标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...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。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。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。
在 PHP 中如果要交换两个变量的值，一般使用中间临时变量来处理，比如： $tmp = $x; $x = $y; $y = $tmp; 比如上面交换临时变量 x 和 y 的值，就要用到临时变量 其实可以是用...PHP 函数 list 来处理： list($x,$y) = array($y, $x); 这样一行代码就简洁得多了，如果使用 PHP 7.1 及以上的版本，还可以使用短数组语法（[]）： [$x,
说明：近期有点忙，这本书的更新慢了一些，深感抱歉！特将这部分免费呈现给有兴趣的朋友。前面的内容链接如下： 1.为什么为Excel选择Python？ 2.为什么为Excel选择Python？...联接（joining）和合并（merging） 当联接（join）两个数据框架时，可以将每个数据框架的列组合成一个新的数据框架，同时依靠集理论来决定行的情况。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。...最后，外联接（outerjoin）是完全外联接（fullouter join）的缩写，它从两个数据框架中获取索引的并集，并尽可能匹配值。表5-5相当于图5-3的文本形式。
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...它们可以让你用类似 NumPy 的标记，使用轴标签（loc）或整数索引（iloc），从DataFrame选择行和列的子集。...在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值（比如0）： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(...Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series的索引中找不到，则参与运算的两个对象就会被重新索引以形成并集...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。
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...和Series之间的算数运算默认情况下会将Series的索引项 匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播。...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....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。...层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它是你能以低维度形式处理高维度数据。
pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN 值的行或列被保留 通过布尔判断，也是可以实现删除 NaN 的功能。...take 34 35 36 37 600.000000 NaN gake NaN NaN 700 NaN 600.000000 NaN df.interpolate() """ 可以看出，当待填充的列或行符合条件时...，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。
PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") output 当两个条件满足时，只有3个记录。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，!=，>，选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...这是因为：query()的第二个参数(inplace)默认false。 与一般的Pandas提供的函数一样，inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。
我们要使用反引号把列名包含起来 df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") 当两个条件满足时，只有3个记录。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，选择，例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...查询中的内置函数 Python内置函数，例如SQRT（），ABS（），Factorial（），EXP（）等，也可以在查询表达式中使用。...这是因为：query（）的第二个参数（inplace）默认false。 与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。
df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") 当两个条件满足时，只有3个记录。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...查询中的内置函数 Python内置函数，例如SQRT（），ABS（），Factorial（），EXP（）等，也可以在查询表达式中使用。...这是因为：query（）的第二个参数（inplace）默认false。 与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。
行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...与 using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序，而不是根据这些行或列中的值： DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...选择排序算法 值得注意的是，pandas 允许您选择不同的排序算法来与.sort_values()和一起使用.sort_index()。...您将使用此列查看na_position使用这两种排序方法时的效果。要了解有关使用 的更多信息.map()，您可以阅读Pandas 项目：使用 Python 和 Pandas 制作成绩簿。...通常，这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法，因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。
还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图： 注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。 自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。
