文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python数据分析pandas之多层高维索引

DataFrame多层索引 多层索引简介 众所周知Pandas的Series和DataFrame存放的是一维和二维数组，那么想存放多维数组就得通过多层索引来实现。...通常一维的索引能够满足我们的大部分需求，但如果我们想通过Pandas存储高维数据，那么就要用到多层索引，这里层即是层次（hierarchy）、级（Level）。...层（维）比较好理解的例子就是地理位置，如行政区划（国家、省、市、县等）。 初始化多层索引 通过from_tuples元组生成 多层索引通过元组方式创建，这种方式索引的key存放在元组内。...注： 1 这里多维索引的levels是元组的元素的值。 2 这里多维索引的codes是对元组元素进行的编码，如0，1，2等。 #比如这里定义了关于学生年份、学习周期定义的多层(维)索引。...它的特点是同层(维)的索引值不会重复。 import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012]] #注意index里数组元素的顺序。

2.5K40

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name

2.9K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Numpy数组

要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包需要不同的数据结构，比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用的是 array() 函数，...arr = np.array([5,4,7]) arr # 给 array()函数 传入一个**元组**，直接将数据以元组的形式作为一个参数传给array()函数即可。...1.Numpy 数组的类型转换 这和Pandas理念一样，不同类型的数值可以做的运算是不一样的，所以要把我们拿到的数据转换成我们想要的数据类型。...arr = np.arange(5) # 查看数组的类型 arr.dtype # 数据类型是 int32 # 将数组从int转换为float arr_float = arr.astype...3.数组转置：.T # 数组转置就是将数组的行旋转为列 arr = np.array( [ [1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12] ] ) arr.T 七、Numpy 数组合并

4.9K10

读完本文，轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

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）。...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...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。...另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。

3.5K10

精通 Pandas：1~5

创建视图不会导致数组的新副本，而是可以按特定顺序排列其中包含的数据，或者仅显示某些数据行。 因此，如果将数据替换为基础数组的数据，则无论何时通过索引访问数据，这都会反映在视图中。...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。...面板结构可以通过转置重新排列。面板的操作功能集相对欠发达，不如序列和数据帧丰富。 总结 总结本章，numpy.ndarray是 Pandas 数据结构所基于的基岩数据结构。...使用以下命令将.csv文件转换为数据帧： In [27]: uefaDF=pd.read_csv('....()函数 此函数用于将分类变量转换为指标数据帧，该指标本质上是分类变量可能值的真值表。

18.8K10

一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

() Tuple（元组） 使用：（） tuple() Dictionary（字典） 使用：{ } dict() 其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series...函数 描述 int(x [,base]) 将x转换为一个整数 long(x [,base] ) 将x转换为一个长整数 float(x) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag])...s 转换为一个元组 list(s) 将序列 s 转换为一个列表 set(s) 转换为可变集合 dict(d) 创建一个字典。...frozenset(s) 转换为不可变集合 chr(x) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串...) #行数 len(data.T) #列数 其中data.T是数据转置，就可以知道数据的行数、列数。

6.9K20

pandas技巧3

pandas显示列和行 显示全部的属性字段和行激励 # 显示所有列 # pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 # pd.set_option...tool.lu/timestamp/ 如果是某个指定时间的时间戳 利用strptime()函数将时间转换成时间数组 利用mktime()函数将时间数组转换成时间戳 import time import...时间戳转时间 localtime ：将时间戳转成时间元组 strftime：将时间元组格式为特定形式 timestamp = 1591212042.8380945 #转换成localtime time_local...去掉时间数据中的时分秒 将完整时间数据中的时分秒去掉 # 去掉时间中的时分秒，仅保留日期 df['basetime'] = pd.to_datetime(df['basetime']).dt.normalize...去重后重新排序行索引 pandas中去重之后保留的索引仍是原数据的索引，有时候需要按照0,1,2,3,…进行重新排列 df.drop_duplicates("userid").reset_index(drop

