一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...方括号内的列名是字符串，因此我们必须在其两侧使用引号。尽管它需要比点符号更多的输入，但这种方法在任何情况下都能工作。因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 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。...图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。 图12 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到参数“row”和“column”位置。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！ 方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。
一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。...问题如下所示：大佬们，有个奇怪的问题请教下，我想剔除字符串中的【第】和【批】这两个字，我写成df["合同名称"] = df["合同名称"].str.replace("第", "").replace("批...有没有方法，能一次性剔除这两个字？...后来【瑜亮老师】还给了一份代码，也是可以解决问题的，如下所示：df['合同名称'] = df['合同名称'].map(lambda x:re.sub(r'[第批]', '', x)) 这也是一种方法，这两种其实都是用正则...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
pandas 对象中包含的数据可以以多种方式组合： pandas.merge 基于一个或多个键连接 DataFrame 中的行。...这是一个多对一连接的示例；df1中的数据有多行标记为a和b，而df2中的每个值在key列中只有一行。...必须在两个 DataFrame 对象中找到。如果未指定并且没有给出其他连接键，则将使用left和right中的列名的交集作为连接键。 left_on 用作连接键的left DataFrame 中的列。...，作为行和列索引，最后是一个可选的值列，用于填充 DataFrame。...您可以从其基本组件中组装图表：数据显示（即绘图类型：线条、柱状图、箱线图、散点图、等高线图等）、图例、标题、刻度标签和其他注释。 在 pandas 中，我们可能有多列数据，以及行和列标签。
你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...作为例子，考虑由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布(见图9-23)： In [96]: comp1 = np.random.normal(0, 1, size=200) In [97]: comp2
土地位置'] else 0 for x in range(len(df['土地位置']))] date = df['推出时间'].str.split('年', expand=True)[0] # 这列的字符串...fmt：字符串格式代码，矩阵上标识数字的数据格式，比如保留小数点后几位数字 annot_kws：默认取值False；如果是True，设置热力图矩阵上数字的大小颜色字体 linewidths：定义热力图里表示两两特征关系的矩阵小块之间的间隔大小...默认值是auto，如果是True，则以DataFrame的index作为x轴标签、columns作为y轴的标签。如果是False，则不添加行标签名。如果是列表，则标签名改为列表中给的内容。...arguments are passed to ax.pcolormesh cbar：是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True cbar_kws：热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是...None cbar_ax：热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None cmap:从数字到色彩空间的映射 cmap：从数字到色彩空间的映射，改变cmap参数可以改变图的颜色，cmap有以下选择
, PyEcharts 机器学习：Scikit Learn, Scikit Plot, Keras 这是 Python 数据可视化系列的第一节《Matplotlib 上》，之前两大系列的所有课程链接如下...编程概览 元素型数据 容器型数据 流程控制：条件-循环-异常处理 函数上：低阶函数 函数下：高阶函数 类和对象：封装-继承-多态-组合 字符串专场：格式化和正则化 解析表达式：简约也简单 生成器和迭代器...因此学会 Python 工具做可视化是一项非常重要的技能，在 Python 众多画图工具中，Matplotlib 一定是最早应该学习的。下图类比人类和 Matplotlib 画图三部曲。...容器 (containers) 类：图 (figure), 坐标系 (axes), 坐标轴 (axis) 和刻度 (tick) 基础类元素是我们想画出的标准对象，而容器类元素是基础类元素的寄居出，它们也有层级结构...在坐标轴和刻度上添加标签 在坐标系中添加线、点、网格、图示、标记和文字 在图中添加标题 理解了 Matplotlib 里面的绘图逻辑和元素后，再可以分别从不同维度 (深度和广度) 研究画图： 深度探索：
在坐标系中添加线、点、网格、图例和文字 在图中添加图例 如下图所示： ?...在绝大多数情况下是的，两者有一点细微差别： 子图在母图中的网格结构一定是规则的 坐标系在母图中的网格结构可以是不规则的 由此可见，子图是坐标系的一个特例，来我们先研究特例。...子图 把图想成矩阵，那么子图就是矩阵中的元素，因此可像定义矩阵那样定义子图 - (行数、列数、第几个子图)。...计算一天的收益率需要两天的价格，因此用 p_NVDA 计算 r_NVDA 时，会丢失最新一天的数据，因此我们用 date[1:] 作为 r_NVDA 的行标签 (index)。...在本例中函数 bar() 里的参数有 index：横轴刻度，ndarray pct_MV：股票组合市值比例，ndarray facecolor：柱状颜色，红色 edgecolor：柱边颜色，深青色 如果柱状很多时
但有一点需要大家注意：字符串 和 时间数据 的处理在数据处理和分析中占有很大比例，而pandas也很好继承了Python字符串、时间数据等的灵活处理功能，详细内容，大家可以先看官网教程(看完大多数的数据处理任务都可以满足啦...（上图中的代码你也可以当作固定公式进行直接套用即可） 绘制效果： ? 无论从 连接线的粗细以及点线连接 来看，此方法都可以完美解决。...， newline([p1,1], [p1,p2])则是引用绘线函数。...再根据数据christmas 中title 列，遍历即可： ? 还是那句话，列表和字典的灵活应用，可以使数据处理的效率加倍！！...其他为具体如刻度范围之类的设置。 最终效果如下： ? 04.
绘图时为了显示(show()方法)图形，会导入matplotlib.pyplot(as plt)，可以使用plt对象的xticks()方法设置x轴刻度值，刻度值的倾斜度等，yticks()同理。...绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...设置cmap参数后，会在图形右边生成一个柱状的颜色渐变图，就像下图这样。此时x轴的刻度值会被自动隐藏，将colorbar参数设置成False，可以隐藏颜色渐变图，重新显示x轴刻度值。...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。...饼图是用于展示数据占比的，所以要先确定数据是否符合预期，如果不符合要先进行处理。 autopct: autopct参数用于设置饼图中的百分比格式，如'%.2f%%'表示保留两位小数。
plt.figure：创建空白画布，在一幅图中可省略 figure.add_subplot：第一个参数表示行，第二个参数表示列，第三个参数表示选中的子图编号 plt.title：标题 plt.xlabel...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如下。...字符串或者format function，'%1.1f'指小数点前后位数(没有则用空格补齐) pctdistance：类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度,默认值为0.6 radius...▲图7 水平箱形图 07 组合图 前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot
最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
在时序分析中一般而言我们会将原始数据构造为 Series 数据结构，其中索引为时间序列的时间列，而值列则是相对应的数据结果，比如股票价格，订单数量等等。...为了在进行时序分析的过程中，方便地查看数据的变化过程，以及时序的特征，本文对 Series 的 plot 方法进行介绍。...use_index 是否使用索引作为x刻度标签 title 标题 grid 网格线 legend 图例 style 线的样式 logx x轴使用对数刻度 logy y轴使用对数刻度 loglog x,...lable 列的别名，作用在图例上 secondary_y 双 y 轴，在右边的第二个 y 轴 mark_right 双 y 轴时，在图例中的列标签旁增加显示 (right) 标识 **kwds matplotlib...密度图 选择 kde 和density 都是密度图，两者等价 ? 面积图 需要特别注意，传入的所有值的符号要相同 ? 饼图 需要特别注意需要传入的值都为正数 ?
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