如下图: 其中表格中的第3行是班级。诸如"一1",表示是一年级1班,最多8个年级。 表格中的1至3列,分别表示"星期"、"上下午"、"第几节课"。 前2列有大量的合并单元格,并且数据量不一致。...---- 这是典型的报表输出格式,其中有合并单元格,内容把科目和人名回到一起去。由于案例原有的需求比较繁琐,本文核心是处理数据,因此简化了需求。...此外 pandas 中有各种内置的填充方式。 ffill 表示用上一个有效值填充。 合并单元格很多时候就是第一个有值,其他为空,ffill 填充方式刚好适合这样的情况。...---- 现在数据美如画了。 ---- 重塑 要理解 pandas 中的重塑,先要了解 DataFrame 的构成。...如下是一个 DataFrame 的组成部分: 红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns),注意,为什么方框不是一行?
,有位粉丝提到了一个牛逼的库,它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来,使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此,我觉得有必要写一篇文章,再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征: Ⅰ 查看数据帧和系列(支持多索引); Ⅱ 统计汇总; Ⅲ 过滤; Ⅳ 交互式绘图; Ⅴ 重塑功能; Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码,我们可以清晰看到数据集的shape,行列索引名。...统计汇总 仔细观察下图,pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。 image.png 3....重塑功能 pandasgui还支持数据重塑,像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
Pandas 的核心数据结构是 Series 和 DataFrame,分别用于处理一维和二维数据。...+1 df['Age'] = 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['...) # 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...数据重塑(Data Reshaping)是指改变数据表的结构或格式,以便更好地进行数据分析和处理。...unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引,而 unstack则相反。
df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中,值可以直接输入到单元格中。...我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame,但对于少量的值,通常将其指定为 Python 字典会很方便,其中键是列名,值是数据。...默认情况下,pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...过滤 在 Excel 中,过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框,其中最直观的是使用布尔索引。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集,让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。
六、索引对齐 在本章中,我们将介绍以下主题: 检查索引对象 生成笛卡尔积 索引爆炸 用不相等的索引填充值 追加来自不同数据帧的列 突出显示每一列的最大值 用方法链复制idxmax 寻找最常见的最大值 介绍...16 个都是至少其中一列的第一个最大出现次数的索引。...条纹的第一行和最后一行的索引存储为变量。 然后,这些索引用于选择条纹结束的月份和日期。 我们使用数据帧返回结果。 我们标记并命名索引以使最终结果更清晰。...原始的第一行数据成为结果序列中的前三个值。 在步骤 2 中重置索引后,pandas 将我们的数据帧的列默认设置为level_0,level_1和0。...前面的数据帧的一个问题是无法识别每一行的年份。concat函数允许使用keys参数标记每个结果数据帧。 该标签将显示在级联框架的最外层索引级别中,并强制创建多重索引。
我们可以使用包含与我们希望选择的ndarray的索引对应的整数的ndarray对象或布尔值的ndarray对象来切片ndarray对象,其中值true表示切片中应包含一个单元格。...因此,这里有一个 CSV 文件iris.csv,其中包含鸢尾花数据集。 现在,如果我们希望加载该数据,则需要考虑以下事实:每一行的数据不一定都是同一类型的。...此数据集的每一行都是此一维 NumPy 数组中的新条目。...我们可以将 pandas 数据帧视为将序列组合在一起以形成表格对象,其中行和列为序列。 我们可以通过多种方式创建数据帧,我们将在此处进行演示。 我们可以给数据帧一个索引。...dict可用于更高级的替换方案。dict的值可以对应于数据帧的列;例如, 可以将其视为告诉如何填充每一列中的缺失信息。
建模 建模的重点是第 3 章和“使用 Pandas 序列表示单变量数据”,第 4 章“用数据帧表示表格和多元数据”,第 11 章“组合,关联和重塑数据”,第 13 章“时间序列建模”,以及专门针对金融的第...第一个是索引,第二个是Series中的数据。 输出的每一行代表索引标签(在第一列中),然后代表与该标签关联的值。...例如,以下内容返回温度差的平均值: Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值,我们可以使用一个数据帧。...代替单个值序列,数据帧的每一行可以具有多个值,每个值都表示为一列。 然后,数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模,并且每一列都可以表示不同类型的数据。...数据帧的每一列都是 Pandas Series,并且数据帧可以视为一种数据形式,例如电子表格或数据库表。
