需要注意的是 loc 函数的第一个参数不能直接传入整数,可以考虑送个列表进去 DataFrame.iloc[]访问 使用方法与 loc 相似,主要区别是该函数在使用时对列的索引可以用列索引号。...list 的索引,值为 list 的索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法,按照指定的分组键,将具有相同键值的记录划分为同一组,将具有不同键值的记录划分到不同组...,返回的还是一个 dataframe,值有更改) 查找是否存在重复数据:df.duplicated()(返回布尔值,默认将已经观察到先前有之后的行返回 True 这个需要调整 keep 函数,默认查找全部列...,分别返回各个类别的记录数量,即频次,并根据 sort 的值决定是否按频次排序。...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。
2个元素是:", ndarray_d[1]) ndarray_d[5] = 20 print("ndarray_d数组的内容是:\n", ndarray_d) 数组的索引与切片 对于一维数组 可以通过...DataFrame数据结构 DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构,类似于Excel、SQL表,或Series 对象构成的字典。 ...与Series不同的是,DataFrame具有两个索引,通过传递索引可以定位到具体的数值。...:", frame_c.index) print("frame_c的列索引是:", frame_c.columns) print("frame_c中第二行第3个元素是:", frame_c.iloc[1..., 2]) print("frame_c中行索引为\"a\"、列索引为\"x\"的元素是:", frame_c.loc["a"]["x"]) frame_c.iloc[1, 2] = 99 print(
image.png 5.3 DataFrame和Series之间的运算 默认情况下,DataFrame和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFram的列,然后沿着行一直向下广播...image.png .读者可以复制下面代码运行,然后查看结果是否相同: from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df = DataFrame...image.png .读者可以复制下面代码运行,然后查看结果是否相同: from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df = DataFrame...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换 使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串,需要1个参数,参数为字符串格式。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的,不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。
(需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join concat...qcut:和cut作用一样,不过它是将数值等间距分割 crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间的频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...:对每个分组应用自定义的聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果 rank:计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum:计算分组的总和...describe:生成分组的描述性统计摘要 first和 last:获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique:计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod:...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area
二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。...DataFrame是二维的数据结构,其本质是Series的容器,因此,DataFrame可以包含一个索引以及与这些索引联合在一起的Series,由于一个Series中的数据类型是相同的,而不同Series...因此对于DataFrame来说,每一列的数据结构都是相同的,而不同的列之间则可以是不同的数据结构。...从列表的字典构建DataFrame,其中嵌套的每个列表(List)代表的是一个列,字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...df[0:3]df[0] 下标索引选取的是DataFrame的记录,与List相同DataFrame的下标也是从0开始,区间索引的话,为一个左闭右开的区间,即[0:3]选取的为1-3三条记录。
df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median...(axis=0) # 累积连加,累加 s.nunique() # 去重数量,不同值的量 df.idxmax() # 每列最大的值的索引名 df.idxmin() # 最小 df.columns # 显示所有列名...df['增幅'] = df['国内生产总值'] - df['国内生产总值'].shift(-1) df.tshift(1) # 时间移动,按周期 # 和上相同,diff 函数是用来将数据进行移动之后与原数据差...row[2]取 for row in df.itertuples():print(row) df.at[2018, '总人口'] # 按行列索引名取一个指定的单个元素 df.iat[1, 2] # 索引和列的编号取单个元素...') # 判断时间是否当天 pd.datetime.today().year == df.start_work.dt.year df.time.astype('datetime64[ns]').dt.date
目录 安装与数据介绍 安装与配置 检查数据 探索性分析 pandas数据结构 series对象 dataframe对象 访问series元素 使用索引 使用.loc与.iloc 访问dataframe元素...colors.iloc[1]返回"purple"带有索引的元素1。下图就显示.loc与.iloc引用了哪些元素: ? 可以看出.loc指向图像右侧的标签索引。而iloc指向图片左侧的位置索引。...四、访问DataFrame元素 由于DataFrame由一系列对象组成,所以可以使用相同的上面的方法来访问它的元素。关键的区别是DataFrame还有一些附加维度。...但是需要记住,DataFrame的列实际上是一个Series对象。...如果我们为列选择正确的数据类型,则可以显着提高代码的性能。我们再看一下nba数据集的列: >>> df.info() ? 有十列具有数据类型object。
=0) # 对数组横轴的元素进行排序 切片与索引 获取单个元素 >>> a[2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5...获取帮助信息 >>> help(pd.Series.loc) 切片与索引 获取元素 >>> s['b'] # 获取一个元素 -5 >>> df[1:] # 获取DataFrame子表 Country...id_vars: 不需要被转换的列名。 value_vars: 需要转换的列名,如果剩下的列全部都要转换,就不用写了。 var_name和value_name: 是自定义设置对应的列名。...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。...其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left。
DataFrame是一个类似于表格(有行有列)的数据类型,可以理解为一个二维数组,索引有两个维度(行级索引,列级索引),可更改。...DataFrame具有以下特点: 列和列之间可以是不同的类型 :不同的列的数据类型可以不同 大小可变 (扩容) 标记轴(行级索引 和 列级索引) 针对行与列进行轴向统计(水平,垂直) import pandas...(d) df['one'] df[df.columns[:2]] 列添加 DataFrame添加一列的方法非常简单,只需要新建一个列索引。...,要给出原有dataframe的index,不足时为NaN 列删除 删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop,pop方法的用法如下: import pandas as pd d = {'one...找行的方式,因为底层有赋值的过程 # 如果通过行找列,因为底层没有赋值的过程,所以没有效果,不会修改成功 ⭐️复合索引 DataFrame的行级索引与列级索引都可以设置为复合索引,表示从不同的角度记录数据
Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,...DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。...如果某个索引值当前不存在,就引入缺失值 • 对于时间序列这样的有序数据,重新索引时可能需要做一些插值处理。method选项即可达到此目的。 ?...#ffill用前一行相同列的数值填充 print(obj3.reindex(range(6), method = 'ffill')) print('对DataFrame重新指定索引') frame...对DataFrame进行索引其实就是获取一个或多个列 为了在DataFrame的行上进行标签索引,引入了专门的索引字段ix。 ?
