查看列名 head查看 DataFrame 头部数据 tail查看 DataFrame 尾部数据 转Numpy数组 数据统计摘要describe函数 横纵坐标转换位置 反向排列列数据 获取列数据 使用[...]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据 用标签切片，包含行与列结束点 提取标量值 快速访问标量：效果同上 用整数位置选择： 用整数切片： 显式提取值(好用) 总结 ---- 前言 ...，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象； 基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作； 直观地合并（merge）、**连接（join）**数据集； 灵活地重塑（reshape...这样做可以让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。 处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。
fillna() 和 interpolate() 不会对索引的顺序执行任何检查。### 重新索引时的填充限制 limit 和 tolerance 参数提供了在重新索引时填充的额外控制。...fillna() 和 interpolate() 不会对索引的顺序进行任何检查。 重新索引时填充的限制 limit 和 tolerance 参数提供了在重新索引时填充的额外控制。...当迭代 Series 时，它被视为类似数组，基本迭代会产生数值。DataFrame 遵循字典的惯例，迭代对象的“键”。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。
# 整数被强制转换为浮点数 In [332]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.])...In [344]: frame = pd.DataFrame(np.array([1, 2])) 向上转型 与其它类型合并时，要用到向上转型，这里指的是从现有类型转换为另一种类型，如int 变为 float...这是因为，数据有时存储的是正确类型，但在保存时却存成了 object 类型，此时，用 DataFrame.infer_objects() 与 Series.infer_objects() 方法即可把数据软转换为正确的类型.... , 3. ]) `to_datetime()`，转换为 datetime 对象 In [372]: import datetime In [373]: m = ['2016-07-09', datetime.datetime...、列表或标量；不能直接用于 DataFrame 等多维对象。
在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...对象赋值一般使用赋值符号“<-”，而在很多情况下也可以用传值符号“=”代替，也即“=”具有二义性，区别在于在函数内部时“=”只具有参数传递作用，举例如下： 在函数的括号内部使用“=”则将一个值传递给函数的内置参数...具体示例如下： 向量（vector）是存储数据的一维数组，标量可以理解为只含有一个元素的向量。...向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于...（包含空格）paste()paste(a,b,c,sep=" ")将a、b、c粘贴为一个字符串，空格分割tolower()转换为小写，toupper()转换为大写substring()substring
In [41]: float_arr.dtype Out[41]: dtype('float64') 在这个例子中，整数被转换为浮点数。...如果由于某种原因（例如无法将字符串转换为float64）而转换失败，将引发ValueError。...numpy.where时，可以将标量和数组组合在一起。...在构建 Series 或 DataFrame 时使用的任何数组或其他标签序列都会在内部转换为 Index： In [84]: obj = pd.Series(np.arange(3), index=["...[row, col] 通过行和列标签选择单个标量值 df.iat[row, col] 通过行和列位置（整数）选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行或列 整数索引的陷阱 使用整数索引的 pandas
通常使用标量进行索引会降低维度。使用标量切片DataFrame将返回一个Series。使用标量切片Series将返回一个标量。但是对于重复项，情况并非如此。...通常使用标量进行索引将减少维度。使用标量对DataFrame进行切片将返回一个Series。使用标量对Series进行切片将返回一个标量。但是对于重复项，情况并非如此。...创建 类似于前一节中将单个列转换为分类变量的情况，DataFrame中的所有列都可以在构建期间或构建后批量转换为分类变量。...创建 类似于前一节中将单个列转换为分类的情况，可以在构建过程中或之后将DataFrame中的所有列批量转换为分类。...创建 类似于前一节中将单个列转换为分类的情况，DataFrame中的所有列可以在构建期间或构建后批量转换为分类。
