一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
不一定是这种情况，因为这些列可能包含整数，布尔值，字符串或其他甚至更复杂的 Python 对象（例如列表或字典）的混合物。 对象数据类型是 Pandas 无法识别为其他任何特定类型的列的全部内容。...当像上一步那样将数字列彼此相加时，pandas 将缺失值默认为零。 但是，如果缺少特定行的所有值，则 Pandas 也会将总数也保留为丢失。...any方法再次链接到该布尔结果序列上，以确定是否有任何列缺少值。 如果步骤 4 求值为True，则整个数据帧中至少存在一个缺失值。 更多 电影数据集中具有对象数据类型的大多数列都包含缺少的值。...与其他步骤一样，传递列表或切片时，将返回一个序列。 此返回值似乎不一致，但是如果我们将序列视为将标签映射到值的类似于字典的对象，则返回值是有意义的。...如果传递单个标量值，则返回一个序列。 如果传递了列表或切片对象，则返回一个数据帧。
如果指定了列序列、索引，则DataFrame的列会按指定顺序及索引进行排列。 也可以设置DataFrame的index和columns的name属性，则这些信息也会被显示出来。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...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。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。...相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。 对于层次化索引对象，选取数据的方式可以通过内层索引，也可以通过外层索引来选取，选取方式和单层索引选取的方式一致。
其余的命名元组（或元组）只是被解包，它们的值被提供给 `DataFrame` 的行。 如果任何一个元组比第一个 `namedtuple` 短，则相应行中的后续列将被标记为缺失值。...我们将在重新索引部分中讨论重新索引/符合新标签集的基础知识。 数据对齐和算术 DataFrame对象之间的数据对齐会自动在**列和索引（行标签）**上对齐。同样，结果对象将具有列和行标签的并集。...如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。...同样，结果对象将具有列和行标签的并集。...剩余的命名元组（或元组）只是简单地解包，它们的值被输入到DataFrame的行中。如果任何一个元组比第一个namedtuple短，那么相应行中后面的列将被标记为缺失值。
索引支持重复值，并且如果在任何索引中碰巧有重复项，则哈希表将无法再用于其实现，并且对象访问会变得很慢。...如果max_dept_sal在其索引中重复了任何部门，则该操作将失败。 例如，让我们看看当我们在具有重复索引值的等式的右侧使用数据帧时会发生什么。...默认情况下，dropna方法删除具有一个或多个缺失值的行。 我们必须使用subset参数来限制其查找缺少值的列。 在第 2 步中，我们定义一个仅计算SATMTMID列的加权平均值的函数。...如果没有重复的值，则分组将毫无意义，因为每个组只有一行。 连续数字列通常具有很少的重复值，并且通常不用于形成组。...默认情况下，concat函数使用外连接，将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。 但是，它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。 这称为内连接。
我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...对数据框进行排序并选择顶行 使用max（）属性查找最大值 # Method 1: Sorted = df.sort_values(['Births'], ascending=False) Sorted.head...列中的最大值 [df['Births'] == df['Births'].max()] 等于 [查找出生列中等于973的所有记录] df ['Names'] [df [' Births'] == df
如果列标题行中的字段数等于数据文件主体中的字段数，则使用默认索引。如果大于此数，则使用前几列作为索引，以使数据主体中的剩余字段数等于标题中的字段数。 在标题之后的第一行用于确定要放入索引的列数。...如果类似列表，则所有元素必须是位置的（即整数索引到文档列）或与用户在names中提供的列名对应的字符串。如果给出了names，则不考虑文档标题行。...如果依赖 pandas 推断列的 dtype，解析引擎将会推断数据的不同块的 dtype，而不是一次推断整个数据集。因此，可能会出现具有混合 dtype 的列。...如果您的 CSV 文件包含具有混合时区的列，则默认结果将是一个对象类型的列，其中包含字符串，即使使用 parse_dates 也是如此。...如果 usecols 是一个字符串列表，则假定每个字符串对应于用户在 names 中提供的列名或从文档标题行中推断出的列名。
对于其他驱动程序，请注意 pandas 从查询输出中推断列 dtype，而不是通过查找物理数据库模式中的数据类型。例如，假设userid是表中的整数列。...因此，如果查询输出为空，则所有生成的列将作为对象值返回（因为它们是最一般的）。如果你预见到你的查询有时会生成��结果，你可能希望在之后明确进行类型转换以确保 dtype 的完整性。...如果为False（默认值），缺失值将表示为np.nan。如果为True，缺失值将使用StataMissingValue对象表示，并且包含缺失值的列将具有object数据类型。...如果列头行中的字段数等于数据文件主体中的字段数，则使用默认索引。如果大于，则使用前几列作为索引，以使数据主体中的字段数等于列头中的字段数。 表头后的第一行用于确定列数，这些列将进入索引。...如果您的 CSV 文件包含具有混合时区的列，则默认结果将是一个对象 dtype 列，其中包含字符串，即使使用parse_dates也是如此。
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...: ['a' 'b']查看col2列的唯一值 注意 在上述查看方法中，除了info方法外，其他方法返回的对象都可以直接赋值给变量，然后基于变量对象做二次处理。...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...[0:2)之间，列名为'col1'和'col2'的记录，行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据，直接写索引值即可。...a或col3值为True的记录使用isin查找范围基于特定值的范围的数据查找In: print(data2[data2['col1'].isin([1,2])]) Out: col1 col2
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。...作为扩展的 NumPy 数组的DataFrame 如果Series是具有灵活索引的一维数组的模拟，则DataFrame是具有灵活行索引和灵活列名的二维数组的模拟。...dtype='object') 因此，DataFrame可以认为是二维 NumPy 数组的扩展，其中行和列都具有用于访问数据的通用索引。...NumPy 数组中，data[0]将返回第一行。...这个Index对象本身就是一个有趣的结构，它可以认为是不可变数组或有序集合（技术上是一个多值集合，因为Index对象可能包含重复的值）。 这些观点在Index对象所提供的操作中，有一些有趣的结果。
