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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

SQL语句提供了很多种JOINS 的类型： 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...注：如果我们想排除Regina Philangi ，可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接，如下所示。...交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。下表说明了将表 df1 连接到另一个表 df2 时交叉连接的结果。...也可以使用 pandas.concat () 函数，与 pandas.merge () 函数相同的结果。

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Pandas按班拆分Excel文件+按班排名和按级排名

Pandas groupby rank, 今天学习有： 1。用pandas.groupby+apply+to_excel进行按‘班别’列对一个Excel文件拆分成一个班一个文件的操作。...简单又强大 2.pandas+groupby+rank利用总分按班排名与按级排名 原数据表 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df=pd.read_excel..._1.xlsx') """ print(df) #在列的方向上删除‘学号’‘语文’ df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) #在列的方向上删除index为1 和2...的整行数据 df=df.drop([1,2],axis=0) print(df) """ #f=df.groupby(['班别']).get_group(901) #print(f) #按班别拆分开另存了一个班一个...index=False)) #按语文成绩排名，并添加‘语名’并输入数字 #df['语名']=df['语文'].rank(ascending=0,method='dense') #只是按数学成绩排名，并重新列表

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    Python字符串必须会的基操——拆分和连接

    在本文中，您将学习一些最基本的字符串操作：拆分、连接和连接。您不仅会学习如何使用这些工具，而且会更深入地了解它们的工作原理。...当有前导或尾随分隔符时，您将得到一个空字符串，您可以在结果列表的第一个和最后一个元素中看到该字符串。...如果有多个连续的分隔符（例如“this”和“is”之间以及“is”和“my”之间），第一个将用作分隔符，随后的分隔符将进入您的结果列表作为空字符串。...然后我们将该调用的结果附加到恰当命名的results数组并将其返回给调用者。 连接和连接字符串 -------- 另一个基本的字符串操作与拆分字符串相反：字符串连接。如果你没见过这个词，别担心。...把这一切捆绑在一起 --------- 尽管 Python 中最基本的字符串操作（拆分、连接和连接）的概述到此结束，但仍有大量字符串方法可以让您更轻松地操作字符串。

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    Excel公式技巧：使用OFFSET函数对数据块进行拆分和连接

    OFFSET函数是Excel的一个非常有用的函数，在《详解OFFSET函数》中，我们详细讲解了OFFSET函数的运行原理和使用以及其局限。...OFFSET函数可以给我们提供一个对单元格区域的引用，从给定的起始单元格开始，移动到给定的单元格并扩展给定的高度和宽度。...将一块数据拆分后，我们可以进行组合。...";"34";"56";"10";"23"} 又如，如果要将图1中相邻两行对应列中的数字连接起来，可以使用： nList&OFFSET(nList,1,) 得到： {"13","24";"35","46...68";"73","84";"37","46";"73","64";"35","46";"51","60";"12","03";"2","3"} 这些都可以应用到更大的公式中，与其他函数配合，得到想要的结果

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    50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

    要拆分的字符串或正则表达式。如果未指定，则在空格处拆分。 n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量， None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。...要拆分的字符串或正则表达式。如果未指定，则在空格处拆分。 n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量。None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。...将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。...DD 4 EE # 不同的行重复不同的次数 s.str.repeat(repeats=[1, 2, 3]) 0 a 1 bb 2 ccc 8、cat() 连接字符串，对于不同对象的作用结果并不相同...如果na_rep 为None，并且others 不是None，则在任何列(连接之前)中包含缺失值的行将在结果中具有缺失值。

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    Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

    合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...pd.merge(df1,df2,on='key') 2.2 默认情况下，merge做的是"inner"连接，结果中的键是交集。其他方式有“left”、“right”、“outer”。...索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4. 重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。...5.4 离散化和面元划分 为了便于分析，连续数据常常被分散化或拆分成“面元”（bin）。 pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。...字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。 字符串“：：”的jion方法以冒号分隔符的形式连接起来。

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    pandas常用字符串处理方法看这一篇就够了

    这一类方法主要是基于原有的Series数据，按照一定的规则，利用拼接或映射等方法合成出新的Series，主要有： 2.1.1 利用join()方法按照指定连接符进行字符串连接 当原有的Series中每个元素均为列表...，且列表中元素均为字符串时，就可以利用str.join()来将每个列表按照指定的连接符进行连接，主要参数有： 「sep：」 str型，必选，用于设置连接符 它除了可以简化我们常规使用apply()配合'...连接符'.join(列表)实现的等价过程之外，还可以在列表中包含非字符型元素时自动跳过此次拼接返回缺失值，譬如下面的例子： s = pd.Series([ ['a', 'b', 'c'],...，pandas中常用的有： 2.3.1 利用slice()进行字符切片 当我们想要对字符型Series进行元素级的切片操作时，就可以用到str.slice()，其三个参数依次为start、stop和step...中不同列的形式存储拆分结果，默认为False。