只有一个元素的张量才能转换为Python标量在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。...当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。...理解错误信息为了理解错误信息，让我们首先澄清一些术语：张量：在本文中，张量指的是多维数组或矩阵。标量：标量指的是单一值，例如数字或字符串。...在Python中，您通常可以使用item()方法将张量转换为标量。如果张量只包含一个元素，该方法将返回张量的标量值。...在实际的深度学习应用场景中，我们常常需要处理张量数据，并在必要时将张量转换为标量进行进一步操作。下面是一个示例代码，演示了如何处理只有一个元素的张量和处理包含多个元素的张量时避免出现错误。
正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样，标量也会被转换成数组，这个过程在 NumPy 中被称为广播（broadcast）。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数： 标量积有自己的运算符： 执行三角函数时也无需循环： 我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个： 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack
正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样，标量也会被转换成数组，这个过程在 NumPy 中被称为广播（broadcast）。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数： 标量积有自己的运算符： 执行三角函数时也无需循环： 我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个： 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为
有时为了书写方便，会把列向量写成，T表示转置。 实现与应用 在程序中，创建行向量或者列向量，一般以NumPy数组实现。...如果要创建列向量，可以这样操作： v = u.reshape(-1,1) v 输出： array([[1], [6], [7]]) 此外，在Pandas的DataFrame对象中...如下所示，我们创建一个由随机整数组成的列表： import random lst = [random.randint(1, 100) for i in range(100000)] 如果要计算列表中每个整数的平方...1-2-5 图1-2-5所示结果显示，转化为数组（行向量）后，运行速度有了明显提高（注意：在AI Studio运行上述代码，所得运行时长可能有错差异，此结果仅供参考，读者也可以编写计时函数，在本地测量不同计算方式所耗费时长...第二列数字表示在该文本中，词语的索引，例如“(0, 2)”中的2表示词语“learn”在0所表示的文本中的索引是2。
这个错误消息通常在尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时发生。本文将深入讲解这个错误消息的原因以及如何解决它。...错误消息的原因这个错误消息的原因在于PyTorch中的张量是多维数组，而Python标量是单个值。...当我们尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时，PyTorch希望我们明确指定我们要转换的单个值。如果张量包含多个元素，PyTorch无法确定我们要转换为哪个标量值。...如果这个数量大于1，我们应该考虑使用其他方法来处理张量，而不是尝试将其转换为Python标量。 以下是几种常见的解决方法：方法一：使用索引访问元素可以使用索引访问张量中的特定元素。...首先，使用索引访问元素并获取特定元素的值。其次，使用.item()方法将只包含一个元素的张量直接转换为Python标量。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。...本质区别在于索引的存在：虽然 Numpy 数组拥有隐式定义的整数索引，用于访问值，Pandas Series拥有显式定义的索引，与值关联。 这个显式索引的定义，为Series对象提供了额外的功能。...正如你可能将二维数组视为对齐的一维列的有序序列一样，你可以将DataFrame视为对齐的Series对象的序列。在这里，“对齐”是指它们共享相同的索引。...='int64') 作为不可变数组的索引 Index在很多方面都像数组一样。...: Index does not support mutable operations ''' 这种不变性使得，在多个DataFrame和数组之间共享索引更安全，避免了由无意的索引修改而导致的潜在的副作用
在 axis=None 的情况下使用相同种类转换融合。 赋值给数组时，NumPy 标量会被转换。 当混合字符串和其他类型时，数组强制转换会发生变化。...) numpy.delete 不再将布尔索引强制转换为整数](release/1.19.0-notes.html#numpy-delete-no-longer-casts-boolean-indices-to-integers...和 fastputmask slots 被废弃并设置为 NULL np.ediff1d 在 to_end 和 to_begin 上的类型转换行为 将空数组对象转换为 NumPy 数组...numpy.unique 有一致的轴顺序 numpy.matmul 的布尔输出现在转换为布尔值 numpy.random.randint 在范围为 2**32 时产生不正确的值 为 numpy.fromfile....item 方法现在返回一个字节对象 copy.copy 和 copy.deepcopy 不再将 masked 转换为数组 结构化数组的多字段索引仍将返回一个副本](release/1.15.0
