6、导入特定列 使用usecols参数，可以指定是否在DataFrame中导入特定的列。 ? 这只是个开始，并不是所有的功能，但已足够你“尝鲜”了。...三、分割：即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集和聚合的，当需要初步了解数据时，通常使用过滤器来查看较小的数据集或特定的列，以便更好的理解数据。...14、从DataFrame获取特定的值 ? 如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序 对特定列排序，默认升序： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...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。
如何使用正则表达式，匹配浮点数？ 使用正则表达式，如何匹配出正整数？...global 关键字在哪些场景发挥重要作用 Python 函数的五类参数都指哪些？ 如何区分参数是位置参数还是关键字参数？ f(*a,**b) 可变位置参数，可变关键字参数怎么传参?...Pandas 做特征工程之 删除列 Pandas 增加特征列的方法 Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分项总结 LabelEncoder 编码和 get_dummies...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...DataFrame 上快速对某些列展开特征工程，使用 map 如何做到？
前言 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。...pandas 中没有啥高级筛选的说法，因为他的筛选本来就很灵活，看看 pandas 的实现： - 简单易懂，都是之前文章介绍过的，这里不多说 特定值过滤 "4、5或7班的记录"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下...条件值可以直接使用常用的比较符号 - 还是要注意条件标题"总分" pandas 实现如下： - 第一句，添加新列，总和列。...pandas 新增列非常简单，df[新列名字]=新列值，即可 - df.loc[:,'语文':'生物'] ，是获取语文到生物之间的列的数据 - .sum(axis=1) ，横向求和。...因为 pandas 可以灵活对行或列做运算，通过 axis 即可表达运算是对行还是列操作。
image.png 5.3 DataFrame和Series之间的运算 默认情况下，DataFrame和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFram的列，然后沿着行一直向下广播...apply方法是对DataFram中的每一行或者每一列进行映射。 ?...image.png 5.6 pandas的聚合函数 聚合函数包括：求和，最大值，最小值，计数、均值、方差、分位数 这些聚合函数都是基于没有缺失数据的情况。 ?...关键字参数axis，可以填入的值为0或1，0表示对行进行操作，1表示对列进行操作 示例如下： from pandas import Series,DataFrame from numpy import...Python中的字符串处理 对于大部分应用来说，python中的字符串应该已经足够。 如split()函数对字符串拆分，strip()函数对字符串去除两边空白字符。
Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。...pandas可以调用head(n)方法，n是行数。MySQL可以使用limit n，n同样表示行数。(点击图片可以查看大图) ? 2.查询特定列的数据 有的时候我们只想查看某几列的数据。...在pandas里可以使用中括号或者loc，iloc等多种方式进行列选择，可以选择一列或多列。loc方式可以直接写列名，iloc方式需要指定索引，即第几列。...3.查询特定列去重后的数据 例如我们想查看一共有多少人(去重过的)下过单。pandas里有unique方法，SQL里有distinct关键字。如下面图左侧代码所示。...pandas中，可以使用前文提到的方式进行选择操作，之后可以直接对目标列进行赋值，SQL中需要使用update关键字进行表的更新。示例如下：将年龄小于20的用户年龄改为20。
中没有 Stata 中的数据标签 ( value label ) 1.7 数据合并与匹配 df_joint = df1.append(df2) Pandas DataFrames 匹配不需要指定“多对一...”或“一对多”。...这是标记索引和列的另一个理由。如果要访问这些列中的任何一列，则可以照常执行操作，使用元组在两个级别之间进行区分。...使用 python script 时，还有一个有用的选项 userpaths(), 它可以用来在指定路径中导入模块。...这在定义函数、类等时非常有用。在脚本执行后产生的对象可以在交互环境或 do-file 中调用。
或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...3 数据转换 前文提到，在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作，然而replace一般仅能用于简单的替换操作，所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法 map，适用于series...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?
你可以粗略浏览本文，了解Pandas的常用功能；也可以保存下来，作为以后数据处理工作时的速查手册，没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用的数据对象是数据框（DataFrame）和Series...到n且列索引在j到k间的记录In: print(data2.iloc[0:2,0:1]) Out: col1 0 2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录...sum()) Out: col2 a 2 b 1 Name: col1, dtype: int64以col2列为维度，以col1列为指标求和pivot_table建立数据透视表视图In:...,'col3':np.mean})) Out: col1 col3 col2 a 2 0.5 b 1 1.0在data2中以col2为维度，对col1求和，col3...求均值 作者：宋天龙 摘自：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》 来源：Python爱好者社区
索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。 pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...提取第n个单词 在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。（请注意，也可以通过公式来做到这一点。）...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
顾名思义，该函数对满足特定条件的数字相加。 示例数据集 本文使用从Kaggle找到的一个有趣的数据集。...图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...然而，在每个付款期结束时，你有没有想过“我到底把这些钱花在哪里了？”。...在下面的示例中，我们首先按星期几对数据进行分组，然后指定要查看的列——“Debit（借方）”，最后对分组数据的“Debit”列执行操作：计数或求和。...现在，你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时，后台是怎么运作的。...在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...提供loc函数，可以同时选择特定的行与列。...2.3选取特定列 列索引值 #!.../usr/bin/env python3 import csv import glob # glob模块可以定位匹配于某个特定模式的所有路径名。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。...本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。...数据格式化 pandas 默认的数据显示，没有使用千分位分隔符，在数据较大时，感觉不方便。...可以对Excel进行基础的读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查 Pandas可以进行表中列行筛选等 到此这篇关于Python pandas对excel的操作实现示例的文章就介绍到这了...,更多相关Python pandas对excel操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
作者：luanhz 导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...，其中lower是Python字符串内置的通用方法，replace虽然是Pandas中的全局方法，但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换，这里即用到了正则表达式的匹配原则，即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...以上，举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试，其中包括python内置的字符串函数split、count、len等，也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法...基本都是Python中常用的字符串函数，调用时只需在一个字符串列后调用str即可，方法简单，但效率却是异常明显的。
导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...，其中lower是Python字符串内置的通用方法，replace虽然是Pandas中的全局方法，但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换，这里即用到了正则表达式的匹配原则，即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...以上，举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试，其中包括python内置的字符串函数split、count、len等，也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法...基本都是Python中常用的字符串函数，调用时只需在一个字符串列后调用str即可，方法简单，但效率却是异常明显的。
SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...02 Pandas和Spark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。...where关键字的，不过遗憾的是Pandas中的where和Numpy中的where一样，都是用于对所有列的所有元素执行相同的逻辑判断，可定制性较差。...而这在Pandas和Spark中并不存在这一区别，所以与where实现一致。 6）select。选择特定查询结果，详见Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式。 7）distinct。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。...一维数组的索引 多维数组的索引 （2）切片索引 一维数组的切片索引（与Python列表的切片索引一样） 多维数组的切片索引 （3）花式索引 元素索引和切片索引都是仅局限于连续区域的值，而花式索引可以选取特定区域的值...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...对于不存在的索引值带来的缺失值，也可以在重新索引时使用fill_value给缺失值填充指定值。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
