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Pandas基础:Pandas数据框架中移动

标签:pandas,Python 有时候,我们需要在pandas数据框架内移动一,shift()方法提供了一种方便的方法来实现。...pandas数据框架向上/向下移动 要向下移动,将periods设置为正数。要向上移动,将其设置为负数。 注意,只有数据发生了移位,而索引保持不变。...目前,如果想使用freq参数,索引必须是datetime类型的数据,否则pandas将引发NotImplementedError。 向左或向右移动 可以使用axis参数来控制移动的方向。...默认情况下,axis=0,这意味着移动行(向上或向下);设置axis=1将使向左或向右移动。 在下面的示例,将所有数据向右移动了1。因此,第一变为空,由np.nan自动填充。...Pandas.Series shift()方法 如前所述,Series类还有一个类似的shift()方法,其工作方式完全相同,只是它对一个系列(即单个)而不是整个数据框架进行操作。

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pandas基础:重命名pandas数据框架

标签:Python与Excel,pandas 重命名pandas数据框架列有很多原因。例如,可能希望列名更具描述性,或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架的名称。...我们只剩下以下几列: 图5 我认为有些名字太啰嗦,所以将重命名以下名称: 最新排名->排名 总部所在国家->国家 就像pandas的大多数内容一样,有几种方法可以重命名列。...我们将了解一些方法,并讨论不同场景下哪种方法更好。 rename()方法 该方法的可读性可能是三种方法中最好的。...我们可以使用这种方法重命名索引(行)或,我们需要告诉pandas我们正在更改什么(即或行),这样就不会产生混淆。还需要在更改前后告诉pandas列名,这提高了可读性。...例如,你的表可能有100,而只更改其中的3。唯一的缺点是,名称更改之前,必须知道原始列名。 .set_axis()或df.columns,当你的表没有太多时,因为必须为每一指定一个新名称!

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【如何在 Pandas DataFrame 插入一

前言:解决Pandas DataFrame插入一的问题 Pandas是Python重要的数据处理和分析库,它提供了强大的数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决Pandas DataFrame插入一的问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel的表格。...解决DataFrame插入一的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 Pandas DataFrame 插入一个新。...不同的插入方法: Pandas,插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新。...总结: Pandas DataFrame插入一是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍,我们学会了使用PandasDataFrame插入新的

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Pandas基础:方向分组变形

小小明:「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理高手,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。 刚才碰到一个非常简单的需求: ? 但是我发现大部分人在做这个题的时候,代码写的异常复杂。...首先读取数据: import pandas as pd df = pd.read_excel("练习.xlsx", index_col=0) df 结果: ?...为了后续处理方便,我将不需要参与分组的第一事先设置为索引。 groupby分组相信大部分读者都使用过,但一直都是按行分组,不过groupby不仅可以按行分组,还可以按进行分组。...可以看到,非常简单,仅8行以内的代码已经解决这个问题,剩下的只需保存到excel时设置一下单元格格式即可,具体设置方法可以参考:Pandas指定样式保存excel数据的N种姿势 简单讲解一下吧: df.columns.str...split.reset_index(inplace=True) 表示还原索引为普通的。 split["年份"] = year 将年份添加到后面单独的一

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pandas基础:pandas对数值四舍五入

标签:pandas,Python 本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法,即可将数值舍入到所需的小数。...例如,要四舍五入到2位小数: pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入,需要利用numpy.ceil()方法,该方法返回输入的上限(即向上舍入的数字)。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法的decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时对多个进行取整变得容易。...可以将第一四舍五入到2位小数,并将第二四舍五入到最接近的千位,如下所示: 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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pandas的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据的某行或者某,这里介绍我使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、的名称或标签来索引 iloc:通过行、的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...# 读取第二全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某 # 读取第1行,第B对应的值 data3 = data.loc[ 1, "...# 读取第2、3行,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:3, 2:4]的第4行、第5

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Pandas 查找,丢弃值唯一的

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 值唯一的,简言之,就是某的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把的缺失值先丢弃,再统计该的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测值唯一的所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。...我以宽格式使用数据,这意味着每个党派都有一: year conservative labour liberal others 0 1966 253 364

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Pandas实现一数据分隔为两

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']}) df AB 0 A1-B1 1 A2-B2...每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的至分割成两,每包含列表的相应元素。..., B1] A1 B1 1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2 补充知识:pandas某一每一行拆分成多行的方法 处理数据过程,常会遇到将一条数据拆分成多条,比如一个人的地址信息,可能有多条地址...pandas如何对DataFrame进行相关操作呢,经查阅相关资料,发现了一个简单的办法, info.drop([‘city’], axis=1).join(info[‘city’].str.split...以上这篇Pandas实现一数据分隔为两就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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