Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法,希望对大家有所帮助。
; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...每个元素都是从 0 到 1 之间均匀分布的随机浮点数。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
下表对DataFrame进行了总结: 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利:布尔型数组(过滤行)、切片(行切片)、或布尔型DataFrame(根据条件设置值...与isin类似的是Index.get_indexer方法,它可以给你一个索引数组,从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组: to_match = pd.Series(['c', 'a', '...”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引;对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique 计算Series中的唯一值数组,按发现的顺序返回 value_counts...返回一个Series,其索引为唯一值,其值为频率,按计数值降序排列 有时,你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。
pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念,series 类似于一维数组,可以近似当成普通的数组进行操作,对于series 默认会有行索引为它索引...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...data.iloc[1:8,[1,5]] #取出索引为1到7的行,索引为1和5的列。...取值,根据需要 money_series.iloc[[3, 0]] # 取第四个值和第一个值 """ d 5 a 200 Name: money, dtype: int64 """ 上面是根据序号进行取值...如果是列方向的运算,一个是dataFrame,另一个是Series,首先将Series沿列方向广播,然后运算。
这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式,我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...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。...非空值计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv,形式如下所示,请利用Python对数据读取,并计算数据集每列非空值个数情况。...进行非空值计数,此时应该如何处理?...关键技术:可以利用行号索引和count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于给定的DataFrame数据,按索引值进行求和并输出结果。
转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象,产生新的Index对象 3 .insert(loc,e) 在loc位置增加一个元素 4 .delete(loc) 删除...:布尔型数组(过滤行)、切片(行切片)、或布尔型DataFrame(根据条件设置值) 2 df.loc[val] 通过标签,选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[:,val] 通过标签...的corrwith方法,可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数(0到1) 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...) 返回一个Series中的唯一值组成的数组。
一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组,使用int和float作为连续值。此外,我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...对比上面单元格中的Python程序,使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值,并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ? 缺失值的识别 回到DataFrame,我们需要分析所有列的缺失值。...它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。 .isnull()方法对缺失值返回True。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。
这里我们也会从环境到运行的步骤进行讲解。...操作,这里的groupBy操作跟TDW hive操作是一样的意思,对指定字段进行分组操作,count函数用来计数计数,这里得到的DataFrame最后有一个”count”命名的字段保存每个分组的个数(这里特别需要注意函数的返回类型...collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 3、 count(...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、...需要另一个函数转换一下,比如 count 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe,在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right:
文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件 创建测试对象 pd.DataFrame...(np.random.rand(20,5)):创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list):从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index...s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...数据选取 df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]:按位置选取数据 s.loc['index_one...():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组 pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组 df.dropna():删除所有包含空值的行
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数,应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外,在pandas早些版本中,还存在loc和iloc的兼容结构,即...count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列...;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
当我们没有为数据指定索引时,Series会自动创建一个0到N-1(N为数据的长度)的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组的值和对应的属性。...2、DataFrame (1)概念: DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。...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。...(列从0开始计数) 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和(sum)运算、累计(cumsum)运算、平均值(mean)等运算。...根据数组中数据的类型不同,产生的统计指标不同,有最值、分位数(四分位、四分之三)、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取 此方法可以用于显示去重后的数据。
时,你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...的corrwith方法,你可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...,从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组: In [260]: to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a']) In [261]: unique_vals...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时,你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。 5.4 总结 在下一章,我们将讨论用pandas读取(或加载)和写入数据集的工具。
如果不带 index 参数,Pandas 会自动用默认 index 进行索引,类似数组,索引值是 [0, ..., len(data) - 1] ,如下所示: 从 NumPy 数组对象创建 Series...你可以用逻辑运算符 &(与)和 |(或)来链接多个条件语句,以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子,你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行: ?...上面的结果中,Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法,能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...生成的指标,从左到右分别是:计数、平均数、标准差、最小值、25% 50% 75% 位置的值、最大值。 ? 如果你不喜欢这个排版,你可以用 .transpose() 方法获得一个竖排的格式: ?...此外,还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数: ? apply() 方法 用 .apply() 方法,可以对 DataFrame 中的数据应用自定义函数,进行数据处理。
标签列表或数组,例如。[‘a’, ‘b’, ‘c’] 具有标签的切片对象,例如’a’:‘f’,切片的开始和结束都包括在内。...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值:整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续的多行 提取索引值为2到索引值为4的所有行,即提取第3行到第5行,注意:此时切片的开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果: ?...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列 提取第3行到第6行,第4列到第5列的值,取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果: ?...6.2.7 用iloc取具体值 提取第3行第7列的值 data.iloc[2,6] 输出结果:‘high’ 总结:文字变代码,数值少1;代码变文字,数值加1;代码从0开始计数;文字从1开始计数。
Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。<!...包含计数,平均数,标准差,最大值,最小值及4分位差。...选取第一行到第三行(不包含)的数据df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值,返回的为一个Seriesdf.iloc[1,:]#选取第一行数据,返回的为一个Series PS:loc为location...的缩写,iloc则为integer & location的缩写 更广义的切片方式是使用.ix,它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片 df.ix[1,1]df.ix['a':'b']...groups = df.groupby('A')#按照A列的值分组求和groups['B'].sum()##按照A列的值分组求B组和groups['B'].count()##按照A列的值分组B组计数 默认会以
combine_first()方法根据DataFrame的行索引和列索引,对比两个DataFrame中相同位置的数据,优先取非空的数据进行合并。...即使两个DataFrame的形状不相同也不受影响,联合时主要是根据索引来定位数据的位置。 二combine()实现合并 ---- ?...fmax()是numpy中实现的函数,用于比较两个数组,返回一个新的数组。返回两个数组中相同索引的最大值,如果其中一个数组的值为空则返回非空的值,如果两个数组的值都为空则返回第一个数组的空值。...overwrite: 如果调用combine()方法的DataFrame中存在的列,在传入combine()方法的DataFrame中不存在,则先在传入的DataFrame中添加一列空值。...例如其中一个DataFrame中的数据比另一个DataFrame中的数据多,但第一个DataFrame中的部分数据质量(准确性、缺失值数量等)不如第二个DataFrame中的高,就可以使用combine
然后我们根据需要对数值进行排序。...); 其他任意形式的统计数据集。...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。
然后我们根据需要对数值进行排序。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据,如SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式的统计数据集...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...Isin()有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用copy ()函数。
在数据分析中,where的典型用法是根据另一个数组生成一个新的值数组。假设你有一个随机生成数据的矩阵,并且你想用 2 替换所有正值和用-2 替换所有负值。...表 5.4:DataFrame 的索引选项 类型 注释 df[column] 从 DataFrame 中选择单个列或列序列;特殊情况便利:布尔数组(过滤行)、切片(切片行)或布尔 DataFrame(根据某些条件设置值...表 5.9:唯一值、值计数和成员资格方法 方法 描述 isin 计算一个布尔数组,指示每个 Series 或 DataFrame 值是否包含在传递的值序列中 get_indexer 为数组中的每个值计算整数索引...,以便将其对齐到另一个不同值的数组;有助于数据对齐和连接类型操作 unique 计算 Series 中唯一值的数组,按观察顺序返回 value_counts 返回一个 Series,其唯一值作为索引,频率作为值...这些值是每列中这些值的相应计数。
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