文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas中的10种索引

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...0 pd.Int64Index 指定数据类型是int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64

3.5K00

数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas的数据结构SeriesDataFrame3.Pandas的索引操作索引对象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）和Python数据分析...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 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 1....：标签、位置和混合 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...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充

3.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

mysql—mysql中的整数和字符串类型

一.为表中的字段选择合适的数据类型的原则 当一个列可以选择多种数据类型时,应该优先考虑数字类型,其次是日期或者二进制类型,最后是字符类型,对于相同级别的数据类型,应该优先选择占用空间小的数据类型 理由...: 1)在对数据进行比较时,字符类型处理与当前所使用的排序规则是相关的, 而数字和二进制是按照二进制大小来进行的,同样的数据,字符类型比数字处理慢 2)在数据库中,数据处理 是以页为单位的,每页的大小是恒定的...,在innodb中,每页的大小是16k,数据占用空间越小,页中能容纳的数据个数就越多,减少磁盘IO,有利于性能的提升 二.如何选择正确的整数类型 1.整数类型 经常被问的面试题:int(2)和int...答案是有区别的,虽然它们都不超过255,只需要5个字符加一个字节来存储就够了,但是mysql为了更有效的优化查询,在内存中对字符串使用的是固定的宽度,所以如果把列的宽度设置得太长,就会消耗内存,影响性能...2)字符串存储在char类型的列中会删除末尾的空格,而字符串存在varchar类型中时末尾的空格不会被删除 3)char类型的最大宽度为255 4.char类型的使用场景 1)char适合存储长度近似的值

1.8K30

Python判断输入的字符串是否是整数还是小数

1.今天遇到一个问题如果输入的是字符串还是整数或者是小数如何将他们区分 首先isdigit()只能用来判断字符串输入的是否是整数，无法判断是否是小数 所以，先判断该字符串是否是整数，如果是返回3，            ...不是的话说明是字母或者是小数，然后判断是否是小数，如果是小数的话返回1，            是字母的或其他的话返回2 def is_float(i):     if i.isdigit():#只能用来判断整数的字符串...and left.startswith('-'):  # 如果小数点左边有-                     new_left = left.split('-')[-1]  # 判断去掉后的还是不是数字...:         return False 更简单的判断方法： while  True:     num = input("请输入一个数字:")     try:         n1=eval...print('输入的是小数请重新输入:')         continue     else:         print("输入的是整数没问题")

36020

C++ 取出字符串中的所有整数

谭浩强 C++程序设计（第三版）P189 第16题 输入一个字符串，内有数字和非数字字符，如 a123x456_17960?...302tab5876 将其中连续的数字作为一个整数，依次存放到一个数组a中。统计总共有多少个整数，并输出这些数。...这个问题是比较好解决的，主要是三步 开辟一个 int a[(n+1)/2]; 大小的整数数组a，(n+1)/2 是字符串中能够包含的至多个整数了。...初始化一个数字统计 int total = 0;，用来累计出现过的数字总数。...遍历字符串，比对是否是数字，如果是 压入栈中，如果不是，将栈逐步清空并将取出的若干个数字计算为十进制数，其中每次出栈，将进制+1，则可以顺利求出。 每次得出一个新整数，total++。

1.3K10

php中字符串和整数比较的操作方法

今天在处理php中循环的时候，有个比比较的操作，但是结果一直不是自己预判的，于是跟踪了一下，发现了字符串和整数进行比较的时候，会把字符串转换成整数然后进行比较。...这个在java,c这种强类型的语言中不会有问题，因为他们会对字符串进行转换然后比较，但是在php这种弱类型中，可以直接比较的时候，就会有问题。...因为a会转换成整数,转换会从第一个字符开始如果不是整数就转换成0....$a = "1梦回故里"; if(0==$a){ echo "等于"; }else{ echo "不等于"; } 这个就会输出不等于，因为第一个是1,它会转换成1，然后进行比较，所以是不等于...总结 以上所述是小编给大家介绍的php中字符串和整数比较的操作方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！

3.6K40

php中字符串和整数比较的操作方法

今天在处理php中循环的时候，有个比比较/ /的操作，但是结果一直不是自己预判的，于是跟踪了一下，发现了字符串和整数进行比较的时候，会把字符串转换成整数然后进行比较。...这个在java,c这种强类型的语言中不会有问题，因为他们会对字符串进行转换然后比较，但是在php这种弱类型中，可以直接比较的时候，就会有问题。...因为$a会转换成整数,转换会从第一个字符开始如果不是整数就转换成0....$a = "1梦回故里"; if(0==$a){ echo "等于"; }else{ echo "不等于"; } 这个就会输出不等于，因为第一个是1,它会转换成1，然后进行比较，所以是不等于。...以上所述是小编给大家介绍的php中字符串和整数比较的操作方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！ / /

