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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。...例如,要选择某几行某几列,或者符合某种条件的数据(类似于Excel中的筛选功能)。 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 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时,最常用的就是选择部分行和列。 首先为loc,这个根据行和列索引名称来进行选择,例如下面的数据。...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用法和loc一样,只是iloc使用行和列的数字索引,也就是说,行索引就是0到6,列索引就是0到2。

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    Python按要求提取多个txt文本的数据

    本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。...此外,前面也提到,文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的;因此希望将所有文本文件中,符合要求的数据行都保存在一个变量,且保存的时候也将文件名称保存下来,从而知道保存的每一行数据,具体是来自于哪一个文件...然后,我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象;紧接着,我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据,和展平后的数据按列合并(也就是放在了第一行的右侧),...最后,我们将每个文件的处理结果按行合并到result_all_df中,通过使用pd.concat()函数,指定axis=0表示按行合并。...如果需要保存为独立的.csv格式文件,大家可以参考文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行。

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    Python按要求提取多个txt文本的数据

    本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。...此外,前面也提到,文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的;因此希望将所有文本文件中,符合要求的数据行都保存在一个变量,且保存的时候也将文件名称保存下来,从而知道保存的每一行数据,具体是来自于哪一个文件...然后,我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象;紧接着,我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据,和展平后的数据按列合并(也就是放在了第一行的右侧),...最后,我们将每个文件的处理结果按行合并到result_all_df中,通过使用pd.concat()函数,指定axis=0表示按行合并。...如果需要保存为独立的.csv格式文件,大家可以参考文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行。

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    python数据分析——数据的选择和运算

    一维数组元素提取 沿着单个轴,整数做下标用于选择单个元素,切片做下标用于选择元素的范围和序列。...关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...关键技术: 二维数组索引语法总结如下: [对行进行切片,对列的切片] 对行的切片:可以有start:stop:step 对列的切片:可以有start:stop:step import pandas...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...代码和输出结果如下所示: (2)使用多个键合并两个数据帧: 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。

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    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    例如,以下内容返回温度差的平均值: Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值,我们可以使用一个数据帧。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列,并且每个列都可以具有关联的名称。...以下是第二到第四行温度差值的切片: 可以使用.loc和.iloc属性检索数据帧的整个行。 .loc确保按索引标签查找,其中.iloc使用从 0 开始的位置。...对齐是 Pandas 的一项核心功能,其中数据是在执行任何操作之前按标签值匹配的多个 Pandas 对象。 这允许简单地应用操作,而无需显式地编码连接。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例

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    Python数据科学手册(四)【Pandas 索引和选择】

    前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作,Pandas也具有类似的操作,这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。...Series数据选择 前面说过,Series有些操作类似一维Numpy数组,有些操作类似Python字典。...: data['a':'c'] # 显式声明索引进行切片 data[0:2] # 隐式切片 注意上面的索引操作是有区别的,前者包含了最后一个元素,而后者并不包含。...,所以Pandas提供了一些高级的索引器属性,这些索引器并不是函数,而是作为属性存在。...这些索引操作也可以用来赋值或者修改值: data.iloc[0, 2] = 90 其它常用索引 直接对DataFrame索引获取到的是列,而切片获取的则是行: data['Florida':'Illinois

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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=[...示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果: pandas.indexes.multi.MultiIndex'...labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 选取子集 根据索引获取数据...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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    左手用R右手Python系列5——数据切片与索引

    只懂一些皮毛,感性的话,可以自行扩展学习,以上切片与索引方式最足够你完成数据分析工作中的所有切片索引需求。...通过指定序号范围来提取行: mydata[1:10] #默认情况下序列范围是针对行切片(字符串默认则是针对列索引) mydata[200:] #切出201个之后的所有记录(Python的数据类型默认从...除了基于数据框本身的这种简单筛选之外,Python的数据框还提供很灵活的索引方式: #标签索引:(针对数据框的索引字段) mydata.loc[3] #按索引提取单行的数值 mydata.loc...好吧,讲了这么多,终于可以开始总结一下R语言与Python的切片索引规则重要的区别了: R语言中生成数据框使用的圆括号,Python中则根据不同数据类型分别定义(列表用方括号、元组用圆括号、字典和几何用花括号...R语言与Python均可以基于数据框自身进行索引切片,同时又都可以通过外部索引函数进行条件索引。

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    精通 Pandas:1~5

    Pandas 的数据结构由 NumPy ndarray数据和一个或多个标签数组组成。 Pandas 中有三种主要的数据结构:序列,数据帧架和面板。...Brent 2013-Q1 112.9 2013-Q2 103.0 2013-Q3 110.1 2013-Q4 109.4 范围切片 正如我们在第 3 章“pandas 数据结构”中有关...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧,因为它是 2D 的。 因此,在后一种情况下返回的是一个数据帧。...当我们按多个键分组时,得到的分组名称是一个元组,如后面的命令所示。 首先,我们重置索引以获得原始数据帧并定义一个多重索引以便能够按多个键进行分组。...如果我们的数据帧具有多重索引,则可以使用groupby按层次结构的不同级别分组并计算一些有趣的统计数据。

