作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...0 pd.Int64Index 指定数据类型是int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64
---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...中，位运算符（&, |, ~）的优先级高于比较运算符，因此如过前面的条件3不加括号，就会报错 In[14]: movie.title_year ...用标签索引代替布尔索引 # 用布尔索引选取所有得克萨斯州的学校 >>> college = pd.read_csv('data/college.csv') >>> college[college['STABBR...使用查询方法提高布尔索引的可读性 # 读取employee数据，确定选取的部门和列 In[65]: employee = pd.read_csv('data/employee.csv')..., False, False], dtype=bool) In[103]: len(a), len(criteria) Out[103]: (4916, 4916) 更多 # 传入的布尔索引可以跟要操作的
作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。 创建多级索引 1....但直接比较两个顺序不同的多重索引, 返回值是一个布尔值array, 并不如预期的那样。...第二类特殊情况：由列表构成元组 选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice...，和原始的Series对齐，然后根据布尔值是否为真筛选出最终的结果。
（如列表、元组、字典等）中的多个元素分配给对应的多个变量。...: [3, 4, 5]从结果中我们看到，x和y各占有一个元素，剩下的全部打包给了z（z是列表的形式）。...150, 'height': 170}功能4：组包Python中的表达式使用星号和双星号可以实现列表或者字典等对象的拼接报错，避免使用for循环语句。...，也可以是元组的形式：(*numbers1, *numbers2) (1, 2, 3, 4, 5, 6)(*numbers1, 4, 5) (1, 2, 3, 4, 5)字典组包对表达式中的字典解包用双星号...': 20, 'score': 100}单星号+双星号联用在Python的参数传参顺序中：普通参数默认参数*args参数**kwargs参数def test3(*args,**kwargs): print
Python布尔索引的使用 说明 1、布尔索引需要找到每行的'A'列的真值等于'foo'，然后使用这些真值来确定要保留哪些行。 2、通常将这个系列命名为一个真值数组mask. 进行使用。...mask = df['A'] == 'foo' 然后我们可以使用此掩码对数据框进行切片或索引 df[mask] A B C D 0 foo one 0 0 2... foo two 2 4 4 foo two 4 8 6 foo one 6 12 7 foo three 7 14 这是完成此任务的最简单方法之一，如果性能或直观性不是问题...，这应该是您选择的方法。...以上就是Python布尔索引的使用，希望对大家有所帮助。
Python的布尔类型有两个值：True和False（注意大小写要区分） 逻辑运算： 1、与：and（两个都为True，结果才为True） 2、或：or（只要一个为True，则为True） 3、非：not...（把True变为False，把False变为True） 短路运算： 布尔类型还可以与其他数据类型进行逻辑运算，Python规定：0、空字符串、None为False，其他数值和非空字符串为True。
Pandas索引的基本属性 对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...10种索引 快速回顾Pandas中10种单层索引的创建： pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...s.argsort # 升序排列，然后返回的是每个数据排序后的索引号 s.value_counts() # 统计索引中每个值的个数 s1.append(s2) # 追加索引 s.ravel #...索引拉成一维 s.fillna # 填充缺失的索引 s.set_names("new_name") # 给索引重命名
1.带一个星号（*）参数的函数传入的参数存储为一个元组（tuple）2.带两个星号（*）参数的函数传入的参数则存储为一个字典（dict），并且再调用是采取a=1,b=2,c=3的形式3.传入的参数个数不定...，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。...4.函数定义的时候，再函数的参数前面加星号，将传递进来的多个参数转化为一个对象，一个星号转换成元组，两个星号转换成字典，相当于把这些参数收集起来5.参数前加一个星号，将传递进来的参数放在同一个元组中，该参数的返回值是一个元组...6.参数前两个星号，将传递进来的参数放到同一个字典中，该参数返回值为一个字典function_with_one_star(*d): print(d, type(d))def function_with_two_stars...(**d): print(d, type(d))# 上面定义了两个函数，分别用了带一个星号和两个星号的参数，它们是什么意思，运行下面的代码：function_with_one_star(1, 2,
什么是布尔类型？ 布尔类型是一种逻辑类型，它只有两个取值：True（真）和False（假）。在Python中，True和False是内置的布尔类型常量，用于表示真和假的状态。...布尔运算符 在Python中，布尔类型常常与布尔运算符一起使用，来进行逻辑判断和条件控制。常见的布尔运算符有以下几种： and：逻辑与运算符，当所有条件都为真时返回真，否则返回假。...布尔类型的应用场景 布尔类型在编程中有着广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景： 条件判断：布尔类型常用于条件语句中，根据条件的真假执行相应的代码块。...条件判断用法参考：Python中的条件语句 循环控制：布尔类型常用于循环语句中，根据条件的真假控制循环的执行和退出。...Python中的所有数据类型，都可以转为布尔值 print("以下内容打印True") print(bool(True)) print(bool(1)) print(bool(2)) print(bool
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/starred-expression-python/ 星号表达式，有意思的小东西 在使用python给图片加噪声时...，用到了 np.random.randn()函数，经测试明明可以输入要用的矩阵大小，得到一个随机数矩阵的，但是一运行就报错， TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted...随后，仔细观察我的代码与例程的不同，发现有个星号的差异。...继续搜索，发现星号表达式的作用是在传递形参时，把列表中的各个元素取出来。比如需要两个参数 d1, d2, 但是传入（d1, d2）是不对的， 需要用星号把带括号的(d1, d2)解析出来。
