Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&： df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...Pandas轻松做到。通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。...二 实战本篇起始导入pandas库，后续的pd值的是pandas库import pandas as py生成DataFrame"""making a dataframe"""df = pd.DataFrame...得到另一个DataFrame或值"""to get an array from a data frame or a series use values, note it is not a function...row of “svd” is applied to a different DataFrame rowdataset['Norm']=svds根据某一列排序"""sort by value in a
3.计算占比 有了前面的基础，就可以进行最终计算了：直接用商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新的列pct即可。 ?...4.格式调整 为了美观，可以将小数形式转换为百分比形式，自定义函数即可实现。 ? 思路二： 对于上面的过程，pandas中的transform函数提供了更简洁的实现方式，如下所示： ?...具体可以参考官方文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html...#pandas.DataFrame.transform。...以上三种调用apply的方式处理两列的差，换成transform都会报错。 利用transform填充缺失值 transform另一个比较突出的作用是用于填充缺失值。举例如下： ?
如果想使用这个数据集，我们有两个选择：忽略缺失的数据，或者用一些值替代。 1. 准备 要实践本技巧，你要先装好pandas模块。 2. 怎么做 csv_read DataFrame可供使用。...原理 pandas的.fillna(...)方法帮我们处理了所有重活。这是DataFrame对象的一个方法，将要估算的值作为唯一必须传入的参数。...原理 要规范化数据，即让每个值都落在0和1之间，我们减去数据的最小值，并除以样本的范围。统计学上的范围指的是最大值与最小值的差。...normalize(...)方法就是做的前面描述的工作：对数据的集合，减去最小值，除以范围。 标准化的过程类似：减去平均数，除以样本的标准差。这样，处理后的数据，平均数为0而标准差为1。...columns参数指定了代码要处理的DataFrame的列（或某些列，因为可以传入列表）。通过指定前缀，我们告诉方法生成的列名以d打头；本例中生成的列会叫d_Condo。
pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引...而DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...取值，根据需要 money_series.iloc[[3, 0]] # 取第四个值和第一个值 """ d 5 a 200 Name: money, dtype: int64 """ 上面是根据序号进行取值...如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。
下表对DataFrame进行了总结： 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利:布尔型数组（过滤行）、切片(行切片)、或布尔型DataFrame（根据条件设置值...，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。...print(obj.sort_values()) 当排序一个DataFrame时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...将一个或多个列的名字传递给sort_values的by选项即可达到该目的： import pandas as pd frame = pd.DataFrame({'b': [4, 7, -3, 2],...DataFrame的行用0，列用1 skipna 排除缺失值，默认值为True level 如果轴是层次化索引的（即Multilndex)，则根据level分组约简 有些方法（如idxmin和idxmax
我们还使用了DataFrame的.append(...)方法：有一个DataFrame对象（例子中的sample），将另一个DataFrame附加到这一个已有的记录后面。...ignore_index参数设为True时，会忽略附加DataFrame的索引值，并沿用原有DataFrame的索引值。 4. 更多 有时，你会希望指定抽样的数目，而不是占原数据集的比例。...value_counts()方法返回的是指定列（例子中的beds）中，每个值的数目。然后将数据集中每条记录除以ttl_cnt再乘以想要的样本大小。 抽样可以使用.sample(...)方法。...本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1. 准备 要实践本技巧，你需要pandas、SQLAlchemy和NumPy。其他没有什么要准备的。 2....接着我们将这些数字与要归到训练集的比例（1-test_size）进行比较：如果数字小于比例，我们就将记录放在训练集（train属性的值为True）中；否则就放到测试集中（train属性的值为False）
常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...=True) 只能根据0轴的值排序。...的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。
这不仅可以帮助我们查看哪些要素是线性相关的，而且如果要素之间的相关性很强，我们可以将其删除以防止信息重复。 您如何衡量相关性？ 在数据科学中，我们可以使用r值，也称为Pearson的相关系数。...这可测量两个数字序列（即列，列表，序列等）之间的相关程度。 r值是介于-1和1之间的数字。它告诉我们两列是正相关，不相关还是负相关。越接近1，则正相关越强。...这个数据集包含哪些电影来自于哪个平台，它还包括关于每部电影的一些不同的列，如名称、IMDB分数等。 导入数据和简单的清洗 我们将首先导入数据集，然后使用PANDAS将其转换为DataFrame。...使用core()方法 使用Pandas correlation方法，我们可以看到DataFrame中所有数字列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。...要探索的另一个假设。 不同的平台似乎不会根据评论者的得分来选择电影。我们可以探索另一个很酷的假设。 在几秒钟内，我们就能看到如何输入数据，并至少可以探索3个想法。
9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...=True) 只能根据0轴的值排序。...方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut
