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Pandas_Study01

补充：loc 和 iloc 的区别， loc 通过标签(也就是series的索引)访问元素，接受整数索引和非整数索引(因为是标签) iloc 通过整数索引访问元素，并且只能接受整数索引，这一点来看，...iloc 用法(Dataframe) iloc([这里是行标识], [这里是列标识]) 语法与loc 看上去比较类似，但功能更为单一 示例： data.iloc[:,1:4] # 返回全部行，索引为1到...4. dataframe 相关算术运算 1).如果其中一个是数值，那么这个数值会和DataFrame的每个位置上的数据进行相应的运算。...series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法 因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似...补充： divmod(x, y) divmod() 函数返回当参数 1 除以参数 2 时包含商和余数的元组。

20110
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    Python 数据处理：Pandas库的使用

    1.1 Series 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（即索引）组成。...(pdata)) 下表列出了DataFrame构造函数所能接受的各种数据： 类型 描述 二维ndarray 数据矩阵，还可以传入行标和列标 由数组、列表或元组组成的字典 每个序列会变成DataFrame...通过标签选取行或列 get_value, set_value 通过行和列标签选取单一值 ---- 2.5 整数索引 处理整数索引的 Pandas 对象常常难住新手，因为它与 Python 内置的列表和元组的索引语法不同...传递到apply的函数不是必须返回一个标量，还可以返回由多个值组成的Series： def f(x): return pd.Series([x.min(), x.max()], index=...如果某个索引对应多个值，则返回一个Series；而对应单个值的，则返回一个标量值： print(obj['a']) print(obj['c']) 这样会使代码变复杂，因为索引的输出类型会根据标签是否有重复发生变化

    22.8K10

    Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

    传递多个索引数组会产生略有不同的结果；它选择与每个索引元组对应的一维数组元素： In [125]: arr = np.arange(32).reshape((8, 4)) In [126]: arr...表 5.1：DataFrame 构造函数的可能数据输入 类型 注释 2D ndarray 一组数据的矩阵，传递可选的行和列标签 数组、列表或元组的字典 每个序列都变成了 DataFrame 中的一列；所有序列必须具有相同的长度...上进行选择 与 Series 一样，DataFrame 具有专门的属性loc和iloc，用于基于标签和基于整数的索引。...类似于method="min"，但等级总是在组之间增加 1，而不是在组中相等元素的数量之间增加 具有重复标签的轴索引 到目前为止，我们看过的几乎所有示例都具有唯一的轴标签（索引值）。...还有一个DataFrame.value_counts方法，但它计算考虑 DataFrame 的每一行作为元组的计数，以确定每个不同行的出现次数： In [307]: data = pd.DataFrame

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    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    Numpy数组的基本运算 1、数组和标量之间的预算 2、元素级数组函数 是指对数组中每个元素执行函数运算。下面例子是对数组各元素执行平方根操作。...Pandas库 Pandas数据结构 1、Series （1）概念： Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...2、丢弃指定轴上的项 使用drop方法删除指定索引值对应的对象。 可以同时删除多个索引对应的值。 对于DataFrame，可以删除任意轴上（columns）的索引值。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。...、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：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" ....applymap，仅适用于dataframe对象，且是对dataframe中的每个元素执行函数操作，从这个角度讲，与replace类似，applymap可看作是dataframe对象的通函数。 ?...sort_index、sort_values，既适用于series也适用于dataframe，sort_index是对标签列执行排序，如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序

    15K20

    Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

    1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量[2] 也很有用。 cut的参数如下： x：要分箱的数组。必须是一维的。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。 series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。

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    Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

    1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量[2] 也很有用。 cut的参数如下： x：要分箱的数组。必须是一维的。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。 series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。

    1.1K40

    数据导入与预处理-课程总结-01~03章

    准确性 ：数据是正确的，数据存储在数据库中的值对应于真实世界的值。 时效性：是指数据仅在一定时间段内对决策具有价值的属性。数据的时效性很大程度上制约着决策的客观效果。...与Python列表不同，数组在参与算术运算时无需遍历每个元素，便可以对每个元素执行批量运算，效率更高。...DataFrame类对象的行索引位于最左侧一列，列索引位于最上面一行，且每个列索引对应着一列数据。DataFrame类对象其实可以视为若干个公用行索引的Series类对象的组合。...= df2.loc[[3,2,1]] #print(data3) print(data4) print('多标签索引\n-----') # 多个标签索引，如果标签不存在，则返回NaN # 顺序可变...变量.loc[索引] 变量.iloc[索引] 以上方式中，"loc[索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，而"iloc[索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引。

