本文提供了一系列的示例，说明如何使用pandas执行各种SQL操作。 Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类： Series，可以理解为一个一维的数组，只是index可以自己改动。...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。...WHERE（数据过滤） 在SQL中，过滤是通过WHERE子句完成的： ? 在pandas中，Dataframe可以通过多种方式进行过滤，最直观的是使用布尔索引： ?...在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现： SQL： ? Pandas： ? DISTINCT（数据去重） SQL： ? Pandas： ?...常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 ? Pandas中对应的实现： ? 注意，在Pandas中，我们使用size()而不是count()。
import pandas as pd df.loc[1:3, ['Artist']] # loc(这里会包含两个边界的行号所在的值) ? 3. 过滤数据 过滤数据是最有趣的操作。...处理空值 数据集来源渠道不同，可能会出现空值的情况。我们需要数据集进行预处理时。 如果想看下数据集有哪些值是空值，可以使用 isnull() 函数来判断。...如果我想知道哪列存在空值，可以使用 df.isnull().any() import pandas as pd df = pd.read_csv('music.csv') print(df.isnull...处理空值，Pandas 库提供很多方式。最简单的办法就是删除空值的行。 ? 除此之外，还可以使用取其他数值的平均值，使用出现频率高的值进行填充缺失值。...上述代码的的执行过程是：Pandas 会将 Jazz 音乐类型的两行数据聚合一组；我们调用了 sum() 函数，Pandas 还会将这两行数据端的 Listeners(听众)和 Plays (播放量)
import pandas as pd df.loc[1:3, ['Artist']] # loc(这里会包含两个边界的行号所在的值) ? 3.过滤数据 过滤数据是最有趣的操作。...如果想看下数据集有哪些值是空值，可以使用 isnull() 函数来判断 import pandas as pd df = pd.read_csv('music.csv') print(df.isnull...如果我想知道哪列存在空值，可以使用 df.isnull().any() import pandas as pd df = pd.read_csv('music.csv') print(df.isnull...处理空值，Pandas 库提供很多方式。最简单的办法就是删除空值的行。 ? 除此之外，还可以使用取其他数值的平均值，使用出现频率高的值进行填充缺失值。...上述代码的的执行过程是：Pandas 会将 Jazz 音乐类型的两行数据聚合一组；我们调用了 sum() 函数，Pandas 还会将这两行数据端的 Listeners(听众)和 Plays (播放量)
安装 Pandas使用 pip 安装Pandas 可以通过 Python 的包管理工具 pip 来安装。...打开命令行或终端，输入以下命令：pip install pandas使用 Anaconda 安装如果你使用的是 Anaconda 发行版，可以通过 Conda 包管理器来安装 Pandas：conda...object选择多列print(df[['Name', 'Age']])输出： Name Age0 Alice 251 Bob 302 Charlie 35过滤数据按条件过滤...忘记导入 Pandas在使用 Pandas 之前，必须先导入库。忘记导入会导致代码无法运行。2. 索引错误在访问 Series 或 DataFrame 时，索引错误是一个常见的问题。...空值处理数据中可能存在空值（NaN），处理不当会导致错误。可以使用 dropna() 或 fillna() 方法来处理空值。df = df.dropna()df = df.fillna(0)6.
