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Pandas速查卡-Python数据科学

刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...来开始学习pandas等数据科学课程。...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数

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Pandas速查手册中文版

= pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引 查看、检查数据 df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail...(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值...，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对

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14个pandas神操作，手把手教你写代码

目前Python的正式版已经更新到3.9版本，且官方不再维护2.0版本，因此建议初学者（包括已经在学习的）至少从3.6版本开始学习Python，之后的版本功能差异不会太大。...； 数据的转置，如行转列、列转行变更处理； 连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理； 对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日； 窗口计算，移动窗口统计、日期移动等...图2　读取数据的执行效果 其中： 自动增加了第一列，是Pandas为数据增加的索引，从0开始，程序不知道我们真正的业务索引，往往需要后面重新指定，使它有一定的业务意义； 由于数据量大，自动隐藏了中间部分...注意，这里并没有修改原Excel，从我们读取数据后就已经和它没有关系了，我们处理的是内存中的df变量。 将name建立索引后，就没有从0开始的数字索引了，如图4所示。 ?...： df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加 df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均 # 不同列不同的计算方法 df.groupby

3.3K20

用 Pandas 进行数据处理系列 二

获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前的所有数据df.iloc[:3,:2]从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...= df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 对分组后的部分列进行聚合 import pandas as pd

8.1K30

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

我创建了这个pandas函数的备忘单。这不是一个全面的列表，但包含了我在构建机器学习模型中最常用的函数。让我们开始吧!...本附注的结构: 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看/检查数据 选择查询 数据清理 筛选、排序和分组 统计数据 首先，我们需要导入pandas开始: import pandas as pd 导入数据...df.head(3) # First 3 rows of the DataFrame ? tail（）:返回最后n行。这对于快速验证数据非常有用，特别是在排序或附加行之后。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...假设我们想按性别将值分组，并计算物理和化学列的平均值和标准差。

8.1K20

Pandas_Study02

# axis 按行操作，how 原理同上 # 同时可以添加条件删除 print(df.dropna(axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...() """ 可以看出，当待填充的列或行符合条件时，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...([df1, df2]) 当然，列标和行标不一定是对应的，这个时候两DataFrame未匹配上的label或columns下的值为NaN concat 函数 同样的可以指定是按行操作还是按列操作。...简单的按单列分组 # 按单列进行分组 dg = df0.groupby("fruit") # 打印查看按fruit分组后的每组组名，及详细信息 for n, g in dg: print "group_name

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

、检查数据： df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info()...,col2], ascending=[True,False]) # 先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象...df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1...).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max

2.2K31

首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

对象的前n行 df.tail(n) # 查看 DataFrame 对象的最后n行 df.sample(n) # 查看 n 个样本，随机 df.shape # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引...=n) # 删除所有小于 n 个非空值的行 df.fillna(x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值 df.fillna(value={'prov':'未知'}) # 指定列的空值替换为指定内容...col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2...col1分组的所有列的均值 # 按列将其他列转行 pd.melt(df, id_vars=["day"], var_name='city', value_name='temperature') # 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表...Sub-Slide：副页面，通过按上下方向键进行切换。全屏 Fragment：一开始是隐藏的，按空格键或方向键后显示，实现动态效果。在一个页面 Skip：在幻灯片中不显示的单元。

7.4K10

Python替代Excel Vba系列（二）：pandas分组统计与操作Excel

[总分]列为判断依据 导入包 本文所需的包，安装命令如下: pip install xlwings pip install pandas 脚本中导入 本文只说重点细节，至于如何从 excel 中读取数据...排名 首先需要解决的是怎么得到班级 top 3？ 首要任务是得到排名，如下: 这里需要在数据中新增一列[排名] df.groupby('班级') 就是按 班级 分组的意思。...df.sort_values(['班级','排名'],inplace=True) ,按先[班级]后[排名]进行排序，不是必须的，只是为了方便查看数据。...注意看第3和4行数据，他们是并列第3名。并且后面的人是从第5名开始。 找出低水平学生 现在找出低于所在班级平均分的同学吧。 先按班级计算平均分，然后把平均分填到每一行上。...给表格加点颜色 首先定义一个设置颜色的方法 indices=(n for n in arg_df.index) ， 获得结果的索引值。