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    Pandas 秘籍:1~5

    如果在创建数据帧的过程中未指定索引(如本秘籍所述),pandas 会将索引默认为RangeIndex。RangeIndex与内置范围函数非常相似。 它按需产生值,并且仅存储创建索引所需的最少信息量。...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序,这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中,我们将介绍以下主题: 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片...序列和数据帧索引器允许按整数位置(如 Python 列表)和标签(如 Python 字典)进行选择。.iloc索引器仅按整数位置选择,并且与 Python 列表类似。....loc索引器仅按索引标签进行选择,这与 Python 词典的工作方式类似。 准备 .loc和。iloc与序列和数据帧一起使用。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

    7.5 数据索引和选择 原文:Data Indexing and Selection 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data...例如,如果你的Series拥有显式的整数索引,那么索引操作如data[1]将使用显式索引,而切片操作如data[1:3]将使用隐式的 Python 风格索引。...数据帧中的数据选择 回想一下,DataFrame在很多方面都类似二维或结构化数组,在其它方面莱斯共享相同索引的Series结构的字典。在我们探索此结构中的数据选择时,记住些类比是有帮助的。...作为字典的数据帧 我们将考虑的第一个类比是,DataFrame作为相关Series对象的字典。...作为二维数组的数据帧 如前所述,我们还可以将DataFrame视为扩展的二维数组。

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    Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

    据不靠谱的数据来源统计,学习了Pandas的同学,有超过60%仍然投向了Excel的怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用Python处理数据时,选择想要的行和列实在太痛苦,完全没有Excel想要哪里点哪里的快感...第一篇潘大师(初识Pandas)教程考虑到篇幅问题只讲了最基础的列向索引,但这显然不能满足同志们日益增长的个性化服务(选取)需求。...为了舒缓痛感,增加快感,满足需求,第二篇内容我们单独把索引拎出来,结合场景详细介绍两种常用的索引方式: 第一种是基于位置(整数)的索引,案例短平快,有个粗略的了解即可,实际中偶有用到,但它的应用范围不如第二种广泛...思路:手指戳屏幕数一数,一级的渠道,是从第1行到第13行,对应行索引是0-12,但Python切片默认是含首不含尾的,要想选取0-12的索引行,我们得输入“0:13”,列想要全部选取,则输入冒号“:”即可...只要稍加练习,我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据,迈过了这一步之后,你会发现和Excel相比,Python是如此的美艳动人。

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    如何在 Python 数据中灵活运用 Pandas 索引?

    参考链接: 用Pandas建立索引并选择数据 作者 | 周志鹏  责编 | 刘静  据不靠谱的数据来源统计,学习了Pandas的同学,有超过60%仍然投向了Excel的怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用...Python处理数据时,选择想要的行和列实在太痛苦,完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。 ...为了舒缓痛感,增加快感,满足需求,第二篇内容我们单独把索引拎出来,结合场景详细介绍两种常用的索引方式:   第一种是基于位置(整数)的索引,案例短平快,有个粗略的了解即可,实际中偶有用到,但它的应用范围不如第二种广泛...思路:手指戳屏幕数一数,一级的渠道,是从第1行到第13行,对应行索引是0-12,但Python切片默认是含首不含尾的,要想选取0-12的索引行,我们得输入“0:13”,列想要全部选取,则输入冒号“:”即可...只要稍加练习,我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据,迈过了这一步之后,你会发现和Excel相比,Python是如此的美艳动人。

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    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻,而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式,包括范围读取和条件查询等。 ?...具体而言: 当在[]中提供单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ...."访问 切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签列中),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空...例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...切片类型与索引列类型不一致时,引发报错 2. loc/iloc,可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值(列名和行索引取值)访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询

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    数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

    7.8 分层索引 原文:Hierarchical Indexing 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science...到目前为止,我们主要关注一维和二维数据,分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常,超出此范围并存储更高维度的数据(即由多于一个或两个键索引的数据)是有用的。...虽然 Pandas 确实提供了Panel和Panel4D对象,这些对象原生地处理三维和四维数据(参见“旁注:面板数据”),实践中的更常见模式是利用分层索引(也称为多重索引),在单个索引中合并多个索引层次...现在来访问第二个索引是 2010 的所有数据,我们可以简单地使用 Pandas 切片表示法: pop[:, 2010] ''' California 37253956 New York...由于各种原因,部分切片和其他类似操作要求MultiIndex中的层次是(按字母顺序)排序的。

    4.3K20

    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    在第一个逗号之后是第二个维度的索引,在第二个逗号之后是第三个维度的索引,依此类推。 用冒号切片数组 使用冒号索引ndarray对象的工作类似于使用冒号索引列表。 只要记住,现在有多个维度。...好消息是,在谈论序列切片时,许多艰苦的工作已经完成。 我们介绍了loc和iloc作为连接方法,但它们也是数据帧方法。 毕竟,您应该考虑将数据帧视为多个列粘合在一起的序列。...让我们首先看一下索引排序。 我们可以使用sort_index方法重新排列数据帧的行,以使行索引按顺序排列。 我们还可以通过将sort_index的访问参数设置为1来对列进行排序。...对于分层索引,我们认为数据帧中的行或序列中的元素由两个或多个索引的组合唯一标识。 这些索引具有层次结构,选择一个级别的索引将选择具有该级别索引的所有元素。...这适用于loc方法和序列,但不适用于数据帧; 我们待会儿再看。 使用loc时,切片索引时所有常用的技巧仍然有效,但是切片操作获得多个结果会更容易。

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