    3.1K20

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

    一个具有一个参数（调用的 Series 或 DataFrame）的callable函数，并返回用于索引的有效输出（上述之一）。 一个元组，包含行（和列）索引，其元素是上述输入之一。...注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...这是一种严格的包含协议。每个请求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都将包括。整数是有效标签，但它们指的是标签而不是位置。...注意 对于.iloc索引，不支持从可调用返回元组，因为在应用可调用之前会发生行和列索引的元组解构。...当执行 Index.union() 时，对于具有不同数据类型的索引，索引必须转换为一个公共数据类型。通常情况下，虽然不是绝对的，这个数据类型是对象数据类型。

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    Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

    您可以在第十三章：数据分析示例中看到这些工具的各种应用用法。 8.1 层次索引 层次索引是 pandas 的一个重要特性，它使您能够在轴上具有多个（两个或更多）索引级别。...，从最外层级别开始，那么在具有分层索引的对象上进行数据选择性能要好得多——也就是说，调用sort_index(level=0)或sort_index()的结果。...由于right1的索引是唯一的，这种“一对多”合并（使用默认的how="inner"方法）可以保留与输出中的行对应的left1的索引值。...，元组的数组，或数组的列表（如果在levels中传递了多级数组） levels 用作分层索引级别的特定索引，如果传递了键 names 如果传递了keys和/或levels，则为创建的分层级别命名 verify_integrity...每个对应于 subplot 对象本身的两种方法；在xlim的情况下，这些方法是ax.get_xlim和ax.set_xlim。

    31200

    Pandas

    [:][m:n] DataFrame.head/tail()：访问前/后五行 整数标签的特殊情况 为了防止计算机不知道用户输入的索引是基于位置还是基于标签的，pd 整数标签的索引是基于标签的，也就是说我们不能像列表一样使用...进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...(),这个是用来将多列转化一列： pd.melt(df, id_vars=['key'], value_vars=['A', 'B']) 该函数最后返回的是一个以id_vars列作为索引,以value_vars...传入一个函数名组成的列表，则会将每一个函数的函数名作为返回值的列名,如果不希望使用函数名作为列名，可以将列表中的元素写成类似’(column_name,function)'的元组形式来指定列名为name...将样本从小到大进行排列，按照样本位置将数据划分为位置间隔相等的区间。位置间隔相同意味着样本出现的频数相同。 获得每个区间的第一个和最后一个元素的值，两者的差值即为与该位置区间对应的元素取值区间。

    9.2K30

    数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

    但直接比较两个顺序不同的多重索引, 返回值是一个布尔值array, 并不如预期的那样。...().index sorted_multi_index==mul_index 如果是两个list, 改变顺序后与原始list相比较, 返回值只有一个 False。...:('C_3','street_4')] 使用索引标签进行切片, 是个闭区间非元组也是合法的，表示选中该层所有元素 df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street...第一类特殊情况：由元组构成列表 选出某几个元素，每个元组的第一个元素是第一层索引的可能取值,元组的第二个元素是第二层索引的可能取值...精确到最内层索引 df_using_mul.sort_index(...所以这里大概是有一个自动推断的过程：如果第一个位置是元组,那就默认是按照元组的相应位置去对应相应层级的索引的值；如果第一个位置是元素, 那就默认直接对应第一层索引的相应取值。

    4.6K20

    【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

    import numpy as np import pandas as pd 一、元组作为一级索引 如果想产生如下图所示的学生成绩表： 因为 DataFrame 的行索引/列索引要求是不可变的，因此考虑使用元组做索引是很自然的选择...相当于scores.loc[2017,1]，此时会把2017看成行索引，1看成列索引，而行索引没有2017 对于 DataFrame，应该在元组的外面再加一层中括号，写成： scores.loc[[(2017,1...)]] 当然用位置标签是最简单的： scores.iloc[2,:] 3、查询王亮2017第1学期的成绩 如果用 DataFrame 直接做查询，则表示行索引和列索引的元组外都要多加一层中括号，需要写成...可以将 MultiIndex 视为一个元组对数组，其中每个元组对都是唯一的。...注意：元组中不允许使用:，因此用slice(None)代替。 说明：多级索引的切片操作要求必须先对索引排序，因此才有上面的sort_index()函数调用。

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    python数据分析——数据预处理

    返回值： shape()函数返回一个元组，元组的每个元素代表数组在对应维度上的大小。...返回值： 返回一个与 obj 相同大小的布尔类型的对象，其中为 True 的位置表示对应位置的值为空值，为 False 的位置表示对应位置的值不为空值。...这个函数返回一个布尔类型的值，表示每个元素是否是重复的。如果元素是重复的，则为True；否则为False。...columns：要删除的列的标签列表或单个标签。与labels参数功能相同，只是在axis=1的情况下使用。 level：如果DataFrame具有多层索引，则指定要删除的索引级别。...columns：要删除的列的标签列表或单个标签。与labels参数功能相同，只是在axis=1的情况下使用。 level：如果DataFrame具有多层索引，则指定要删除的索引级别。

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