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Pandas知识点-Series数据结构介绍

使用type()函数打印数据的类型，数据类型为Series。从csv文件中读取出来的数据是DataFrame数据，取其中的一列，数据是一个Series数据。...因为数据是一维的(只有一列)，所以Series只有行索引，没有列索引。 ? Series由行索引和数据组成。如果数据行数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状：", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series...在调用reset_index()时，要将drop参数设置为True，否则Pandas不会删除前面设置的行索引，而是将设置的行索引移动到数据中，使数据变成两列，这样数据就变成了DataFrame，而不再是

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超级攻略！PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...移动列 # 将 Date 移动至第一列 >>> cols = list(new_df) >>> cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Date'))) >>> cols...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。...>>> T = A.transpose() >>> print("矩阵转置: \n", T) 矩阵转置: [82.63999939 82.84999847 81.94000244 81.16000366...78.19000244 80.98000336 79.80000305 79.41000366] 访问矩阵元素、行和列 访问一维矩阵单个元素 # 第一个元素 >>> print("A[0

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pandas系列11-cutstackmelt

pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...插入新行或列 Excel Excel直接在确定要加入的某行或者列的前面，在菜单栏中选择加入即可 ?...行列互换 行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制 在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?

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Python pandas对excel的操作实现示例

增加计算列 pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如： import pandas as pd df1 = pd.read_excel('....如果列名 （column name）没有空格，则列有两种方式表达： df1['city'] df1.city 如果列名有空格，或者创建新列（即该列不存在，需要创建，第一次使用的变量），则只能用第一种表达式...# 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T df_sum ? 如果想要把合计数放在数据的下方，则要稍作加工。...首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的列，然后再通过 append() 方法，将合计行放在数据的后面： # 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame...可以对Excel进行基础的读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查 Pandas可以进行表中列行筛选等 到此这篇关于Python pandas对excel的操作实现示例的文章就介绍到这了

4.4K20

python转置矩阵代码_python 矩阵转置

用python怎么实现矩阵的转置 只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的 python矩阵转置怎么做？...T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置 如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行转置操作 需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要转置一个二维数组,将行列互换...(‘C:/your_data.xlsx’,0, header = False) df_T = df.T #获得矩阵的转置 df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行...N列的矩阵 就是说A=1 2 3 4 如何使用函数将A变成 B=1 2 3 4 5 有两种方法可以实现： 转置矩阵： B = A’; 通用方法：reshape()函数 示例如下： 说明：reshape(...A,m,n) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵： length = 5matrix = [range(i*length, (i

5.5K50

Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍

DataFrame数据由三个部分组成，行索引、列索引、数据。pandas读取DataFrame数据时，如果数据行数和列数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...= data.T print("转置后形状：", data2.shape) 形状：(4726, 15) 转置后形状：(15, 4726) 4....Pandas中实现了两个常用的部分显示方法，head()和tail()。 head(n=5): 显示前5行数据。n可以根据需要传入，如果不传值默认显示5行。 tail(n=5): 显示后5行数据。...设置某一列为行索引 上面的DataFrame数据中，行索引是0~4725的整数，假如要设置日期为行索引，可以使用set_index()方法设置。...将日期设置为行索引后，“日期”这一列数据变成了索引，数据中就不再有日期了。可见，set_index()移动了列的位置，从数据移动到了行索引(但没有删除数据)。

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超级攻略！PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...'] >>> new_df['Date'] = new_column >>> new_df.head() 移动列 # 将 Date 移动至第一列 >>> cols = list(new_df) >>...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。...>>> T = A.transpose() >>> print("矩阵转置: \n", T) 矩阵转置: [82.63999939 82.84999847 81.94000244 81.16000366...78.19000244 80.98000336 79.80000305 79.41000366] 访问矩阵元素、行和列 访问一维矩阵单个元素 # 第一个元素 >>> print("A[0

5.7K10

数据导入与预处理-课程总结-01~03章

数据查看、转置 2. 添加、修改、删除值 3. 排序 3.2.5 Index索引对象 1.索引对象概述 2. 索引对象操作 3....2.5.3 数组转置 熟悉数组的转置，可以通过T属性、transpose()方法、swapaxes()方法实现数组转置操作 2.5.4 随机数生成 1. numpy的random库 python里随机数生成主要有两种方式...所有数据：True返回原数据，False返回值为NaN 输出为： 3.2.4 DataFrame基本操作技巧 数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序 1....数据查看、转置 # 数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100, columns...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引

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科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

8.2.2、pandas Series 类型 可以将 Series 类型看作一维数组， 字典类型转为 Series 类型/pandas 一维数组，更适合科学计算 from pandas import...，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...转置 1）只查找60年代这组，全部列 res['60年代':'60年代'] Out： 0 1 2 60年代 1 2 3 2）查找60-70年代，全部列 res["60年代":"70年代"...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...2）去掉索引，header=None 第一行也当作 value，填充 0123…作为默认列索引，不是将第一行给去掉 data = pd.read_csv('demo.CSV' , header=None