排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。...除了sum之外，另一个常用的就是mean，可以针对一行或者是一列求平均。 由于DataFrame当中常常会有为NA的元素，所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。
import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 返回一个DataFrame，其中包含索引3、4、5和6处的行 food_info.loc...: gram_columns.append(c) # 将gram_columns相关列读取到gram_df gram_df = food_info[gram_columns] # 读取gram_df...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...---- max import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # Energ_Kcal列上的最大值 max_calories...---- sort_values import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 默认情况下，panda将按照我们按升序指定的列对数据进行排序
我将使用pandas库进行数据分析和可视化，因此这也是使用pandas的函数和方法的良好实践。 让我们从导入库并将数据集读入一个Pandas dataframe开始。...office列仅表示这是总统选举，因此它包含一个惟一的值(US President)。version和notes列也没有任何用处。 我们可以使用Pandas的drop函数来删除这些列。...“totalvotes”列显示特定状态下的投票总数。因此，下面的代码将创建一个dataframe，其中包含每个州对于每次选举的总票数。...我们将首先在dataframe中添加一个“winner”列。 维基百科页面包含了美国总统的名单。使用read_html函数可以很容易地将这些表读入到一个panda数据框架中。...我们将添加一个比率列，即候选人票数除以总票数。
安装非常方便： pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素（以及DataFrame的行和列）的对象被称为索引。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...大多数Pandas函数都会忽略缺失的值： 更高级的函数（median, rank, quantile等）也是如此。 算术操作是根据索引来调整的： 在索引中存在非唯一值的情况下，其结果是不一致的。...第一步是通过提供将一个Series（或一个DataFrame）分成若干组的标准来建立一个惰性对象。...这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是： 迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）： groupby 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）： 所有操作都不包括NaNs 在这个例子中，根据数值除以
'] = df['Age'] + 1 print(df, end="\n\n") # 缺失值处理 填充缺失值 使用每列的均值填充缺失值 df['Age'].fillna(df['Age'].mean...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median...as pd df = pd.read_csv('excel_path/data.csv') # 创建另一个 DataFrame 注意这个Name相当于是键 data2 = { 'Name'...) 修改列：直接赋值 缺失值处理：DataFrame.isnull(), DataFrame.fillna(), DataFrame.dropna() 「统计分析」: 描述性统计：DataFrame.describe...# 创建另一个 DataFrame data2 = { 'Name': ['刻晴', '丽莎', '巴尔泽布'], 'Age': [19, 21, 24], 'City': [
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签，就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index，例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。
排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...索引排序 对于DataFrame来说也是一样，同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据，所以在使用上会有些不同。...值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。 ?...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。
＃8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构，例如Excel for Python。...data[‘music’].apply(lambda x: 1 if x == ‘bach’ else 0) 将输出： ? 其中第一列是DataFrame索引，第二列是代表单行if输出的系列。...在第4行，我们 将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...我们将.apply（）函数的输出分配给名为“ new_shelf”的新DataFrame列。...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?
pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。...使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接，代码示例： obj2*2 np.exp(obj2) 还可以将 Series...数据结构 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...iloc获取特定位置的值, iloc是根据行数与列数来索引的 print(df.iloc[1,0]) # 13, numpy ndarray ''' 4 ''' print(df.iloc[3:
在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。...如果调用append()的DataFrame和传入append()的DataFrame中有不同的列，则添加后会在不存在的列填充空值，这样即使两个DataFrame有不同的列也不影响添加操作。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。
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