apply() 函数允许在 DataFrame 的行或列上应用自定义函数，以实现更复杂的数据处理和转换操作。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...var_name：用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 value_name：用于存储"融化"后的值的新列的名称。...6 1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中...熟练的掌握它，并将它们合并到工作流程中，可以提高处理和探索数据集的效率和效果。 作者:pythonfundamentals
第一步：选中数据，然后在菜单栏-数据-点击来自表格/区域 [format,png] 选中数据-来自表格 第二步：创建表的时候，根据实际情况选中是否包含标题（本例不包含） [format,png] 创建表...-点击逆透视列 [format,png] 逆透视列 第五步：可以看到出现了我们需要的结果 [format,png] 逆透视结果 第六步：点击左上角文件，选中关闭并上载 [format,png] 上载数据...Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...，可选，如果列是MultiIndex，则使用此级别来融化 就不举例了，直接拿案例数据开搞！...import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel(r'0927测试数据.xlsx', header=None) df [format,png] 数据预览 # 直接逆透视
Pandas 不仅允许我们加载电子表格，而且支持对加载内容进行预处理。 Pandas 有个核心类型叫 DataFrame。DataFrame 是表格型的数据结构。因此，我们可以将其当做表格。...比如，我们想获取 Artist 所在的整列数据, 可以将 artists 当做下标来获取。 ? 同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。...表格中的下标是数字，比如我们想获取第 1、2 行数据，可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...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。...比如，我们需要将数据集以音乐类型进行分组，以便我们能更加方便、清晰了解每个音乐类型有多少听众和播放量。 ?
DataFrame 是表格型的数据结构。因此，我们可以将其当做表格。DataFrame 是以表格类似展示，而且还包含行标签、列标签。另外，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)。...比如，我们想获取 Artist 所在的整列数据, 可以将 artists 当做下标来获取。 ? 同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。...表格中的下标是数字，比如我们想获取第 1、2 行数据，可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...4.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。...比如，我们需要将数据集以音乐类型进行分组，以便我们能更加方便、清晰了解每个音乐类型有多少听众和播放量。 ?
写在开头 在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容 基本数据格式 pandas提供了两种数据类型：Series...，包含行与列的信息 数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据的一个很通用的方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc的参数用逗号隔开，前面是行序号，后面是列序号 import...0到3行 数据描述 head head可以查看指定前几行的值，这方便在处理一些大数据集时，我们可以只加载几列来了解数据集而不必加载整个数据集 import pandas as pd a = {"a"...，我们想把这两个表通过员工姓名合在一起，怎么实现呢 表合并函数merge merge函数可以指定以某一列来合并表格 import pandas as pd # 创建两个示例 DataFrame df1...drop删除多列 要想删除多列，仅需要将列的名字放在一个列表里 merged_df = merged_df.drop(columns=["number", "sex"]) print(merged_df
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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...pandas 百度百科 首先导入 pandas 库，通过相关的函数读取 csv 和 xls 表格内容： import pandas as pd # 读取 group.xls 分组信息 group =...、“数据C”、“数据D”和“数据K”： # 通过 iloc[:,[列坐标]] 来定位需要的各列数据 filter_merge = source.iloc[:,[0,2,4,5,6,13]] print(...filter_merge) 接下来是根据分组角色来匹配角色数据，注意到 group.xls 和 source.csv 共有“角色”一项，我们可以通过此项将两个表格融合从而形成匹配填充的效果。...回答：首先要归纳问题并进行相关搜索，了解相关的知识打基础，最好是多参考几个相关的帖子或者书籍，然后生成自己的代码。
Pandas 与透视相关的方法有 3 个，下面分别介绍使用它们的小技巧。...16 melt透视数据小技巧 melt 方法固定某列为一个维度，组合其他列名为另一个维度，实现宽表融化为长表： zip_code factory warehouse retail 0...pandas 的 melt 方法演示如下： In [49]: df = df.melt(id_vars = "zip_code") 若melt方法，参数value_vars不赋值，默认剩余所有列都是...，因为组合多个列为1列，所以数据一定变长。...17 pivot 透视小技巧 melt 是融化数据，而 pivot 结冰数据，它们是一对互逆操作。
这里我们要用到功能强大的 pandas 库。 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...pandas 百度百科 首先导入 pandas 库，通过相关的函数读取 csv 和 xls 表格内容： import pandas as pd # 读取 group.xls 分组信息 group = pd.read_excel...通过 iloc[:,[列坐标]] 来定位需要的各列数据 filter_merge = source.iloc[:,[0,2,4,5,6,13]] print(filter_merge) 接下来是根据分组角色来匹配角色数据...，注意到 group.xls 和 source.csv 共有“角色”一项，我们可以通过此项将两个表格融合从而形成匹配填充的效果。
这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。...数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是比较多不规范的地方，等着我们去清洗。数据源是改编自一家超市的订单，文末附文件路径。...这就是「以终为始」的落地思维。假设业务需求是通过用户分层运营、形成差异化用户运营策略。...而前面各族群人数统计中，需要一行一列来定位信息的就是二维表。结尾至此，我们已经通过Pandas建立了RFM模型及分组人群画像分析，完成了业务分析需求。...更多Pandas函数使用说明，可查询中文文档本文算是数据分析流程的基础篇，计划会再整理一份进阶篇，涉及机器学习流程、以及更多特征工程内容，同样会以业务落地实战的方式进行介绍。
这里我们要用到功能强大的 pandas 库。 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...pandas 百度百科 首先导入 pandas 库，通过相关的函数读取 csv 和 xls 表格内容： import pandas as pd # 读取 group.xls 分组信息 group =...、“数据C”、“数据D”和“数据K”： # 通过 iloc[:,[列坐标]] 来定位需要的各列数据 filter_merge = source.iloc[:,[0,2,4,5,6,13]] print(...filter_merge) 接下来是根据分组角色来匹配角色数据，注意到 group.xls 和 source.csv 共有“角色”一项，我们可以通过此项将两个表格融合从而形成匹配填充的效果。
