因为 Pandas 中,相同类型的值会分配到相同的字节数,而 NumPy ndarray 里存储了值的数量,所以 Pandas 可以快速并准确地返回一个数值列占用的字节数。...对象列表中的每一个元素都是一个指针(pointer),它包含了实际值在内存中位置的“地址”。...category 类型在底层使用整数类型来表示该列的值,而不是原始值。Pandas 用一个单独的字典来映射整数值和相应的原始值之间的关系。当某一列包含的数值集有限时,这种设计是很有用的。...在上面的表格中,我们可以看到它只包含了七个唯一的值。我们将使用 .astype() 的方法将其转换为 categorical。 如你所见,除了列的类型已经改变,这些数据看起来完全一样。...pandas.read_csv() 函数有几个不同的参数可以让我们做到这一点。dtype 参数可以是一个以(字符串)列名称作为 keys、以 NumPy 类型对象作为值的字典。
我们知道,Pandas中的DataFrame有很多特性,比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构:外层字典的key为各个列名(column),相应的value为对应各列,而各列实际上即为内层字典,其中内层字典的...所以,对于一个DataFrame,我们可以方便的使用类似字典那样,根据一个列名作为key来获取对应的value值,例如在上述DataFrame中: 当然,这是Pandas中再基础不过的知识了,这里加以提及是为了引出...我们可以将其强制转化为一个列表,并进而得到如下结果: 那么,DataFrame的items方法与这里要讲的iteritems方法有什么关系呢?...首先来看函数的签名文档: 而后,仍以前述DataFrame为例,查看其返回结果: 这里仍然显式转化为list输出 结果不出所料:返回结果包含5个元组对,其中各元组的第一个值为相应的行索引,第二个值为对应行的...仍然来看函数签名文档: 而后,再看上述DataFrame调用itertuples后的返回结果: 其中,返回值包含5个namedtuple,这里每个namedtuple都被命名为Pandas,这可以通过
用字典初始化的系列 有了pandas,我们也可以用字典数据类型来初始化一个系列。这样,我们不会将索引声明为单独的列表,而是使用内置键作为索引。...让我们创建一个名为ocean.py的文件,并添加以下字典并调用它来打印它。...第一个系列将是我们之前的avg_ocean_depth系列,第二个max_ocean_depth系列将包含地球上每个海洋最大深度的数据,以米为单位。...在我们的示例中,这两个系列都具有相同的索引标签,但如果您使用具有不同标签的Series,则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的,我们将其声明为Series'变量的键。...让我们创建一个名为user_data.py的新文件并使用一些缺少值的数据填充它并将其转换为DataFrame: import numpy as np import pandas as pd user_data
当通过列表字典来创建 DataFrame 时,每个字典通常代表一行数据,字典的键(key)对应列名,而值(value)对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同,pandas 将如何处理呢?...下面举一个简单示例: # 导入 pandas 库 import pandas as pd import numpy as np # 创建包含不同 key 顺序和个别字典缺少某些键的列表字典 data...pandas 是一个强大的数据处理库,提供了 DataFrame 等数据结构以及一系列数据处理函数。 import numpy as np:这行代码导入了 numpy 库,并将其重命名为 np。...:这行代码定义了一个列表,其中包含多个字典。每个字典都有一些键值对,但键的顺序和存在的键可能不同。...总的来说,这段代码首先导入了所需的库,然后创建了一个包含多个字典的列表,最后将这个列表转换为 DataFrame,并输出查看。
一、如何使用列表创建⼀个DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个列表,其中包含数据 data = [['A', 1], ['B', 2], ['...六、pandas的运算操作 如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值?...Pandas提供了一系列内置函数,如sum()、mean()、max()、min()等,用于对数据进行聚合计算。此外,还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...Pandas dataframe.append()函数的作⽤是:将其他dataframe的⾏追加到给定的dataframe的末尾,返回⼀个新的dataframe对象。...如果想要对每个分组应用多个函数,可以使用agg()方法,并传入一个包含多个函数名的列表,例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。
先看看如何针对s_email 构造代码。 ? 在步骤3A中,我们使用了if 语句来检查s_email的值是否为 None, 否则将抛出错误并中断脚本。...如果使用 pandas 包来解决这个问题的话 会遇到问题 ,因此,我们选择使用 email 包。 创建字典列表 最后,添加字典emails_dict到 emails 列表: ?...此时可以打印emails列表。执行 print(len(emails_dict)) 函数,查看列表中有多少字典和email 。如前述,全部语料库包含 3977个email。...使用 pandas 处理数据 如果使用 pandas 库处理列表中的字典 那将非常简单。每个键会变成列名, 而键值变成行的内容。 我们需要做的就是使用如下代码: ?...第2步,使用索引查找email地址, loc[] 方法返回一系列不同属性的对象. 并将其打印出来,以便查看。 ?