简单随机采样:简单随机采样又分为无放回简单随机抽样和有放回简单随机抽样,都是从原有数据集中的若干个元组中抽取部分样本。...pandas中提供了一些实现数据规约的操作,包括重塑分层索引(6.3.2小节)和降采样(6.3.3小节),其中重塑分层索引是一种基于维度规约手段的操作,降采样是一种基于数量规约手段的操作,这些操作都会在后面的小节展开介绍...3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍 重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作,该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引,生成一个具有分层索引的结果对象...3.2.2 stack和unstack用法 pandas中可以使用stack()方法实现重塑分层索引操作。...dropna:表示是否删除结果对象中存在缺失值的一行数据,默认为True。 同时还有一个stack的逆操作,unstack。
在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后,Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的,也可以是用户定义的。举个例子,它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...# 5–多索引 如果你注意到#3的输出,它有一个奇怪的特性。每一个索引都是由3个值组合构成的。这就是所谓的多索引。它有助于快速执行运算。 从# 3的例子继续开始,我们有每个组的均值,但还没有被填补。...# 9–绘图(箱线图和柱状图) 很多人可能没意识到,箱线图和柱状图可以直接在Pandas中绘制,不必另外调用matplotlib。这只需要一行命令。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样,我们就可以定义一个函数来读取文件,并指定每一列的数据类型。...加载这个文件后,我们可以在每一行上进行迭代,以列类型指派数据类型给定义在“type(特征)”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型,这在Pandas中表示名义变量。
教课理念 有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗,为什么还要花钱来上课?没错,我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华,才打磨出来的前七节课。...NumPy 和 Pandas 是数据结构 SciPy 是基于 NumPy 添加的功能。 HOW:怎么去学三者?...对于数据结构,无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习,当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时,主干线上会加东西。...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道),而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引,它们 可基于位置 (at, loc),可基于标签 (iat
为了使用方便,习惯性给这个库起一个别名pd,本书中只要是见到pd,指的都是Pandas。 2....这里我一共提供了5种需要掌握的数据获取方式,分别是 “访问一列或多列” ,“访问一行或多行” ,“访问单元格中某个值” ,“访问多行多列” 。...① 什么是“位置索引”和标签索引 在讲述如何取数之前,我们首先需要理解“位置索引”和“标签索引”这两个概念。 每个表的行索引就是一个“标签索引”,而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”,如图所示。...,"地区2","地区4"]] ④ 访问单元格中某个值 “访问单元格中某个值”,也有很多种方式,既可以使用“位置索引”,也可以使用“标签索引”。...在Pandas库中,将数据导出为xlsx格式,使用的是DataFrame对象的to_excle()方法,其中这里面有4个常用的参数,详情如下。
subset用于指定操作的列或行 axis用于指定行、列或全部,默认是列方向 color用于指定数据条颜色 width用于指定数据条长度,默认是100,区间[0, 100] vmin和vmax用于指定与数据条最小最大值对应的单元格最小最大值...数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。...比如,我们定义一个函数,如果金牌数<银牌数,则高亮金牌数这一列对应的值 比如,我们还可以定义函数,如果金牌数<银牌数,则这一行数据都高亮 又或者,我们可以根据不同的比值对每行进行不同的高亮 关于以上函数的写法...其他 还有一些小操作,比如添加标题、隐藏索引、隐藏指定列等等 添加标题 隐藏索引 隐藏指定列 设置属性 如果一些单元格属性和单元格值无关,我们可以通过df.style.set_properties...-->推荐阅读<-- 一行代码简单搞定matplotlib柱状图显示数据标签 2021-08-02 『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表 2021-07-31 北上广深哪个城市的购物中心最多
pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的,而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。 pandas有两个主要数据结构:Series和DataFrame。...Series Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成,即index和values两部分,可以通过索引的方式选取Series...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同,是最常用的pandas对象。...## 相反,拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。...如果这些要合并的单元格都有数据,只会保留左上角的数据,其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据,合并后单元格中不会有数据。 以下是拆分单元格的代码。拆分后,值回到A1位置。