取值2并从该标量值创建一个Series，其索引与s中的索引匹配，然后通过对齐两个Series进行乘法。...当不存在这种类型的索引时，这是与本书先前版本相比的 Pandas 更改。 RangeIndex对象代表具有指定step的从start到stop值的值范围。...当您要对齐两个Series以对两个Series中的值执行操作但Series对象没有由于某种原因对齐的标签时，重新索引也很有用。...此外，pandas 提供了一种构造，用于在我们将要研究的特定行和列上选择单个标量值。 该技术很重要，并且存在，因为它是访问这些值的一种非常高性能的方法。...使用布尔选择来选择行 可以使用布尔选择来选择行。 当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。
7.1 Pandas 原文：Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 致谢：这个笔记摘自 Wes McKinney 的著作 《Python 数据分析》（Python for...每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。 索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...True 从Series中选择切片： ser_2[1:4] ''' b 1 c 2 d -3 dtype: int64 ''' 从Series中选择特定值： ser_2[['b',...中选择一行（注意包含终点）： df_6.ix[2:3] state pop unempl year 2 VA 5.2 6 2014 3 MD 4.0 6 2014 从DataFrame的特定列中选择行的切片...在DataFrame的列上匹配Series的索引，并向下广播行： ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000
() 在对值进行排序时组织缺失的数据 使用set to 对DataFrame进行就地排序inplaceTrue 要学习本教程，您需要对Pandas DataFrames有基本的了解，并对从文件中读取数据有一定的了解...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...与 using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序，而不是根据这些行或列中的值： DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...选择排序算法 值得注意的是，pandas 允许您选择不同的排序算法来与.sort_values()和一起使用.sort_index()。...通常，这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法，因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。
当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此分配有效。 以下代码在每个索引对象上使用tolist方法来创建 Python 标签列表。...当像上一步那样将数字列彼此相加时，pandas 将缺失值默认为零。 但是，如果缺少特定行的所有值，则 Pandas 也会将总数也保留为丢失。...Python 算术和比较运算符直接在数据帧上工作，就像在序列上一样。 准备 当数据帧直接使用算术运算符或比较运算符之一进行运算时，每列的每个值都会对其应用运算。...Pandas 还有 NumPy 中不提供的其他分类数据类型。 当转换为category时，Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串值的映射。 因此，每个字符串仅需要在内存中保留一次。...当两个传递的数据帧相等时，此方法返回None；否则，将引发错误。 更多 让我们比较掩盖和删除丢失的行与布尔索引之间的速度差异。
目录 一、数据载入 二、数据清洗 （一）Pandas中缺失值的表示 （二）与缺失值判断和处理相关的方法 三、连续特征离散化 四、哑变量处理 准备工作 导入 NumPy 库和 Pandas 库。...中缺失值的表示 Pandas 表示缺失值的一种方法是使用NaN（Not a Number），它是一个特殊的浮点数；另一种是使用 Python 中的None，Pandas 会自动把None转变成NaN。...使用说明 axis 默认为axis=0，当某行出现缺失值时，将该行丢弃并返回，当axis=1，当某列出现缺失值时，将该列丢弃 how 表示删除的形式。...df.dropna(axis='rows', thresh=3) 3、填充缺失值 缺失值所在的特征为数值型时，通常利用其均值、中位数和众数等描述其集中趋势的统计量来填充；缺失值所在特征为类别型数据时，则选择众数来填充...duplicates方法返回一个布尔值的 series ，反映每一行是否与之前的行重复。
Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。...Pandas 提供了一些选择的方法，这些选择的方法可以把数据切片，也可以把数据切块。...在我们的案例中，我们推断地区并不是很重要，所以，我们可是使用“”空字符串或其他默认值。...删除任何包含 NA 值的行是很容的： data.dropna() 当然，我们也可以删除一整行的值都为 NA： data.dropna(how='all') 我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的...如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。 删除不完整的列 我们可以上面的操作应用到列上。我们仅仅需要在代码上使用 axis=1 参数。这个意思就是操作列而不是行。
它们可以让你用类似NumPy的标记，使用轴标签（loc）或整数索引（iloc），从DataFrame选择行和列的子集。...在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值（比如0）： In [165]: df1 = pd.DataFrame(np.arange(12....在本例中，我们的目的是匹配DataFrame的行索引（axis='index' or axis=0）并进行广播。...210]: 4 -3.0 5 2.0 0 4.0 2 7.0 1 NaN 3 NaN dtype: float64 当排序一个DataFrame时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序...方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。
请按照以下链接下载数据，并将其放在与存储Python文件的同一文件夹中。...-11a072b58d5f 用Python扫描目录中的文件并选择想要的： ?...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...由于Pandas中没有“Vlookup”函数，因此Merge用与SQL相同的备用函数。...默认方法； outer——当左侧或右侧DataFrame中存在匹配时，返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念的最好例子，但原理是一样的。
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