自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一列、多列或多行:单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....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...与[ ]访问类似,loc按标签访问时也是执行范围查询,包含两端结果 at/iat,loc和iloc的特殊形式,不支持切片访问,仅可以用单个标签值或单个索引值进行访问,一般返回标量结果,除非标签值存在重复...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...unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique) ?
定义爬虫函数我们定义一个爬虫函数,它接受一个URL和一个参数字典作为输入,返回一个包含爬取到的数据的字典作为输出。...div标签,得到一个列表● 遍历列表中的每个div标签,使用find方法,找到其中包含标题、链接、摘要的子标签,并提取出它们的文本或属性值,存储在一个字典中● 将字典添加到一个列表中,作为最终的数据●...我们定义以下异步函数:● fetch: 用于发送异步请求,并返回网页响应内容。它接受一个session对象、一个URL和一个参数字典作为输入。● parse: 用于解析网页响应内容,并返回数据列表。...它接受一个response对象作为输入。● main: 用于运行异步任务,并返回最终结果。它接受一个URL和一个参数字典作为输入。...我们可以发现,标题和链接都是唯一的,没有重复的值,说明我们爬取的数据没有重复。摘要有一个重复的值,说明有两个搜索结果有相同的摘要,可能是因为它们来自同一个网站或者有相同的内容。
它们接受零个或多个参数并返回一个值。我们使用def关键字创建一个函数。 这是一个简单的函数,它将两个数相乘。...它们接受零个或多个参数并返回一个值。Python在参数如何传递给函数方面非常灵活。args和*kwargs使处理参数更容易、更清晰。 *args允许函数接受任意数量的位置参数。...默认情况下,**kwargs是一个空字典。每个未定义的关键字参数都作为键值对存储在**kwargs字典中。...每个条目都有一个键和值。字典可以看作是一个有特殊索引的列表。 密钥必须是唯一且不可变的。所以我们可以使用字符串、数字(int或float)或元组作为键。值可以是任何类型。...无序集合:它包含零个或多个元素。集合中的元素没有顺序。因此,它不支持索引或切片,就像我们对列表所做的那样。 不同的可散列对象:一个集合包含唯一的元素。hashable表示不可变。
说说你知道的创建字典的几种方法? 字典视图是什么? 所有对象都能作为字典的键吗? 集合内的元素可以为任意类型吗? 什么是可哈希类型?举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法?...怎么找出字典的最大键? 如何求出字典的最大值? 如何快速判断一个字符串中所有字符是否唯一? 给定 n 个集合,如何使用 max 函数求出包含元素最多的集合?.../data/py/test.py'),返回值是什么? 如何优雅地提取文件后缀? 使用 Python ,如何重命名某个文件? 关于文件压缩、加密,在专栏会涉及到。...time 模块,time.local_time() 返回值是什么?对象的类型是? 如何格式化时间字符串?'...lambda 函数的形参和返回值使用案例 多用 NamedTuple ,让代码更可读 Counter 计数的功能非常好用 使用 DefaultDict 自动创建一个被初始化的字典 使用装饰器太魔幻,始终不知道怎么使用
DataFrame既包含行索引,也包含列索引,可以视为多个Series集合而成,是一个非常常用的数据结构。...3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式,最常见的是利用等长度的列表或字典构建(例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型)。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据;嵌套字典赋给DataFrame,pandas会把字典的键作为列,内部字典的键作为索引。...计算两个索引的交集 union 计算两个索引的并集 delete 将位置i的元素删除,并产生新的索引 drop 根据传入的参数删除指定索引值,并产生新索引 unique 计算索引的唯一值序列 is_nuique...如果索引序列唯一则返回True is_monotonic 如果索引序列递增则返回True 4 pandas基本功能 这里主要关注Series或DataFrame数据交互的机制和最主要的特性。
另一种常见的数据形式是嵌套字典,如果嵌套字典传给DataFrame, Pandas 就会被解释为:外层字典的键作为列,内层键则作为行索引: import pandas as pd pop1 = {'...计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素,并得到新的Index drop 删除传入的值,并得到新的Index insert 将元素插入到索引...i处,并得到新的Index is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时,返回True is_unique 当Index没有重复值时,返回True unique 计算Ilndex中唯一值的数组...无论如何,在计算相关系数之前,所有的数据项都会按标签对齐。 ---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引;对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique 计算Series中的唯一值数组