其中,Excel表格文件具有大量的数据,每一列表示某一种属性,每一行表示某一个样本;我们需要做的,就是对于其中的部分属性加以数据筛选——例如,我们希望对上图中第一列的数据进行筛选,将其中大于2或小于-1...的部分选出来,并将每一个所选出的单元格对应的行直接删除;同时,我们还希望对其他的属性同样加以筛选,不同属性筛选的条件也各不相同,但都是需要将不符合条件的单元格所在的整行都删除。...: 导入必要的库:导入了pandas库,用于数据处理和操作。...例如,其中的第一行df["inf"] >= -0.2 和 df["inf"] = -...1 和 df["NDVI"] <= 1则表示筛选出"NDVI"列的值在-1到1之间的数据,以此类推。
默认的范围索引不是很有帮助。 由于每一行仅标识一部电影的数据,因此使用电影标题作为标签是有意义的。...Pandas 定义了内置的len函数以返回行数。 步骤 2 和步骤 3 中的方法将每一列汇总为一个数字。 现在,每个列名称都是序列中的索引标签,其汇总结果为相应的值。...我们可以对每一行中的所有值求和。...drop_duplicates方法的默认行为是保留每个唯一行的第一次出现,因为每一行都是唯一的,所以不会删除任何行。 但是,subset参数将其更改为仅考虑为其提供的列(或列列表)。...正是这个索引将 Pandas 数据结构与 NumPy 的 n 维数组分开。 索引为数据的每一行和每一列提供了有意义的标签,而 Pandas 用户可以通过使用这些标签来选择数据。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...2 数据帧操作 在本节中,我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意:有些方法不直接修改数据帧,而是返回所需的数据帧。...在不知道索引的情况下检索数据: 通常使用大量数据,几乎不可能知道每一行的索引。这个方法可以帮你完成任务。因此,在因此,在“数据”数据框中,我们正在搜索user_id等于1的一行的索引。...当然,如果愿意的话,您可以让它们保持原样,但是如果您想添加值来代替空值,您必须首先声明哪些值将被放入哪些属性中(对于其空值)。 所以这里我们有两列,分别称为“标签”和“难度”。
在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...语法如下: df.loc[行,列] 其中,列是可选的,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引,因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中的用户姓名、性别和年龄列,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?
此外,Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能,如数据合并、数据转换、数据重塑等,使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外,数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...,选择第一行第二列的数据元素并输出。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。...: 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...非空值计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv,形式如下所示,请利用Python对数据读取,并计算数据集每列非空值个数情况。
教程概述 本教程分为4个部分; 他们是: 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说,我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...这是一个数据表,其中每一行代表一个新的发现,每一列代表一个新的特征。 也许你通过使用自定义代码生成或加载数据,现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。...55 11 二维索引 索引二维数据与索引一维数据类似,区别在于用逗号分隔每个维度的索引。 data[0,0] 这与基于C的语言不同,在这些语言中每一维使用单独的括号运算符。...我们可以这样做,将最后一列前的所有行和列分段,然后单独索引最后一列。 对于输入要素,在行索引中我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行和列,并且在列索引中指定-1。...分割一整行,其中一部分用于训练模型,剩下的部分用于评估训练模型的能力。 这包括在第二维索引中指定':'来切分所有的列。从开始到分割点的所有行构成训练数据集。
引言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。...通过这一课,您将会: 1、学会清理列索引; 2、学会处理缺失数据。 清理列索引 很多时候,数据集将具有包含符号、大小写单词、空格和拼写的冗长列名。...处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列 用非空值替换空值,这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...注意isnull()返回一个DataFrame,其中每个单元格是真还是假取决于该单元格的null状态。...可能会有这样的情况,删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块,所以我们可以用另一个值来代替这个空值,通常是该列的平均值或中值。 让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。
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