    1.3K10

    （数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结

    本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理方法，提升日常数据处理分析效率： image.png 2 pandas常用字符串处理方法 pandas中的常用字符串处理方法，可分为以下几类：...　　当原有的Series中每个元素均为列表，且列表中元素均为字符串时，就可以利用str.join()来将每个列表按照指定的连接符进行连接，主要参数有： sep： str型，必选，用于设置连接符 　　它除了可以简化我们常规使用...apply()配合'连接符'.join(列表)`实现的等价过程之外，还可以在列表中包含非字符型元素时自动跳过此次拼接返回缺失值，譬如下面的例子： s = pd.Series([ ['a', 'b...，pandas中常用的有： 2.3.1 利用slice()进行字符切片 　　当我们想要对字符型Series进行元素级的切片操作时，就可以用到str.slice()，其三个参数依次为start、stop和...中不同列的形式存储拆分结果，默认为False。

    1.3K30

    单列文本拆分为多列，Python可以自动化

    示例文件包含两列，一个人的姓名和出生日期。 图2 我们的任务如下： 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日 让我们将数据加载到Python中。...我们可以使用Python字符串切片来获取年、月和日。字符串本质上类似于元组，我们可以对字符串使用相同的列表切片技术。看看下面的例子。...看一个例子： 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符，将字符串拆分为两个单词。从技术上讲，我们可以使用字符作为分隔符。注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。 那么，如何将其应用于数据框架列？...让我们在“姓名”列中尝试一下，以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的，但是当我们检查数据类型时，它似乎是一个pandas系列，每行是包含两个单词的列表。...图8 正如预期的那样，由于存在多个列（系列），因此返回的结果实际上是一个数据框架。

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    Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？

    其中： split：按照某一原则（groupby字段）进行拆分，相同属性分为一组 apply：对拆分后的各组执行相应的转换操作 combine：输出汇总转换后的各组结果 02 分组（split）...、字典等形式作为参数 例如需要对如上数据表中两门课程分别统计平均分和最低分，则可用列表形式传参如下： ?...如果想对语文课求平均分和最低分，而数学课求平均分和最高分，则可用字典形式参数： ?...transform，又一个强大的groupby利器，其与agg和apply的区别相当于SQL中窗口函数和分组聚合的区别：transform并不对数据进行聚合输出，而只是对每一行记录提供了相应聚合结果；而后两者则是聚合后的分组输出...当然，这一操作也可以通过mean聚合+merge连接实现： ? 实际上，pandas中几乎所有需求都存在不止一种实现方式！

    4.3K40

    BMC Medicine：早期遭受逆境的儿童的生长迟缓与大脑功能连接和认知结果的改变有关

    研究者使用高密度EEG检测儿童身体生长、脑功能连接（FC）和认知发展之间的关系。...重点关注HAZ和源空间EEG功能连接（FC）之间的关系，以及FC是否调节HAZ（Height-for-age Z分数）和认知功能之间的关系。...结果： 儿童生长和大脑平均FC ? Fig. 1 6个月（红）婴儿和36个月（绿）儿童的全脑平均功能连接谱密度（FCSD）。 1....研究者的结果发现：对于生活在低收入国家儿童来说，早期身体生长（HAZ）与脑网络连接（在theta和beta频带上，脑区之间的FC）的变化有关。在年长组中，研究者也发现FC与后期的认知结果有相关关系。...这证明生长迟缓（慢性营养不良的指标）与广泛的EEG功能连接潜在相关；在前5年的生活中，EEG功能连接又与后期更差的认知结果有关。

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    一看就会的Pandas文本数据处理

    文本数据类型 在pandas中存储文本数据有两种方式：object 和 string。...方法split()返回的是一个列表 我们可以使用get 或 []符号访问拆分列表中的元素 我们还可以将拆分后的列表展开，需要使用参数expand 同样，我们可以限制分隔的次数，默认是从左开始（rsplit...文本拼接 文本拼接是指将多个文本连接在一起，基于str.cat()方法 比如，将一个序列的内容进行拼接，默认情况下会忽略缺失值，我们亦可指定缺失值 连接一个序列和另一个等长的列表，默认情况下如果有缺失值...，则会导致结果中也有缺失值，不过可以通过指定缺失值na_rep的情况进行处理 连接一个序列和另一个等长的数组（索引一致） 索引对齐 在索引对齐中，我们还可以通过参数join来指定对齐形式，默认为左对齐...比如下面这个案例，我们用正则表达式将文本分为两部分，第一部分是字母a和b，第二部分匹配数字： 在上述案例中，expand参数为Fasle时如果返回结果是一列则为Series，否则是Dataframe。