类型推断和数据转换 包括用户定义的值转换和自定义缺失值标记列表。 日期和时间解析 包括一种组合能力，包括将分布在多个列中的日期和时间信息组合成结果中的单个列。 迭代 支持迭代处理非常大文件的块。...header 用作列名的行号；默认为 0（第一行），但如果没有标题行，则应为None。 index_col 用作结果中行索引的列号或名称；可以是单个名称/编号或用于分层索引的列表。...如果列表的元素是元组或列表，则将多个列组合在一起并解析为日期（例如，如果日期/时间跨越两列）。 keep_date_col 如果连接列以解析日期，则保留连接的列；默认为False。...如果 DataFrame 中的一行属于多个类别，则我们必须使用不同的方法来创建虚拟变量。...；如果模式匹配，则返回一个匹配对象，否则返回 None search 扫描字符串以查找与模式匹配的内容，如果匹配，则返回一个匹配对象；与 match 不同，匹配可以出现在字符串的任何位置，而不仅仅是在开头
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...: int64 4、Series属性 Series对象的属性和方法如下： Series.axes：返回行轴标签列表 Series.dtype：返回对象的数据类型 Series.empty：如果对象为空，...index：行索引标签，如果没有传递索引值，索引默认为np.arrange(n)。 columns：列索引标签，如果没有传递索列引值，默认列索引是np.arange(n)。...dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。
最终具体做分组操作时，调用的方法都来自于pandas中的groupby对象，这个对象定义了许多方法，也具有一些方便的属性。...47.918519 1 173.62549 72.759259 2 173.62549 72.759259 组索引与过滤 过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表...，本质上都是对于行的筛选，如果符合筛选条件的则选入结果表，否则不选入。...组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回True则会被保留，False则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为DataFrame返回。...: int64 题目:创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas as pd data
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）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...，输出如下： 对于特别大的 DataFrame，head 方法会选取前五行： frame.head() 如果指定了列序列，则 DataFrame 的列就会按照指定顺序进行排列，代码示例： pd.DataFrame...(data,columns=['state','year','pop']) 如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值，代码示例： frame2 = pd.DataFrame(data,columns...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
pandas.Series( data, index=index, dtype, copy) data: 可以是多种类型，如列表，字典，标量等 index: 索引值必须是唯一可散列的，与数据长度相同，...如果没有索引被传递，则默认为**np.arrange(n)** dtype: 设置数据类型 copy: 复制数据，默认为Flase 1）创建一个空的序列 import numpy as np...) """ 2）从ndarray创建一个序列： 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...它是最常用的Pandas对象。和Series一样，DataFrame接受许多不同的类型输入。...pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype) data: 包含一维数组，列表对象， 或者是Series对象的字典对象 index ：对于行标签，如果没有索引被传递
: object 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...如果 索引 被传递， 索引 中的标签对应的数据值将被取出。...index：对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。 columns：对于列标签，可选的默认语法是 - np.arrange（n）。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。...dtype 返回对象的dtype。 empty 如果series为空，则返回True。 ndim 根据定义1返回基础数据的维度数。 size 返回基础数据中元素的数量。
我们知道Series对象在几种方面与列表和字典的相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法：.loc和.iloc。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...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。...这些object列中的大多数包含任意文本，但是也有一些数据类型转换的候选对象。
对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Infer_objects Pandas支持广泛的数据类型，其中之一就是object。object包含文本或混合（数字和非数字）值。但是，如果有其他选项可用，则不建议使用对象数据类型。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe
前言 上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。 本文框架 1. 数据结构简介 2....Series 3.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series 3.2 创建一个具有标签索引的Series 3.3 使用Python字典创建Series 3.4 根据标签索引查询数据 4....DataFrame：代表整个表格对象，是一个二维的数据，有多行和多列； Series：每一列或者每一行都是一个Series，他是一个一维的数据（图中红框）。 2....DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构； 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等） 既有行索引index,也有列索引columns，可以被看做由Series组成的字典。...从DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series； 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame。
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