1.4K00

5个例子学会Pandas中的字符串过滤

我们将使用不同的方法来处理 DataFrame 中的行。第一个过滤操作是检查字符串是否包含特定的单词或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。...但是要获得pandas中的字符串需要通过 Pandas 的 str 访问器，代码如下： df[df["description"].str.contains("used car")] 但是为了在这个DataFrame...下一个方法是根据字符串的长度进行过滤。假设我们只对超过 15 个字符的描述感兴趣。...执行此操作的更常用和有效的方法是通过 str 访问器来进行： df[df["description"].str.len() > 15] 我们可以分别使用startswith和endswith基于字符串的第一个或最后一个字母进行过滤...例如，我们可以选择以“A-0”开头的行： df[df["lot"].str.startswith("A-0")] Python 的内置的字符串函数都可以应用到Pandas DataFrames 中。

1.9K20

字符串中不同整数的数目（哈希set）

题目 给你一个字符串 word ，该字符串由数字和小写英文字母组成。 请你用空格替换每个不是数字的字符。 例如，“a123bc34d8ef34” 将会变成 " 123 34 8 34" 。...注意，剩下的这些整数间至少要用一个空格隔开：“123”、“34”、“8” 和 “34” 。 返回对 word 完成替换后形成的 不同 整数的数目。...如果两个整数的 不含前导零 的十进制表示不同，则认为这两个整数也不同。...示例 1： 输入：word = "a123bc34d8ef34" 输出：3 解释：不同的整数有 "123"、"34" 和 "8" 。注意，"34" 只计数一次。...示例 2： 输入：word = "leet1234code234" 输出：2 示例 3： 输入：word = "a1b01c001" 输出：1 解释："1"、"01" 和 "001" 视为同一个整数的十进制表示

39620

【Python基础】Python3十大经典错误及解决办法

当一个字符串中包含单引号或双引号时，很容易出现引号不配对的情况。  ... 错误示例2：  1for i in range(10)： 2# 错误原因：冒号是中文标点符号  解决方法：除了字符串中可以有中文外，其它任何情况均使用英文状态进行编辑。  ...四、 TypeError 类型错误  （1）整数和字符串不能进行连接操作  报错信息：  1TypeError: Can`t convert 'int' object to str implicitly...2：  1print(9.8 + 'seconds')  解决方法：在整数、浮点数或布尔值与字符串进行连接操作之前，先使用str()函数将其转换为字符串类型。  ...六、 IndexError 索引错误  当访问列表的索引超出列表范围时，就会出现索引错误。

2.1K30

完整数据分析流程：Python中的Pandas如何解决业务问题

这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。...数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是比较多不规范的地方，等着我们去清洗。数据源是改编自一家超市的订单，文末附文件路径。...导入所需模块import pandas as pd数据导入Pandas提供了丰富的数据IO接口，其中最常用的是pd.read_excel及pd.read_csv函数。...表连接中的on有两种方式，一种是两个表用于连接的字段名是相同的，直接用on即可，如果是不相同，则要用left_on, right_on进行。...受限于篇幅，本文仅对数据分析过程中Pandas高频使用的函数方法进行了演示，同样重要的还有整个分析过程。如果其中对某些函数不熟悉，鼓励同学多利用知乎或搜索引擎补充学习。同时也欢迎加饼干哥哥微信讨论。

1.6K30

为什么vue中的data必须是一个函数？

引用类型与函数区别 引用类型与函数 object是引用类型，如果不用function返回，每个组件的data都是内存的同一个地址，一个数据改变了其他也改变了。...js中只有函数构成作用域（只有函数的{}构成作用域，对象的{}以及if(){}都不构成作用域），data是一个函数时，每个组件实例都有自己的作用域，每个实例相互独立，不会互相影响。...，另外一个实例也会跟着改； 两个实例必须有自己各自的作用域才行，需要通过下列方法进行处理 const Mycomponent = function(){ this.data = this.data...(); } Mycomponent.prototype.data = function(){ return { a: 1, b: 2 } } 这样每一个实例的data属性都是独立的...这是js本身的特性带来的，跟vue本身设计无关。

98810

Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...的Series对象比它模仿的一维Numpy数组更加通用 Series是广义的Numpy数组 Series对象和Numpy数组基本可以等价代换，但两者间的本质差异其实是索引: Numpy数组通过隐式定义的整数索引获取数值...如果不指定行列索引值，那么行列默认都是整数索引值：(本质是给一个多维Series对象，给定行索引index，给定列索引columus，默认为None) pd.DataFrame(np.random.rand

2.6K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券