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numpy入门-索引、切片迭代

对于数组,Python列表一样进行索引、切片迭代 arr[n:m] arr[n:m:s]:s为步长 索引下标从0开始 取出某个元素的两种形式:arr[m,n]==arr[m][n] 如果索引中使用三个点......]相当于x[1,2,:,:,:] x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:] x[...,3]相当于x[:,:,:,:,3] x[4,...,5,:]相当于x[4,:,:,5,:] 关于迭代问题...: 默认是对第一轴进行迭代 如果想迭代所有的元素,使用arr.flat方法 切片 import numpy as np x = np.arange(10)**3 # 0-9每个数的3次方 x array...([ 2, 6, 12, 17]) a[1:3] array([[ 4, 5, 6, 7], [10, 11, 12, 13]]) a[1:3, : ] # 取出每列的第二行第三行的数据...13] [15 16 17 18] for element in a.flat: # 通过数组的flat属性进行迭代,打印每个元素 print(element) 0 1 2 3 4 5 6

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Python迭代迭代器详解

list,tuple,strins,dicttionary,set以及生成器对象都是可迭代的,整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以,你需要用python内建的iter()来帮忙。...我们将要来学习python的重要概念迭代迭代器,通过简单实用的例子如列表迭代xrange。 可迭代 一个对象,物理或者虚拟存储的序列。...list,tuple,strins,dicttionary,set以及生成器对象都是可迭代的,整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以,你需要用python内建的iter()来帮忙。 ?...这样做对liststring是管用的,但对dictionary不会奏效,所以这绝对不是python式的迭代,也肯定不能模拟for循环的功能。我们先看迭代器,等下回再过头来。...我们学了够多的迭代迭代器,在python程序中不会用到比这更深的了。 但是为了学习的目的我们就到这儿。。。。 列表迭代器 你可能会在面试中写这个,所以打起精神来注意了 ?

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Pandas系列 - 迭代

迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。...当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取,迭代器返回原始对象(视图)的副本,因此更改将不会反映在原始对象上。...迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(...DataFrame - 遍历数据帧 迭代器 details 备注 iteritems() 将列迭代(col,value)对 列值 iterrows() 将行迭代(index,value)对 行值 itertuples...() 以namedtuples的形式迭代行 行pandas形式 iteritems()示例 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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Pandas知识点-索引切片操作

索引切片操作是最基本最常用的数据处理操作,Pandas中的索引切片操作基于Python的语言特性,支持类似于numpy中的操作,也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引切片操作...本文使用的数据来源于网易财经,具体下载方式可以参考:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 前面介绍DataFrameSeries的文章中,代码是在Pycharm中编写的,本文后面介绍Pandas...第二种方式除了支持英文的索引名,也支持中文的索引名,但是如果英文的索引名与Python关键字(如class,list)同名,会报错,只能用第一种方式来取数据。 2. 读取一行数据 ?...使用iloc进行切片操作时,切片规则与Python基本的切片规则相同,传入的切片索引是左闭右开的(包含起始值,不包含结束值)。 ?...以上就是Pandas中的索引切片基本操作介绍,如果需要获取数据代码,可以点击关注公众号“Python碎片”,然后在后台回复“pandas03”关键字获取本文代码和数据。

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Pandas索引排序详解

索引排序-sort_index 针对Pandas索引的排序功能介绍,详细内容参考官网: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html...,表示根据指定的索引进行排序,可以是索引号,名称或者多个索引组成的列表 ascending:排序规则,默认是升序 inplace:表示是否原地修改;默认是False kind:表示选的排序算法 na_position...默认是last sort_remaining: 数据模拟 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name":["Jimmy...如果是设置成True,则行索引变成0,1,2…N-1 # 默认情况 df.sort_index(axis=1,ignore_index=False) .dataframe tbody tr...Tom 19 80 shenzhen 1.0 John 28 150 guangzhou 2.0 Ana 20 120 shanghai 参数sort_remaining 如果为 true 且按级别索引排序是多层

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Python数据分析入门(六):Pandas层级索引

下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引。...示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...打印这个Series的索引类型,显示是MultiIndex 直接将索引打印出来,可以看到有lavels,labels两个信息。...示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'...因为现在有两层索引,当通过外层索引获取数据的时候,可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候,在list中传入两个元素,前者是表示要选取的外层索引,后者表示要选取的内层索引

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Python 第75课】可迭代对象迭代

之所以可以这样,是因为 Python 中的迭代器(Iterator)以及可迭代对象(Iterable)。 如果一个对象定义了 __iter__ __next__ 两个方法,它就是一个迭代器。...有了迭代器的概念之后,如果一个对象定义了 __iter__ 方法,返回一个迭代器对象,那么它就是一个可迭代的对象。 从表现上来说,一个对象可迭代,那么它就可以被 for 循环使用。...有一点绕,我们再来理一理迭代器(Iterator)迭代(Iterable)这两个的差别: 一个迭代器一定是可迭代对象,因为它一定有 __iter__ 方法。反过来则不成立。...__iter__、__next__ 分别对应于 Python 的内置函数 iter() next():比如 iter(aList) 就相当于 aList.__iter__()。...迭代迭代之间的继承关系。 ? __iter__ 方法返回值的区别。id 相同代表是同一个实例。

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数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas的数据结构SeriesDataFrame3.Pandas索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引:标签

文章来源:Python数据分析 参考学习资料: http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据(panel data)Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...一个强大的分析操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy,提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数方法 应用于数据挖掘,数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构: Series DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...:标签、位置混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片,可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引,也就是我们自定义的索引名 示例代码

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Pandas数据切片与索引

01 前言 我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习,而在实际的应用中,我们发现,关于数据的选择是很重要的一部分。...因此,本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择的方法,用最少的知识点,解决最重要的问题。 02 lociloc 在对Pandas数据进行操作时,最常用的就是选择部分行列。...首先为loc,这个根据行索引名称来进行选择,例如下面的数据。行索引就是0到6,列索引就是name、coursescore。 ? 其用法为loc[行索引,列索引]。...data.loc[:,'score'] 获取第3行(其实是第四行,Python索引从0开始),可用以下代码。...最后iloc用法loc一样,只是iloc使用行列的数字索引,也就是说,行索引就是0到6,列索引就是0到2。

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