这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。然而，由于线上部署pandas版本为0.23，而explode API是在0.25以后版本中引入，所以无法使用。...explode函数在0.25版本加入，其中ignore_index则是在1.1版本增加 既然explode无法直接使用，那么就必须尝试用其他方法实现相同的效果。...至此，实际上是完成了单列向多列的转换，其中由于每列包含元素个数不同，展开后的长度也不尽一致，pandas会保留最长的长度，并将其余填充为空值(正因为空值的存在，所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...值得一提，这里的空值在后续处理中将非常有用。...同时，我们还发现不仅实现了列压缩为行，还顺带把原先多出来的NaN空值列给过滤了，简直是意外收获。实际上，这并不意外，因为stack设置了一个默认参数dropna=True。
数据清洗1.1 空值和缺失值的处理1.1.1 使用isnull()和notnull()函数1.1.1.1 isnull()语法格式：1.1.1.2 notnull()语法格式： 1.1.2 使用...一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示 1.1.1 使用isnull()和notnull()函数 可以判断数据集中是否存在空值和缺失值 1.1.1.1 isnull()语法格式： pandas.... isnull(obj) 1.1.1.2 notnull()语法格式： pandas . notnull(obj) notnull()与 isnull()函数的功能是一样的，都可以判断数据中是否存在空值或缺失值...1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列 axis：确定过滤行或列 how：确定过滤的标准，默认是‘any’ inplase:：False=不修改对象本身 1.1.2.2...1.3.1 常用的检测方法有3σ原则（拉依达准则）和箱形图 3σ原则是基于正态分布的数据检洳而箱形图没有什么严格的要求，可以检测任意一组数据， 1.3.1.1 3σ原则 是指假设一组检测数据只含有随机误差
本文将从基础到高级，逐步介绍如何使用 Pandas 进行条件过滤，并讨论常见的问题和报错及其解决方案。基础概念在 Pandas 中，数据通常存储在 DataFrame 对象中。...空值处理问题描述：数据中存在空值（NaN）时，条件过滤可能会出错。解决方案：使用 pd.notna() 或 dropna() 方法处理空值。...可以使用 eval 方法实现动态条件过滤。...，可以使用 apply 方法自定义过滤逻辑。...本文从基础到高级，介绍了如何使用 Pandas 进行条件过滤，并讨论了常见的问题和报错及其解决方案。希望本文能帮助你在实际工作中更好地利用 Pandas 进行数据处理。
quantile/sum/std/var/size Height Gender Female 170.2 63.0 Male 193.9 89.0 agg方法 groupby对象有一些缺点： 无法同时使用多个函数...无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表，本质上都是对于行的筛选，如果符合筛选条件的则选入结果表，否则不选入。...组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回True则会被保留，False则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为DataFrame返回。...在原表中通过过滤得到所有容量大于100的组： gb.filter(lambda x: x.shape[0] > 100).head() apply自定义函数 还有一种常见的分组场景，无法用前面介绍的任何一种方法处理
首先引入import pandas as pd ，这个as就是为了方便少打点字起的别名，pd就是代表pandas，import numpy as np，import matplotlib as plt，...如图所示 这里使用的方法是Series（），传入不同对象就可以实现，默认索引从0开始，也可以指定索引 （2）数据结构DataFrame Series是一组数据和一组索引组成，DataFrame就是一组数据和一对索引组成...现在excel文件格式基本都是xlsx结尾，python如何读取呢，利用read_excel()方法 如图 注意：这里读取地址的时候windows默认是\users\反斜杠，需要前面加一个r转义符，不然无法读取...有些行某些列数据格是空的，就用方法dropna（）删除这一行，但如果只想删除全空值得行，就可以加一个参数how = all即可，如图所示 （2）重复值处理 重复数据集有多条，这样就可以使用python...pandas模块处理excel表格，应该有一个大致的了解了，马上去实践吧，祝学习顺利！
说明 这节演示一下模块使用Socket0作为UDP组播(多播)通信 提醒:无论是SPI,USART,并口,程序操作步骤都是一样的! 只是不同的接口发指令发给模块,然后用不同的接收接收数据而已....测试本节代码(STM32F103xxxx) 1.用户可以使用杜邦线根据自己的情况设置和连接引脚 ? 2,注意! 要想模块使用SPI通信,模块的TX引脚需要在模块重启之前设置为低电平....,用户不需要设置,默认不过滤MAC ?...创建以后会每隔一段时间收到单片机控制模块发送的组播信息 ? 7.调试助手发送数据给单片机 单片机程序里面写的是把接收的服务器返回给服务器,并使用串口打印接收的消息 ?...2.设置MAC地址过滤 ? ?
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空，...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。不过这个命名其实是非常直观且好用的，如果熟悉Spark则会自然联想到在Spark中其实数据过滤主要就是用给的where算子。...实际上，这里的lookup可看做是loc的一种特殊形式，即分别传入一组行标签和列标签，lookup解析成一组行列坐标，返回相应结果： ?