1.2 什么是数据分析 数据分析是使用统计分析方法对数据进行分析，从中提取有用信息和形成结论，并加以详细研究和概括总结的过程。...数据分析的目的是：将隐藏在一大批看似杂乱无章的数据信息集中提炼出来有用的数据，以找出所研究对象的内在规律。...其中，针对结构化数据（可简单理解为二维表数据，或我们常用的Excel表格数据）分析能力最强的第三方扩展库就是Pandas 2.2 Pandas来源 Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR...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。...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、布尔型值）。
每个月的月底，“分享与成长群”要汇总所有成员的原创文章，这次我改用了水滴微信平台把数据采集到一个电子表格文件中。...但这次情况发生了几点变化： 直接读取xlsx的电子表格会更方便 有些人想用笔名来署名，不显示真实姓名 有些文章暂时不方便对外公开，不显示超链接 有些人会多次提交，以最后一次的文章为准。...这次程序想直接读取电子表格，省掉转换csv这一步，查了一下相关资料，python中读xls或xlsx的模块库非常多，主要可选的是xlrd和pyexcel等，最后我选定了pandas，因为pandas也是依赖...xlrd来读取电子表格，并且将来还可以做更为强大的数据分析，学pandas绝对用得上。...，因此需要将数据集按“序号”从小到大排序。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。 可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作 ： ?...记住：像蜡烛一样融化(Melt)就是将凝固的复合物体变成几个更小的单个元素（蜡滴）。融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。
本次给大家介绍pandas表格可视化的几种常用技巧。 条件格式 Excel的 “条件格式” 是非常棒的功能，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。...一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。 下面我们来一起看个例子，体验一下这个组合操作有多骚。...实例 首先，我们导入数据集，使用经典的titanic中抽样的部分数据。...import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df 可以看到，现在这个dataframe是空白的，什么都没有的，现在要给表格添加一些条件。...，还可以继续让链式更长，但不论条件怎么多，都只是一行代码。
访问数据是进行各类操作的第一步，本节主要关于pandas进行数据输入与输出，同样的也有其他的库可以实现读取和写入数据。...1、文本格式数据读写 将表格型数据读取为DataFrame是pandas的重要特性，下表总结了实现该功能的部分函数。...read_table的剪贴板版本，在将表格从Web页面转换成数据时有用 read_excel 读取XLS或XLSX文件 read_hdf 读取pandas存储的HDF5文件 read_html 从HTML...文件中读取所有表格数据 read_json 从JSON字符串中读取数据 read_sql 将SQL查询结果读取为pandas的DataFrame read_stata 读取Stata格式的数据集 read_feather...：指定分隔符，默认为逗号 （2）header = None：取消读取首行 （3）names：指定列名，是一个列表 （4）index_col：指定索引列，可以为单列，也可以为多列 （5）skiprows：
来源：Python数据科学 作者：东哥起飞 大家好，我是你们的东哥。 本篇是pandas100个骚操作系列的第 7 篇：一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”！ 系列内容，请看?...---- 条件格式 说实话，Excel的 “条件格式” 是东哥非常喜欢的功能之一，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。 有的朋友在想，这样的操作在python可能会很复杂。...一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。 下面我们来一起看个例子，体验一下这个组合操作有多骚。...实例 首先，我们导入数据集，使用经典的titanic中抽样的部分数据。 import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df ?...可以看到，现在这个dataframe是空白的，什么都没有的，现在要给表格添加一些条件。 1、比如我们想让Fare变量值呈现条形图，以清楚看出各个值得大小比较，那么可直接使用bar代码如下。
上期文章：pandas每天一题-题目14：新增列的多种方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df...需求：各种删除列的方式 下面是答案了 ---- 方式1 这是 python 删除变量的操作，同样适用于 DataFrame 删除列： 1del df['order_id'] 2df 也可以同时删除多列...方法： 1df.drop('order_id',axis=1) 方法直接返回删除列后的新表格(DataFrame) 参数 axis=1，表示删除列。...pandas 为此提供了一个方法直接完成2个操作： 1ids = df.pop('order_id') pop 方法会提取指定列并返回，然后从 df 中移除这一列 这与方式1一样是会修改原数据 点评：...此方法没啥大作用，不推荐使用 ---- 推荐阅读： 懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(八)：匹配查找 pandas输出的表格竟然可以动起来?
而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...pandas数据框转换 继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...要在 Pandas 中加载长表格式数据集，只需使用 .from_long_dataframe()： # Method 1: from a long-form from gluonts.dataset.pandas
然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。...图1 准备用于演示的数据框架 可以到完美Excel社群下载示例Excel电子表格以便于进行后续操作。首先，让我们将电子表格加载到Python中。...此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...数据框架是一个表或工作表，而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说，数据框架由各种系列组成。...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！
image.png 3.Pandas基本数据类型-DataFrame 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 。...的结构化/记录数组 类似于"由列表组成的字典" 由Series组成的字典 每个Series会形成1列 由字典组成的字典 各内层字典会成为1列 字典或者Series的列表 各项会成为DataFrame的1...image.png 4.3 DataFrame删除多列 ?...image.png 4.5 DataFrame选出多列 选出第2、 3列，即选出索引为1、 2的列，代码如下： ? image.png 在不知道列名的情况下实现： ?...给定的原始数据集 # Create an example dataframe about a fictional army raw_data = {'regiment': ['Nighthawks',
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