类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 1....的索引操作 索引对象Index 1.Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2...布尔索引 示例代码： # 布尔索引 ser_bool = ser_obj > 2 print(ser_bool) print(ser_obj[ser_bool]) print(ser_obj[ser_obj...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名 示例代码...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
我们知道dataframe是一个二维的数据表结构，通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时，我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。...一种是只有纯数据，索引需要新建立；另一种是索引可从数据中获取。 因为两种情况建立多级索引的方法不同，下面分情况来介绍。 01 新建多级索引 当只有数据没有索引时，我们需要指定索引值，比如下图。...这种方式生成的索引和我们上面想要的形式不同，因此对行索引不适用，但是我们发现列索引column目前还没指定，此时是默认的1,2,3,4，进一步发现这里的列索引是符合笛卡尔积形式的，因此我们用from_product...,pro], names=['年份','专业']) # 对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引...set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同，均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。
认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引，以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype...0 pd.Int64Index 指定数据类型是int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64
今天重头学习 Python 的基础知识，看到了下面这个问题： a = 'python' print('hello,', a or 'world') b = '' print('hello,', b or...'world') ('hello,', 'python') ('hello,', 'world') 这是因为在输出的时候，判断 a or 'world' ，当 a 为 True 的时候，会输出 a ，...同样的道理，当 b = '' 的时候，也就是 b 为 False， 这个时候会输出后面为真的内容。...这主要是因为在 Python 中，把 0 ，空字符 “ 和 None 都看成 False 。
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...如：先删除A列，然后在原表data中第1列插入被删掉的列。...中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName...inplace：布尔值，默认为False，是否返回新的DataFrame。如果为True，则忽略复制值。...python中的map几乎一样 print(df1.index.map(str.upper)) # Index(['BEIJING', 'SHANGHAI', 'GUANGZHOU'], dtype='
参考链接： 用Pandas建立索引并选择数据 作者 | 周志鹏 责编 | 刘静 据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用...为了舒缓痛感，增加快感，满足需求，第二篇内容我们单独把索引拎出来，结合场景详细介绍两种常用的索引方式： 第一种是基于位置（整数）的索引，案例短平快，有个粗略的了解即可，实际中偶有用到，但它的应用范围不如第二种广泛...返回的结果由True和False（布尔型）构成，在这个例子中分别代表结果等于一级和非一级。...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子： 场景二：我们想要把所有渠道的流量来源和客单价单拎出来看一看...插入场景之前，我们先花30秒的时间捋一捋Pandas中列（Series）向求值的用法，具体操作如下： 只需要加个尾巴，均值、标准差等统计数值就出来了，了解完这个，下面正式进入场景四。
今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...行索引其实对应于Series当中的Index，也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index，而把列索引称为columns。...说白了我们可以选择我们想要的行中的字段。 ? 列索引也可以切片，并且可以组合在一起切片： ? iloc iloc从名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大，实际上也的确如此。...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。...很多人在学习pandas的前期遇到最多的一个问题就是会把iloc和loc记混淆，搞不清楚哪个是索引查询哪个是行号查询。
传递实参和定义形参（所谓实参就是调用函数时传入的参数，形参则是定义函数是定义的参数）的时候，你还可以使用两个特殊的语法：*、** 。...调用函数时使用* ，** test(*args)中 * 的作用：其实就是把序列 args 中的每个元素，当作位置参数传进去。...test(**kwargs)中** 的作用：则是把字典 kwargs 变成关键字参数传递。...定义函数参数时使用* 、** def test(*args): ...定义函数参数时 * 的含义又要有所不同，在这里 *args 表示把传进来的位置参数都装在元组 args 里面。...普通的参数定义和传递方式和 * 们都可以和平共处，不过显然 * 必须放在所有位置参数的最后，而 ** 则必须放在所有关键字参数的最后，否则就要产生歧义了。
对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示 陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累
当然在查询时，不能将每篇文献扫描一遍，来看看它是否满足上面三个条件，因此需要建立一个索引。 最简单索引的结构是用一个很长的二进制数表示一个关键字是否出现在每篇文献中。...注意，计算机作布尔运算是非常非常快的。现在最便宜的微机都可以一次进行三十二位布尔运算，一秒钟进行十亿次以上。当然，由于这些二进制数中绝大部分位数都是零，我们只需要记录那些等于1的位数即可。...为了网页排名方便，索引中还需存有大量附加信息，诸如每个词出现的位置、次数等等。因此，整个索引就变得非常之大，以至于不可能用一台计算机存下。...大家普遍的做法就是根据网页的序号将索引分成很多份（Shards)，分别存储在不同的服务器中。...每当接受一个查询时，这个查询就被分送到许许多多服务器中，这些服务器同时并行处理用户请求，并把结果送到主服务器进行合并处理，最后将结果返回给用户。 不管索引如何复杂，查找的基本操作仍然是布尔运算。
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