数据。 5.分组运算。比如我们在前面泰坦尼克号中的groupby。 6.分级索引。...pandas处理以下数据结构： 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 说实话，第三种我也没接触过。...数据结构 外形尺寸 描述 序列 1 1D标记的同质阵列，sizeimmutable。 数据帧 2 一般的二维标签，大小可变的表格结构，具有潜在的非均匀类型列。...---- 创建序列 创建一个空序列：s = pd.Series() ---- 从ndarray创建一个序列： data = np.array(['a','b','c','d']) s = pd.Series...---- 创建DataFrame 创建一个空的DataFrame：df = pd.DataFrame() ---- 从列表中创建一个DataFrame： data = [1,2,3,4,5] df =
探索序列和数据帧对象 我们将开始研究 Pandas 序列和数据帧对象。 在本节中，我们将通过研究 Pandas 序列和数据帧的创建方式来开始熟悉它们。 我们将从序列开始，因为它们是数据帧的构建块。...我们将一个对象传递给包含将添加到现有对象中的数据的方法。 如果我们正在使用数据帧，则可以附加新行或新列。 我们可以使用concat函数添加新列，并使用dict，序列或数据帧进行连接。...让我们看看如何将新信息添加到序列或数据帧中。 例如，让我们在pops序列中添加两个新城市，分别是Seattle和Denver。...总结 在本章中，我们介绍了 Pandas 并研究了它的作用。 我们探索了 Pandas 序列数据帧并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列和数据帧中。 最后，我们介绍了保存数据帧。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。
每个组由元组唯一标识，该元组包含分组列中值的唯一组合。 Pandas 允许您使用第 5 步中显示的get_group方法选择特定的组作为数据帧。...Pandas 将新数据作为序列返回。 该序列本身并没有什么用处，并且更有意义地作为新列附加到原始数据帧中。 我们在步骤 5 中完成此操作。 要确定获胜者，只需每月的第 4 周。...，关联表以及主键和外键 有关wide_to_long函数的更多信息，请参阅本章中的“同时堆叠多组变量”秘籍 九、组合 Pandas 对象 在本章中，我们将介绍以下主题： 将新行追加到数据帧 将多个数据帧连接在一起...append方法最不灵活，仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用，可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。...更多 将单行添加到数据帧是相当昂贵的操作，如果您发现自己编写了将单行数据附加到数据帧的循环，那么您做错了。
因此，我们可以看到，通过将ar2添加到ar的每一行中，从而产生广播。...name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...将一行附加到数据帧 我们可以通过将序列或字典传递给append方法来将单个行附加到数据帧： In [152]: algos={'search':['DFS','BFS','Binary Search'...这对于显示数据以进行可视化或准备数据以输入其他程序或算法非常有用。 在下一章中，我们将研究一些数据分析中有用的任务，可以应用 Pandas，例如处理时间序列数据以及如何处理数据中的缺失值。
在本节中，我们将探索MultiIndex对象的直接创建，在对多重索引数据执行索引，切片和计算统计数据时的注意事项，以及在数据的简单和分层索引表示之间进行转换的有用例程。...我们以标准导入开始： import pandas as pd import numpy as np 多重索引的序列 让我们首先考虑如何在一维Series中表示二维数据。...具体而言，我们将考虑数据序列，其中每个点都有一个字符和数字键。 不好的方式 假设你想跟踪两个不同年份的州的数据。...与我们开始使用的自制的基于元组的多重索引解决方案相比，这种语法更方便（并且操作更加高效！）。我们现在将进一步讨论分层索引数据上的这种索引操作。...；尝试在元组中创建切片将导致语法错误： health_data.loc[(:, 1), (:, 'HR')] ''' File "",
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df中列value_1里小于5的值替换为0： df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0) Where...Rank Rank是一个排名函数，按照规则（从大到小，从小到大）给原序列的值进行排名，返回的是排名后的名次。...Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。
import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...探索DataFrame 以下是查看数据信息的5个最常用的函数: df.head()：默认返回数据集的前5行，可以在括号中更改返回的行数。 示例： df.head(10)将返回10行。...df.tail()：返回数据集的最后5行。同样可以在括号中更改返回的行数。 df.shape： 返回表示维度的元组。 例如输出(48,14)表示48行14列。...df['Contour'].isnull().sum()：返回'Contour'列中的空值计数 df['pH'].notnull().sum()：返回“pH”列中非空值的计数 df['Depth']...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...首先，我们将学习如何从 Pandas 数据帧中选择数据子集并创建序列对象。 我们将从导入真实数据集开始。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中，我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。