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    Pandas用的6不6，来试试这道题就能看出来

    导读 近日，在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题，凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底，很快就完成了。特此小结，以资后鉴！...图片源自LeetCode56题截图 在完成单个用户区间合并的基础上，如何处理多用户的区间合并以及最后结果的拼接问题。...可以肯定的是，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的所有区间嵌套列表，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中的一个有用的API——explode，即将一个序列分裂成多行，从如下的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（即要拆分的列），当该列的取值是一个列表型的元素时...至此，已经完成了大部分功能实现，仅差最后一步，即将各用户的历次合并后的行为起止时间拆分为两列，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。

    1.6K10

    Python对比VBA实现excel表格合并与拆分

    日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~ 1.Excel表格合并     1.1.Python实现表格合并     ...因此，在这里我们主要用到两个库：os和pandas,其中os用于获取文件夹下全部满足要求的文件信息，pandas用于读取表格数据并进行concat。...['huawei.xlsx', 'oppo.xlsx', 'vivo.xlsx'] 打开 测试数据所在文件夹，我们看到一共有三份数据，和上面结果一致 ?...\测试数据\huawei.xlsx    F:\微信公众号\表格合并与拆分\测试数据\oppo.xlsx    F:\微信公众号\表格合并与拆分\测试数据\vivo.xlsx # 导入pandas库... as pd # 修改当前目录为 测试数据所在目录 os.chdir(r'F:\微信公众号\表格合并与拆分\测试数据') # 新建一个空列表，用于存储表格数据 fileList = [] # 把文件夹下表格数据放在一个列表里

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    80行代码自己动手写一个表格拆分与合并小工具（文末附工具下载）

    和xlrd，建议加上) pip install pandas pip install openpyxl pip install xlrd pip install pysimplegui pip install...表格拆分 Python实现表格拆分的逻辑比较简单，就是利用pandas分组然后将每组的数据单独导出存表即可 原表数据长这样： ?...导出结果如下： ? 拆分 3. 表格合并 Python实现表格合并的本质是 遍历全部表格数据，然后采用concat方法进行数据合并Pandas学习笔记02-数据合并。...因此，在这里我们主要用到两个库：os和pandas,其中os用于获取文件夹下全部满足要求的文件信息，pandas用于读取表格数据并进行concat。...GUI设计 因为要支持表格拆分和合并，我们已经在2和3部分将这两个功能封装为函数了。 关于GUI的功能部分，需要支持以下功能。

    1.2K40

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十五）

    ## 拆分和替换字符串 像split这样的方法返回一个列表的 Series： In [38]: s2 = pd.Series(["a_b_c", "c_d_e", np.nan, "f_g_h"], dtype...t.str.cat(sep=",") Out[72]: 'a,b,d' In [73]: t.str.cat(sep=",", na_rep="-") Out[73]: 'a,b,-,d' 将一个 Series 和类似列表的东西连接成一个...方法摘要 方法 描述 cat() 连接字符串 split() 使用分隔符拆分字符串 rsplit() 从字符串末尾开始使用分隔符拆分字符串 get() 索引到每个元素（检索第 i 个元素） join()...拆分和替换字符串 像split这样的方法会返回一个列表的 Series： In [38]: s2 = pd.Series(["a_b_c", "c_d_e", np.nan, "f_g_h"], dtype...t.str.cat(sep=",") Out[72]: 'a,b,d' In [73]: t.str.cat(sep=",", na_rep="-") Out[73]: 'a,b,-,d' 将 Series 和类似列表的内容连接成

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    数据分析之Pandas VS SQL！

    文章转载自公众号：数据管道 Abstract Pandas是一个开源的Python数据分析库，结合 NumPy 和 Matplotlib 类库，可以在内存中进行高性能的数据清洗、转换、分析及可视化工作...SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...GROUP BY（数据分组） groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组，应用一些函数(通常是聚合)，然后将这些组组合在一起: ?...每个方法都有参数，允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的列(列名或索引) ?...现在看一下不同的连接类型的SQL和Pandas实现： INNER JOIN SQL： ? Pandas： ? LEFT OUTER JOIN SQL： ? Pandas： ?

    3.2K20

    pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

    datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...字典键是我们要处理的数据列，字典值（可以是单个值或列表）是我们要执行的操作。 图4 图5 使用字典方式，除非使用rename()方法，否则无法更改列名。...Pandas groupby：拆分-应用-合并的过程 本质上，groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程： Split拆分：将数据拆分为组 Apply应用：将操作单独应用于每个组（从拆分步骤开始）...Combine合并：将结果合并在一起 Split数据集 拆分数据发生在groupby()阶段。...因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。例如，属性groups为我们提供了一个字典，其中包含属于给定组的行的组名（字典键）和索引位置。

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