由于pandas使用相同数量的字节来表示同一类型的每一个值,并且numpy数组存储了这些值的数量,所以pandas能够快速准确地返回数值型列所消耗的字节量。...Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。当一列只包含有限种值时,这种设计是很不错的。...为了介绍我们何处会用到这种类型去减少内存消耗,让我们来看看我们数据中每一个object类型列中的唯一值个数。 可以看到在我们包含了近172000场比赛的数据集中,很多列只包含了少数几个唯一值。...我们先选择其中一个object列,开看看将其转换成类别类型会发生什么。这里我们选用第二列:day_of_week。 我们从上表中可以看到,它只包含了7个唯一值。...你可能还记得这一列之前是作为整型读入的,并优化成了uint32。因此,将其转换成datetime会占用原来两倍的内存,因为datetime类型是64位比特的。
在本章中,您将学习如何从数据帧中选择一个数据列,该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...不一定是这种情况,因为这些列可能包含整数,布尔值,字符串或其他甚至更复杂的 Python 对象(例如列表或字典)的混合物。 对象数据类型是 Pandas 无法识别为其他任何特定类型的列的全部内容。...您可以命名返回的对象吗? 步骤 1 中head方法的结果是另一个序列。value_counts方法也产生一个序列,但具有原始序列的唯一值作为索引,计数作为其值。...如果传递了字符串,它将返回一维序列。 如果将列表传递给索引运算符,它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。...select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表,并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。 列表值可以是数据类型的字符串名称,也可以是实际的 Python 对象。
当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...一个常见的用例是按某个列分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...一个常见的用例是按某个列分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
函数列表作为参数传递。 df[['Geography','Gender','Exited']]....我们将传递一个字典,该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...低基数意味着与行数相比,一列具有很少的唯一值。例如,Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...用于计算一系列值中的百分比变化。
当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...一个常见的用例是按某个列分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。 ...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
;键被合并以形成行索引,就像“Series 的字典”情况一样 字典或 Series 的列表 每个项目都变成了 DataFrame 中的一行;字典键或 Series 索引的并集成为 DataFrame 的列标签...() | 计算索引中唯一值的数组 | 5.2 基本功能 本节将带领您了解与 Series 或 DataFrame 中包含的数据进行交互的基本机制。...在所有情况下,在计算相关性之前,数据点都会按标签对齐。 唯一值、值计数和成员资格 另一类相关方法提取一维 Series 中包含的值的信息。...表 5.9:唯一值、值计数和成员资格方法 方法 描述 isin 计算一个布尔数组,指示每个 Series 或 DataFrame 值是否包含在传递的值序列中 get_indexer 为数组中的每个值计算整数索引...,以便将其对齐到另一个不同值的数组;有助于数据对齐和连接类型操作 unique 计算 Series 中唯一值的数组,按观察顺序返回 value_counts 返回一个 Series,其唯一值作为索引,频率作为值
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。” ? 为了能够快速查找和使用功能,使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。...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!...在本例中,将新行初始化为python字典,并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...>>> dtype('float64')# Number of rows and columns df.shape >>> (9, 5) value_counts()函数的作用是:获取一系列包含唯一值的计数...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云