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。...cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
代码量 Pandas库函数丰富，实现简单的数据准备任务时只需单独使用自己库函数，代码量较低。...最后循环每一组，将组内数据拼成单记录的DataFrame，循环结束时合并各条记录，形成新的DataFrame。...Pandas没有直接提供这些函数，需要硬编码实现。 有大量功能类似的函数时，Pandas要用不同的名字或者参数进行区分，使用不太方便。...比如，select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1： T.select@1(Amount>1000) 对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b： T.select@...计算同期比时，Pandas用shift函数进行整体移行，从而间接达到访问“上一条记录”的目的，再加上要处理零和空值等问题，整体代码就更长了。
来源丨网络 cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。...cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
转数值等，下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。...np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为...nan # axis 0 表示按照行，all 此行所有值都为 nan df.dropna(axis=0, how='all') 技能4：充填空值 空值一般使用某个统计值填充，如平均数、众数、中位数等...，使用函数 fillna: # 使用a列平均数填充列的空值，inplace true表示就地填充 df["a"].fillna(df["a"].mean(), inplace=True) 技能5：修复不合适值...a'] >= 100,'a')] = 100 技能6：过滤重复值 过滤某列重复值，使用 drop_duplicated 方法，第一个参数为列名，keep关键字等于last：最后一次出现此值行： df.drop_duplicates
两者都使用带标签的行和列的表格数据。 Pandas的merge函数根据公共列中的值组合dataframe。SQL中的join可以执行相同的操作。...使用默认设置完成了这个任务，所以我们不需要调整任何参数。 import pandas as pd cust.merge(purc, on='id') ? Pandas的merge函数不会返回重复的列。...因此，purc中的列中填充了这些行的空值。 示例3 如果我们想要看到两个dataframe或表中的所有行，该怎么办?...对于pandas 我们首先过滤dataframe，然后应用合并函数。...where子句来指定过滤条件。
参数说明 ① condition 过滤的条件 返回值 ① DataFrame 常用的条件类型 大于(>),小于(=),小于等于(空值。...(1)比较运算 (2)范围运算 between(left,right) (3)空值匹配 pandas.isnull(column) (4)字符匹配 (5)逻辑运算 与(&),或(|),取反(not) import...pandas df = pandas.read_csv( 'D:\\PDA\\4.8\\data.csv', sep="|" ) #单条件 df[df.comments>10000] #...多条件 df[df.comments.between(1000, 10000)] #过滤空值所在行 df[pandas.isnull(df.title)] #根据关键字过滤 df[df.title.str.contains
13422259938 3 18822256753 4 18922253721 5 13422259313 6 13822254373 7 13322252452 8 18922257681 #使用...：DataFrame 类似于Excel对过滤功能 3.1 记录抽取常用的条件类型 比较运算：> = <= !...= 例：df[df.comments>10] 范围运算：between(left, right) 取值范围前闭后闭 例：df[df.comments.between(10, 100)] 空值匹配：pandas.isnull...屏幕快照 2018-07-02 06.10.39.png 3.4 过滤空值所在行 newDF = df[pandas.isnull(df.title)] ?...屏幕快照 2018-07-02 06.11.48.png 3.5 过滤空值所在行后取反~ newDF = df[~pandas.isnull(df.title)] ?
，使用count会报错，使用transform是恰当的方法，如下例所示： import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "type": ["A", "A",...df.query()功能进行数据过滤，它支持以简洁的方式叠加很多个条件。...如果调用combine_first()方法的 df1 中数据非空，则结果保留 df1 中的数据，如果 df1 中的数据为空值且传入combine_first()方法的 df2 中数据非空，则结果取 df2...中的数据，如果 df1 和 df2 中的数据都为空值，则结果保留 df1 中的空值(空值有三种：np.nan、None 和 pd.NaT)。...DataFrame 中的列 我们可以根据名称中的子字符串过滤 pandas DataFrame 的列，具体是使用 pandas 的DataFrame.filter功能。
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