每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。 上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。...展平数组 展平数组（Flattening the arrays）是指将多维数组转换为 1D 数组。 我们可以使用 reshape(-1) 来做到这一点。...NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。...迭代每个标量元素 在基本的 for 循环中，迭代遍历数组的每个标量，我们需要使用 n 个 for 循环，对于具有高维数的数组可能很难编写。...有时，我们在迭代时需要元素的相应索引，对于这些用例，可以使用 ndenumerate() 方法。
矢量化操作和与 Series 的标签对齐 在使用原始 NumPy 数组时，通常不需要逐个值循环。在 pandas 中使用 Series 时也是如此。...从 Series 或字典的字典 结果的 索引 将是各个 Series 的索引的 并集。如果有任何嵌套字典，这些将首先转换为 Series。如果没有传递列，列将是字典键的有序列表。...如果可能，ufunc 将在不将底层数据转换为 ndarray 的情况下应用。 控制台显示 一个非常大的DataFrame将被截断以在控制台中显示。您也可以使用info()来获取摘要信息。...如果可能，ufunc 将在不将基础数据转换为 ndarray 的情况下应用。 控制台显示 一个非常大的DataFrame将被截断以在控制台中显示。您还可以使用info()获取摘要信息。...如果可能，ufunc 将在不将基础数据转换为 ndarray 的情况下应用。 控制台显示 一个非常大的DataFrame将被截断以在控制台中显示。您还可以使用info()获取摘要信息。
---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...同时选取DataFrame的行和列 # 读取college数据集，给行索引命名为INSTNM；选取前3行和前4列 In[23]: college = pd.read_csv('data/college.csv...用整数和标签选取数据 # 读取college数据集，行索引命名为INSTNM In[33]: college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='...INSTNM') # 用索引方法get_loc，找到指定列的整数位置 In[34]: col_start = college.columns.get_loc('UGDS_WHITE')...UGDS_WHITE'] Out[40]: 6.69 µs ± 223 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each) .iat和.at只接收标量值
常见方法 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx)...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...，选取单一的标量 9 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量 10 reindex 通过标签选取行或列 11 get_value 通过行和列标签选取单一值 12 set_value...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
当使用布尔索引访问数组时，会将布尔索引对应的数组或列表的元素作为索引，以获取索引为True时对应位置的元素。...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。...数组与常量的运算 形状相同的数组之间的任何算术运算都会应用到各元素，同样地，数组与标量执行算术运算时也会将标量应用到各元素，以方便各元素与标量直接进行相加、相减、相乘、相除等基础操作。...在创建Series类对象或DataFrame类对象时，既可以使用自动生成的整数索引，也可以使用自定义的标签索引。无论哪种形式的索引，都是一个Index类的对象。...与单层索引相比，分层索引只适用于[]、loc和iloc，且用法大致相同。 使用[]访问数据 由于分层索引的索引层数比单层索引多，在使用[]方式访问数据时，需要根据不同的需求传入不同层级的索引。
NumPy数组 和 标准Python Array（数组） 之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...越来越多的基于Python的科学和数学软件包使用NumPy数组; 虽然这些工具通常都支持Python的原生数组作为参数，但它们在处理之前会还是会将输入的数组转换为NumPy的数组，而且也通常输出为NumPy...从数组中提取的项（例如，通过索引）由Python对象表示，其类型是在NumPy中构建的阵列标量类型之一。 阵列标量允许容易地操纵更复杂的数据排列。 ?...image.png NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表，所有元素（通常是数字）的类型都相同，并通过正整数元组索引。在NumPy中，维度称为轴。轴的数目为rank。...asarray_chkfinite(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组，检查NaN或Infs。 asscalar(a) 将大小为1的数组转换为标量等效数组。
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