df.groupby(by,as_index)按照某个字段或者某几个字段进行分组,其中参数as_index=False是否返回以组标签为索引的对象。...;T.index(n),为序表T的键建立长为n的索引表,n为0或序表重置键时将清除索引表;n省略则自动选长度。如果需要多次根据键来查找数据,在建立了索引表之后可以提高效率。...df.reset_index(drop)重建索引,drop=True表示丢掉原来的索引,否则把原来的索引当做一列插入。...循环各组,为 date_df加入STOCKID列,生成包含DATE,STOCKID两列的dataframe,pd.merge(df1,df2,on,how),将该dataframe与该组按照STOCKID...dataframe,忽略原来的索引,得到所有货物的出入库状态。
除了将图像数据作为 2D 数组外,此过滤器还接受以下参数: 高斯分布的标准差 下限阈值 上限阈值 操作步骤 我们将使用与先前秘籍相同的图像。...: 工作原理 我们使用了以下DataFrame方法: 函数 描述 pandas.DataFrame() 此函数使用指定的数据,索引(行)和列标签构造DataFrame。...在本教程中,我们将专注于铜数据集,其中包含有关铜价,世界消费量和其他参数的信息。 准备 在开始之前,我们可能需要安装 patsy。 patsy 是描述统计模型的库。 很容易看出这个库是否是必需的。...DataSet对象具有名为exog的属性,当作为 Pandas 对象加载时,该属性将成为具有多个列的DataFrame对象。 在我们的案例中,它还有一个endog属性,其中包含世界铜消费量的值。...根据下载的报价数据创建索引,如下所示: dt_idx = pandas.DatetimeIndex(quotes.date) 获得日期时间索引后,我们将其与收盘价一起使用以创建数据框: df = pandas.DataFrame
Tail head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。...对于异质型数据,即 DataFrame 列的数据类型不一样时,就不是这种操作模式了。与轴标签不同,不能为值的属性赋值。...Index 还支持 divmod() 内置函数,该函数同时执行向下取整除与模运算,返回两个与左侧类型相同的元组。...Use a.empty, a.any() or a.all(). ::: 了解详情,请参阅各种坑小节的内容。 比较对象是否等效 一般情况下,多种方式都能得出相同的结果。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数,并将之与输入的 DataFrame 对齐,再传递与 Series 配对的合并器函数(比如,名称相同的列)。
时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的,要求具有可比性。时序数据可以是时期数,也可以时点数。...而言,如果列已经按照时间顺序排好,则利用to_datetime可自动转换 df = pd.DataFrame({'year': [2020, 2020],'month': [1, 1], 'day':...min_periods参数是指需要的非缺失数据点数量阀值 s.rolling(window=50,min_periods=3).mean().head() ?...shift/diff/pct_change都是涉及到了元素关系 ① shift是指序列索引不变,但值向后移动 ② diff是指前后元素的差,period参数表示间隔,默认为1,并且可以为负 ③ pct_change...是值前后元素的变化百分比,period参数与diff类似 s.shift(2).head() ?
问题描述在pandas的DataFrame格式数据中,每一列可以是不同的数据类型,如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的,通常为数值型。...当我们需要将DataFrame的某一列作为ndarray进行运算时,会出现格式不一致的错误。...这种方法在数据处理和分析中是常见且实用的技巧,希望本文对你有所帮助。在实际应用场景中,我们可能会遇到需要对DataFrame中的某一列进行运算的情况。...但是由于DataFrame的列包含了字符串(产品名称)和数值(销售数量和单价),我们无法直接进行运算。...它具有多维性、同质性和高效性的特点,适用于进行数值计算和科学计算。本文介绍了ndarray的创建方式、属性和方法,以及索引和切片操作。
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