1.6K30

pandas技巧4

对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns() #...,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素 df.loc[0,:] # 返回第一行（索引为默认的数字时，用法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数...删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(value=...(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2...=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表 df.groupby

3.4K20

Pandas基础：列方向分组变形

小小明：「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理高手，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。 刚才碰到一个非常简单的需求： ? 但是我发现大部分人在做这个题的时候，代码写的异常复杂。...首先读取数据： import pandas as pd df = pd.read_excel("练习.xlsx", index_col=0) df 结果： ?...为了后续处理方便，我将不需要参与分组的第一列事先设置为索引。 groupby分组相信大部分读者都使用过，但一直都是按行分组，不过groupby不仅可以按行分组，还可以按列进行分组。...可以看到，非常简单，仅8行以内的代码已经解决这个问题，剩下的只需在保存到excel时设置一下单元格格式即可，具体设置方法可以参考：Pandas指定样式保存excel数据的N种姿势 简单讲解一下吧： df.columns.str...，axis=1则指定了groupby按列进行分组而不是默认的按行分组。

1.4K20

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...在开始使用Python进行数据导入前需要先导入numpy和pandas库 import numpy as np import pandas as pd 导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv...Head函数用来查看数据表中的前N行数据 #查看前3行数据 df.head(3) 9.查看后10行数据 Tail行数与head函数相反，用来查看数据表中后N行的数据 #查看最后3行 df.tail(3...2.按位置提取(iloc) 使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后 的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始。...Python中通过pivot_table函数实现同样的效果 #设定city为行字段，size为列字段，price为值字段。 分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。

11.4K31

Day.5利用Pandas做数据处理（二）

# 使用join合并，着重关注的是 行的合并 import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list...,直接跳过层级，最内层开始取) print(s.iloc[1]) print(s.iloc[1:4]) # 注：列值中的数字是随机数，这里不附上运行结果，可以先把复制过去，全部注释，然后一行一行的运行...，所以运行完一次，我们将print注释 # 创建一个含有一千行的时间序列,时间跨度从2019年到2021年 long_ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index...按‘Age’分组范围对性别(sex)进行分组统计 print(pd.crosstab(age_groups, df['Sex'])) ''' Name: Age, Length: 100, dtype:...def top(smoker,col,n=5): return smoker.sort_values(by=col)[-n:]# [-n:]切片，负号表示从末尾往前取 print(df1

3.8K20

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算 df.insert(2, 'new_col', new_col...Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...random_state ：随机数发生器种子 axis：选择抽取数据的行还是列 axis=0:抽取行 axis=1:抽取列 比如要从df中随机抽取5行： sample1 = df.sample(n=5...) sample1 从df随机抽取60%的行，并且设置随机数种子，每次能抽取到一样的样本： sample2 = df.sample(frac=0.6,random_state=2) sample2...用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据

4.1K20

esproc vs python 4

df.shift(1)表示将原来的df下一行，即相对于当前行为上一行，给该数组赋值为增长比（当前行减上一行的值除以上一行的值），由于月份不同，所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan，最后将该数组赋值给...，从排列/序表A中找到主键等于k的成员，有索引表则使用索引表。...@d选项，从A(1)中去掉A(2) &…A(n)中的成员后形成的新序表/排列，即求差集。新表与旧表的差集即新增加的记录。 A7:求旧表与新表的差集，即旧表中删除的记录。...最后将该数组转换为dataframe，得到这种货物的出入库状态 将所有货物的出入库状态都放入开始新建的list中 最后pd.concat([df1,df2,…,dfn],ignore_index)合并这些...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。

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