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(六)Python:PandasDataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型数据结构 含有一组有序列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...“del 数据方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...5000, 'tax': 0.05} print(aDF) print("===============================") print(aDF.drop(5)) # 返回删除第5行数据...,可以改变原来数据,代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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盘点一个Pandas数据分组问题

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据分组问题问题如下: list1 = '电子税票号码 征收税务机关 社保经办机构 单位编号 费种 征收品目 征收子目 费款所属期...【上海新年人】:对草莓大哥,我想要是每组都有一个行标签,想要是这样子效果。 【论草莓如何成为冻干莓】:那你这个想用concat来操作可能不太行,你直接分组写入到excel表吧。...【论草莓如何成为冻干莓】:你分组写入就不用重新赋值了,可以直接写入。 【上海新年人】:哦,我想想。 如果你也有类似这种Python相关问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答!...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【大写一个Y】提出问题,感谢【PI】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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掌握pandas时序数据分组运算

pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下数据,按照不同时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日股票收盘价,计算每个月最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是「重采样」,可分为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用都是「下采样」,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样...我们对index为日期时间类型DataFrame应用resample()方法,传入参数'M'是resample第一个位置上参数rule,用于确定时间窗口规则,譬如这里字符串'M'就代表「月且聚合结果显示对应月最后一天

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盘点Pandas数据分组后常见一个问题

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【郎爱君】问了一个Pandas问题,报错结果如下图所示。...下图是代码: 下图是报错信息: 二、实现过程 这个问题倒是不难,不经常使用分组小伙伴可能很难看出来问题,但是对于经常使用大佬来说,这个问题就很常见了。...这里【月神】直截了当指出了问题,如下图所示,一起来学习下吧! 将圈圈内两个变量,用括号括起来就可以了。 完美地解决粉丝问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个pandas基础问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【封代春】提问,感谢【月神】给出思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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pandas dataframe explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构一些常见用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合dict,所以我们想要查询表某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...不仅如此,loc方法也是支持切片,也就是说虽然我们传进是一个字符串,但是它在原数据当中是对应了一个位置。我们使用切片,pandas会自动替我们完成索引对应位置映射。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中用法,这也是pandas数据查询最常用方法,也是我们使用过程当中必然会用到内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。...很多人在学习pandas前期遇到最多一个问题就是会把iloc和loc记混淆,搞不清楚哪个是索引查询哪个是行号查询。

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pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现

在刚开始使用pandas DataFrame时候,对于数据选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用操作。...做例子 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa...False,True]] 选取第1,2行;1,3列数据 要注意是,我们用df[参数]也可以进行切片,但这种方式容易引起chained indexing 问题。...(https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/14218) 大概是因为可以混合label和position导致了很多用户问题和bug。...到此这篇关于pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现文章就介绍到这了,更多相关pandas 数据选取,修改,切片内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 行。...注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 执行自连接,如下所示。...这个示例数据种两个 DataFrame 都没有索引所以使用 pandas.merge() 函数很方便。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

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pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...比如我们可以这样对DataFrame当中某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上函数。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级map,我们可以用它来操作DataFrame每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据格式。 ?...总结 今天文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap使用方法, 这两个方法在我们日常操作DataFrame数据非常常用,可以说是手术刀级api。

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python下PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序列,每列可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成字典; dict...7 subkey2 2 5 8 subkey3 3 6 9 请务必保证嵌套字典key一致性,不然的话,数据会异常,但不会显式报错,而是显示出NaN,

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数据分析-Pandas DataFrame连接与追加

微信公众号:yale记 关注可了解更多教程问题或建议,请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间连接和追加操作,在合并DataFrame时,您可能会考虑很多目标。...或者您可能希望添加更多列,我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame方式:连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段: # ## Dataframe连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90...# In[27]: concat_df = pd.concat([df1,df2]) concat_df # ## 连接三个dataframe # In[28]: concat_df_all = pd.concat...([df1,df2,df3],sort=False) concat_df_all # ## 使用append()追加dataframe # In[29]: df4 = df1.append(df2) df4

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python下PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序列,每列可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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