84910

python数据分析——数据分类汇总与统计

本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...程序代码如下所示： people.groupby(len).sum() 将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西在内部都会被转换为数组 key_list = ['one',...如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名，那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...五、数据采样 Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,...how：用于产生聚合值的函数名或函数数组，默认为None。 fill_method：表示升采样时如何插值，可以取值为fill、bfill或None，默认为None。

16310

一句Python，一句R︱数据的合并、分组、排序、翻转、集合

参考：【原】十分钟搞定pandas —————————————————————————— 三、数据合并——array、list、tuple a=[] #append a.append([...如果是 元组+list，都可以通过append/insert合并起来。 如果数据格式是array的话，如何对array进行合并？...2、数组array/numpy 笔者目前见到的排序有以下几类：sort、sorted;argsort返回的是数列排序的秩 sort+sorted跟之前的元组、list一样，但是argsort不太一样...3、pandas中的DataFrame pandas中有sort和rank，这个就跟R里面是一样的了。...另外，拍完序一般都需要取前几位数： 可以用data.head(n) tail代表尾部 —————————————————————————— 五、数据翻转 转置是data.T 序列翻转：reverse

1.2K20

上手Pandas，带你玩转数据（1）-- 实例详解pandas数据结构

文章目录 关于pandas pandas创始人对pandas的讲解 pandas的热度 pandas对于数据分析 pandas数据结构简介 Series DataFrame pandas数据结构方法详解...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。 面板 3 一般3D标签，大小可变的数组。 ---- Series 系列是具有均匀数据的一维数组结构。...dtype：dtype用于数据类型。如果没有，将推断数据类型 copy：复制数据，默认为false。...empty 如果NDFrame完全为空[没有项目]，则为true; 如果任何轴的长度为0。 ndim 轴/阵列尺寸的数量。 shape 返回表示DataFrame维度的元组。

6.7K30

Python3快速入门（十三）——Pan

Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。...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。...，是DataFrame的容器，Panel的3个轴如下： items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...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。...维度的元组 Panel.size：返回DataFrame的元素数 Panel.values：将对象作为ndarray返回 import pandas as pd import numpy as np

8.4K10

Day19.python时间和日期

，是指在读取日期类型的数据时，如果还没有及时解析字符串，它就还不是日期类型，那么此时的字符串该怎么与时间戳之间进行转换呢？...:", ticks) 当前时间戳为: 1600704429.9781017 秒为单位的浮点数 转换为 时间元组 tm_struct = time.localtime(ticks) print(...=2020, tm_mon=9, tm_mday=21, tm_hour=16, tm_min=9, tm_sec=18, tm_wday=0, tm_yday=265, tm_isdst=0) 时间元组转换为秒为单位的浮点数...print(time.mktime(tm_struct)) 1600704621.0 时间元组转换为时间字符串 转换方法有很多，最简单的是 asctime(): time_str = time.asctime...None，format = None，unit = None ）将字符串转换为日期函数 #转换时间字符串格式，方法二： import pandas as pd start = pd.to_datetime

72410

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

我们将使用列表列表来执行此操作，但是这些列表可以是元组，元组的元组甚至其他数组的列表。 还有一些方法可以自动创建充满数据的数组。...例如，我们可以使用诸如ones，zeros或randn之类的函数； 后者填充了随机生成的数据。 这些数组需要传递一个元组，该元组确定数组的形状，即数组具有多少维以及每个维的长度。...9da9-c2bb9d06c40c.png)] 或者我们可以像 NumPy 数组一样使用转置方法T方法来使数据帧处于正确的方向： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img...现在，我们需要考虑从序列中学到的知识如何转换为二维设置。 如果我们使用括号表示法，它将仅适用于数据帧的列。 我们将需要使用loc和iloc来对数据帧的行进行子集化。...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。

5.3K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券