一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...将文件中的数据加载到数据帧中 Pandas 库提供了方便地从各种数据源中检索数据作为 Pandas 对象的工具。 作为一个简单的例子，让我们研究一下 Pandas 以 CSV 格式加载数据的能力。...将序列切成子集 Pandas Series支持称为切片的功能。 切片是从 Pandas 对象中检索数据子集的强大方法。.../-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00195.jpeg)] 使用[]和.insert()添加新列 可以使用[]运算符将新列添加到数据帧。...通过扩展来添加和替换行 也可以使用.loc属性将行添加到DataFrame。 .loc的参数指定要放置行的索引标签。 如果标签不存在，则使用给定的索引标签将值附加到数据帧。
在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。...图1 使用列表建模 Python列表是一种有序的数据结构，这正是我们建模时间序列数据（即随时间变化的现金流）所需要的。...然后，再循环29次，计算随后每年的收入，并将其添加到列表中。我们有一个30年的现金流预测。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。...append(other): 将一个或多个DataFrame添加到调用append()的DataFrame中，实现合并的功能，other参数传入被合并的DataFrame，如果需要添加多个DataFrame...将ignore_index修改为True，则结果的行索引被重设为从0开始的整数索引。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。...append(): 添加操作，可以将多个DataFrame添加到一个DataFrame中，按行的方式进行添加。添加操作只是将多个DataFrame按行拼接到一起，可以重设行索引。
最新发布的 Pandas 版本包含许多优秀功能，如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新的数据类型，甚至还有新的文档站点。...不过，Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型，在未来的版本中也将改善特定类型运算的性能，比如正则表达式匹配（Regex Match）。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。...不过最值得注意的是，从 DataFrameGroupBy 对象中选择列时，输入 key 列表或 key 元组的方法已被弃用。现在要用 item 列表，而非键列表。...另一个最常用的变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认值，要想指定绘图的大小，需要输入元组。
1.1 元组 元组是个有序序列，包含0个或多个对象引用，使用小括号包裹。元组是固定的，不能替换或删除其中包含的任意数据项。...1.1.1 元组的创建 使用()创建一个元组: 括号内不包含内容，则创建一个空元组 括号内包含使用逗号分隔的数据项，创建一个非空元组 也可以使用tuple()创建一个元组： 不指定参数时，返回一个空元组...语法 描述 L.append(x) 将数据项x追加到L的末尾 L.count(x) 统计元素x在L中出现的次数 L.extend(m)L += m 将iterable m的项追加到L的末尾 L.index...语法 描述 s.add(x) 将x添加到s中——如果s中尚未包含x s.clear() 清空s s.copy() 返回s的浅拷贝 s.difference(t)s-t 返回一个新集合，其中包含在s中但不在...，其中包含集合s中的所有数据项以及在t中而不在s中的数据项 s.update(t)s|=t 将t中每个s中不包含的数据项添加到集合s中 2.1.3 集合内涵 除了调用set()创建集合，或使用集合字面值创建集合外
如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。”...“左外连接从表 A 中生成一组完整的记录，它们在表 B 中有匹配的记录。如果没有匹配，右侧将包含空。”...重索引序列和数据帧 # 导入模块 import pandas as pd import numpy as np # 创建亚利桑那州南部的火灾风险序列 brushFireRisk = pd.Series...数据结构 # 导入模块 import pandas as pd 序列 101 序列是一维数组（类似 R 的向量）。...# 从等长列表或 NumPy 数组的字典中创建数据帧 data = {'county': ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'],
将pandas导入为 pd import pandas as pd import missingno as msno df = pd.read_csv('xeek_train_subset.csv')...这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...output: # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 hello # dtype: object 3、Series数据的访问 Series中的数据可以使用有序序列的方式进行访问...Series.empty：如果对象为空，返回True Series.ndim：返回底层数据的维数，默认为1 Series.size：返回基础数据中的元素数 Series.values：将对象作为ndarray...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。
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