文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

（六）Python：Pandas中的DataFrame

DataFrame也能自动生成行索引，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...的行索引、列索引和值，代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('aaaa', 4000), ('bbbb',...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 （1）添加列         添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用

3.8K20

Python之Pandas中Series、DataFrame实践

Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 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...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤（.ix） 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。

3.9K50
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

    跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造： 　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...参考资料：《利用Python进行数据分析》 在一个空的dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

    4.5K30

    pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

    今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名，我们会希望知道当前元素在整体当中排第几，pandas当中也提供了这个功能，它就是rank方法。 ?

    4.7K50

    pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

    大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名，我们会希望知道当前元素在整体当中排第几，pandas当中也提供了这个功能，它就是rank方法。

    3.9K20

    python下的Pandas中DataFrame基本操作（一），基本函数整理

    pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。...DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...参考文献： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

    11.1K80

    Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

    有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接 顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...注：如果我们想排除Regina Philangi ，可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接，如下所示。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...总结 在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。

    4.3K20

    Python基础 | 为什么需要Pandas的DataFrame类型

    前面几篇文章已经介绍了Python自带的list()以及强大的numpy提供的ndarray类型，这些数据类型还不够强大吗？为什么还需要新的数据类型呢？...Pandas的DataFrame类型 Pandas是Python开发中常用的第三方库，DataFrame是其中最常用的数据类型，是一种存放数据的容器。...而在python中存放数据常见的有list()以及numpy中功能更加强大的numpy.ndarray()，但是为什么还要使用DataFrame呢？...首先编写采集电影基本数据的代码： df = pandas.DataFrame(columns=['video_name', 'video_url', 'video_score']) for i in...结语 本文介绍了用Pandas的DataFrame类型来存储电影数据集的数据，并介绍了DataFrame提供的非常方便的数据操作。

    88960

    pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

    今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生， 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...我们可以利用apply方法很容易地实现这一点，apply方法有些像是Python原生的map方法，可以对DataFrame当中的每一个元素做一个映射计算。...最后我们来介绍一下applymap，它是元素级的map，我们可以用它来操作DataFrame中的每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据的格式。 ?...总结 今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法， 这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。

    3K20

    Python基础 | 为什么需要Pandas的DataFrame类型

    前面几篇文章已经介绍了Python自带的list()以及强大的numpy提供的ndarray类型，这些数据类型还不够强大吗？为什么还需要新的数据类型呢？...Pandas的DataFrame类型 Pandas是Python开发中常用的第三方库，DataFrame是其中最常用的数据类型，是一种存放数据的容器。...而在python中存放数据常见的有list()以及numpy中功能更加强大的numpy.ndarray()，但是为什么还要使用DataFrame呢？...首先编写采集电影基本数据的代码： df = pandas.DataFrame(columns=['video_name', 'video_url', 'video_score']) for i in...结语 本文介绍了用Pandas的DataFrame类型来存储电影数据集的数据，并介绍了DataFrame提供的非常方便的数据操作。 where2go 团队 ----

    1.3K30

    用python的pandas打开csv文件_如何使用Pandas DataFrame打开CSV文件 – python

    参考方案 试试这个： 在文本编辑器中打开cvs文件，并确保将其保存为utf-8格式。...– python 我觉得有比这更好的方法：import pandas as pd df = pd.DataFrame( [[‘A’, ‘X’, 3], [‘A’, ‘X’, 5], [‘A’, ‘Y’..., 7], [‘A’, ‘Y…R’relaimpo’软件包的Python端口 – python 我需要计算Lindeman-Merenda-Gold(LMG)分数，以进行回归分析。...我发现R语言的relaimpo包下有该文件。不幸的是，我对R没有任何经验。我检查了互联网，但找不到。这个程序包有python端口吗？如果不存在，是否可以通过python使用该包？...– python 我的Web服务器的API日志如下：started started succeeded failed 那是同时收到的两个请求。很难说哪一个成功或失败。

    11.7K30

    Python 自带的日期日历处理大师：calendar 库

    在 Python 开发中，我们经常需要处理日期和时间。...虽然 datetime 库是最常用的选择，但其实 Python 标准库中的 calendar 模块也是一个强大的工具，特别适合处理日历相关的计算和展示。...基础用法最简单的用法是直接显示当年日历：python -m calendar......-C 6 "$(date '+%-d')"小贴士在 Unix/Linux 系统中，你可以为常用的日历命令创建别名：alias mycal='python -m calendar'配合 grep 使用可以快速查找特定日期...：python -m calendar 2024 | grep -A 7 "January" # 显示 2024 年 1 月命令行工具的优势在于快速查看和简单的日期计算，特别适合在以下场景中使用：快速查看日期安排在终端中进行日期核对编写

    9710

    Python中的DataFrame模块学

    本文是基于Windows系统环境，学习和测试DataFrame模块： 　　Windows 10 　　PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) 　　python 3.6.8...初始化DataFrame 　　创建一个空的DataFrame变量 　　import pandas as pd 　　import numpy as np 　　data = pd.DataFrame() 　　...读写操作 　　将csv文件读入DataFrame数据 　　read_csv()函数的参数配置参考官网pandas.read_csv 　　import pandas as pd 　　data = pd.read_csv...('user.csv') 　　print (data) 　　将DataFrame数据写入csv文件 　　to_csv()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv 　　import...异常处理 　　过滤所有包含NaN的行 　　dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna 　　from numpy import nan as NaN 　　import

    2.5K10

    在Python-dataframe中如何把出生日期转化为年龄？

    作者：博观厚积 简书专栏：https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时，如果个体是人的时候，获得的数据中可能有出生日期的Series...，举个简单例子，比如这样的一些数： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series...['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']} frame = DataFrame(data) frame ?...实际上我们在分析时并不需要人的出生日期，而是需要年龄，不同的年龄阶段会有不同的状态，比如收入、健康、居住条件等等，且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分，而不是像出生日期那样包含信息量过大且在算法训练时不好作为有效数据进行训练...在这里使用了dt.datetime.today().year来获取当前日期的年份，然后将birth数据中的年份数据提取出来（frame.birth.dt.year），两者相减就得到需要的年龄数据，如下

    1.9K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券