2.9K180

DataFrame的数据处理（Pandas读书笔记6）

本期和大家分享DataFrame数据的处理~ 一、提取想要的列 第一种方法就是使用方法，略绕，使用.列名的方法可以提取对应的列！ 第二张方法类似列表中提取元素！本方法是我们将来比较常用的方法。...所以DataFrame可以看做是Series的集合，而提取出任意的列就是Series。 二、提取想要的行 DataFrame有个特性就是可以任意进行行列处理，那如何提取某行呢？....head()可以提取整个表的任意前多少行 .tail()可以提取整个表的任意后多少行 如果在括号内不输入参数，则默认返回五行。 针对行的问题，暂时先介绍到这里，后续会再次分享到。...如果我们直接对某个不存在的列进行赋值，pandas同样会默认帮我们创建好新的列，然后将对应的值存进去。...四、DataFrame的转置 对象.T方法可以将DataFrame进行转置，这里需要说明，该方法并不改变原数据的存储，如果想改变原数据需要重新赋值一次！

1.1K50

Python 实现Excel自动化办公《下》

上一讲我们讲到了Python 针对Excel 里面的特殊数据处理以及各种数据统计，本讲我们将引入Pandas 这个第三方库来实现数据的统计，只要一个方法就可以统计到上一讲的数据统计内容，本讲也会扩展讲讲...pd1.columns.values) #输出序号的名字，返回的是一个一维的ndarray print(pd1.shape) #输出 指定输出 #指定输出 print(pd1.values[0]) #输出第一行的值...print(pd1.values[0:2])#查看第一二行的值，返回的是一个二维的ndarray print(pd1[0:3]) #返回的是DateFrame类型的前三列数据，带有标签 print(pd1...(pd1['工号'].values) #查看某一列所有的值，返回的是一维的ndarray 转置输出 #转置输出 print(pd1.T)#整个数据集的翻转展示 print(pd1[0:3].T) #前三行数据翻转展示...分 print(df.fillna({"A":222},inplace=True))#将A列为nan的值设置为222 print(df.dropna(axis="columns"))#删除有空值的列 print

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Numpy和pandas的使用技巧

到1之间 np.random.rand(10, 10) 创建指定形状(示例为10行10列)的随机数组(范围在0至1之间) np.random.uniform(0, 100)创建指定范围内的一个数...) 行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0...表示列1表示行) 指定轴平均值mean(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴方差 std (参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行...行列式求值 np.linalg.det() 计算矩阵的逆 np.linalg.inv() 矩阵乘 np.dot(), a.dot(b)或者np.dot(a,b) 矩阵的转置...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组

3.5K30

pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable...columns 查看各列的标签 values 查看数据框内的数据，也即不含表头索引的数据 describe 查看数据每一列的极值，均值，中位数，只可用于数值型数据 transpose 转置，也可用Ｔ来操作...=0) 根据axis=0或者1按照横坐标或者纵坐标进行排序 7.df.sort_values('按照的对象名称') 按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置axis=0或者1进行修改,默认升序 8....df里的值按行取行 取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引 取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引...,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列 取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面按行取值 按行取值

1.5K20

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

今天我们重新盘点66个Pandas函数合集，包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等，涉及“数据清洗”的方方面面。...此外，isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值，isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。...英文大小写转换 pad/center 在字符串的左边、右边或左右两边添加给定字符 repeat 重复字符串几次 slice_replace 使用给定的字符串，替换指定的位置的字符 split 分割字符串，将一列扩展为多列...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出： 行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。

3.7K11

Python-Pandas之DataFrame转字典

参考链接： Python | 使用Pandas.drop()从DataFrame删除行/列 将DataFrame的某列数据取出来，然后转化成字典：  import pandas as pd data =...man', 'women', 'man', 'women'] } df = pd.DataFrame(data) print(df) dff = df[['name', 'age']] # 取出其中两列...dff = dff.drop_duplicates(subset=['name'], keep='first') #如果有重复项，需要去除，确定是保存那一列，否则会用后面的替换掉前面的 dff.set_index...(keys='name', inplace=True) # 设置作为key的列为index dff = dff.T #取它的转置 dic = dff.to_dict(orient='records')[...0] #转化成字典，这可能会有多行，导出是一个字典类型的数组，我们取第一项就可以了 print(dic) d = pd.Series(df.age.values,index=df.name).to_dict

1.9K00

数据科学竞赛：递增特征构建的简单实现

就是3个月均aum之间的关系：如果是递增的就将新生成的特征记录为1，反之记录为0 数据准备 在进行实验之前我们进行数据的准备，我们设置的实验数据如下： import pandas as pd data...这是关于列递增的方式，使用Pandas自带的方法就可以完成。 行递增 上述方式判断是列递增，那么怎么实现行数据的递增判断呢？...（2）第2种方法是对目标dataframe进行转置，再使用自带的方法进行判断，接下来我将写一个函数，用来判断每一行数据是否都是递增的，并新增一列来存储判断的结果： import gc import pandas...找答案的时候我们会发现一个新的问题：大矩阵/大稀疏矩阵的转置问题。 感觉又有话题讨论了，不过这次我们不讨论。...总结 本次文章我们以构建特征工程中遇到的一个问题出发，讲解了如何计算一个increasing趋势特征，并引出一个值得思考的问题：大矩阵的转置(存储)。如果有空我们下期推文将研究一下大矩阵的相关问题。

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