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python数据科学系pandas入门详细教程

,仅支持一维二维数据,但数据内部可是异构数据,仅要数据类型一致即可 numpy数据结构仅支持数索引,而pandas数据结构则时支持数索引标签索引 从功能定位上看: numpy虽然也支持等其他数据类型 向量化,即对于数据类型为格式执行向量化操作,本质上是调用series.str属性接口,完成操作。 尤为强大是,除了常用操作方法,str属性接口还集成了正则表达式大部分功能,这使得pandas在处理时,兼具高效强力。例如如下代码可用于统计每个句子单词个数 ? 需注意是,这里接口与python普通接口形式上很是近,但二者是不一样。 时间类型向量化操作,如一样,在pandas另一个得到"优待"数据类型是时间类型,正如可用str属性调用接口一样,时间类型可用dt属性调用应接口,这在处理时间类型时会十分有效。

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这些pandas技巧你还不会吗 | Pandas实用手册(PART II)

Pandas实用手册(PART I),介绍了建立DataFrame及定制化DataFrame显示设定两大类技巧。发现已经有学留言催更了?‍? 针对类型特征,你也可将空设定成任何容易识别,让自己及他人明确了解此DataFrame 数据: ? 舍弃不需要 给定一个初始DataFrame, ? 通过这样方式,pandas 让你可放心地对原始数据做任何坏坏事情而不会产生任何不好影响。 将切割成多个 在处理文本数据时,很多时候你会想要把一个栏位拆成多个栏位方便后续处理。 你可能会想把这个DataFramefeature栏分成不栏,这时候利用str将取出,并通过expand=True将切割结果扩大成(expand)成一个DataFrame: ? 这时则可使用tolist函数做到跟刚刚切割效果: ? 你也可使用apply(pd.Series)方式达到一样效果: ?

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    干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

    原理 首先加载pandas使用DataFrame关方法来读写数据。注意,关键词as赋给pandas一个别名pd。 # 返回一个 return '\n'.join(xmlItem) 代码生成了一个表,xmlItem。 首元素是<record>,尾元素是</record>。对行每个段,我们<var var_name=<column_name>><value></var>格式封装,并加进表。 加粗部分指名(<column_name>)对应(<value>)。 解析完所有段后,使用'\n'.join(...)方法,将xmlItem所有项连接成一个长。<var>... 原理 pandas read_html(...)方法解析HTML文件DOM结构,从所有table节点提取数据。第一个参数可是URL、文件或HTML标签原始

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    Pandas入门2

    image.png 5.2 DataFrame加 对于DataFrame,对齐会时发生在行上,两个DataFrame对象加后,其索引会取并集,缺省用NaN。 Python处理 对于大部分应用来说,python应该已经足够。 如split()函数对拆分,strip()函数对去除两边空白。 image.png 7.2 日期时间类与互转换 使用datetime模块datatime对象strftime方法将时间转换为,需要1个参数,参数为格式。 方法返回数据类型是。 另外,其实time模块有strftime方法,需要1个参数,参数为格式。可将现在时间转换为。 ? image.png 7.3 Pandas时间序 pandas通常是用于处理成组日期,不管这个日期是DataFrame轴索引还是。to_datetime方法可解析多种不日期表示形式。

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万肝货操作!

    Pandas ,索引可设置为一个(或多个)唯一,这就像在工作表有一用作行标识一样。与大多数电子表格不,这些索引实际上可用于引用行。 我们可用多种不方式构建一个DataFrame,但对于少量,通常将其指定为 Python 典会很方便,其键是名,是数据。 pandas 通过在 DataFrame 指定单个系来提供矢量化操作。可方式分配新。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 删除一操作在下面Pandas表示。 查找子位置 FIND电子表格函数返回子位置,第一个为 1。 您可使用 Series.str.find() 方法查找位置。find 搜索子第一个位置。

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    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗小贴士

    pandas已经为我们自动检测了数据类型,其包括83型数据78对象型数据。对象型数据用于或包含混合数据类型。 由于pandas使用数量节来表示一类型每一个,并且numpy数组存储了这些数量,所pandas能够快速准确地返回数所消耗节量。 在这之前,我们先来研究下与数比,pandas如何存储。 选对比数储存 object类型用来表示用到了Python对象,有一部分原因是Numpy缺少对缺失支持。 在object每一个元素实际上都是存放内存真实数据位置指针。 下图对比展示了数型数据怎样Numpy数据类型存储,怎样Python内置类型进行存储。 ? 你可看到这些大小在pandasseries与在Python单独是一样

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    Pandas文本数据处理 | 轻松玩转Pandas(4)

    既然是在操作,很自然,你可能会想到是否可从一个长提取出子。 例如,想要测试是否是母 “S” 。 方法 描述 cat() 连接 split() 在分隔上分割 rsplit() 从末尾始分隔 get() 索引到每个元素(检索第i个元素) join() 使用分隔在系每个元素加入 pattern / regex出现 repeat() 重复(s.str.repeat(3)等于x * 3 t2 >) pad() 将空格添加到左侧,右侧或两侧 center() 当于str.center Series每个 slice_replace() 用传递替换每个切片 count() 计数模式发生 startswith() 当于每个元素str.startswith(pat

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    Pandas知识点-统计运算函数

    使用DataFrame数据调用max()函数,返回结果为DataFrame每一最大,即使数据是或object也可返回最大。 根据DataFrame数据特点,每一数据属性,进行统计运算是有意义,而每一行数据数据属性不一定,进行统计计算一般没有实际意义,极少使用,所本文也不进行举例。 min(): 返回数据最小。使用DataFrame数据调用min()函数,返回结果为DataFrame每一最小,即使数据是或object也可返回最小。 使用DataFrame数据调用mean()函数,返回结果为DataFrame每一平均,mean()与max()min()不是,不能计算或object平均,所会自动将不能计算省略 使用DataFrame数据调用median()函数,返回结果为DataFrame每一位数,median()也不能计算或object位数,会自动将不能计算省略。 ?

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    pandas入门教程

    请注意: Index并非集合,因此其包含重复数据 Index对象是不可改变,因此可通过它安全访问数据 DataFrame提供了下面两个操作来访问其数据: loc:通过行索引来访问数据 安装完之后可通过pip查看这个库信息: ? 接下来我们看一个读取Excel简单例子: ? 这个Excel内容如下: ? 注:本文代码数据文件可通过文章提到Github仓库获取。 为了便于操作,在填充之前,我们可先通过rename方法修改行名称: ? 这段代码输出如下: ? 处理 数据常常牵涉到处理,接下来我们就看看pandas对于操作。 Seriesstr段包含了一系函数用来处理。并且,这些函数会自动处理无效。 下面是一些实例,在第一组数据,我们故意设置了一些包含空格: ? 在这个实例我们看到了对于strip处理及判断本身是否是数,这段代码输出如下: ? 下面是另外一些示例,展示了对于大写,小写长度处理: ? 该段代码输出如下: ?

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    如何用 Python 执行常见 Excel SQL 任务

    在 Python ,不需要知道很多关于正则表达式知识,但它们是一个强大工具,可用于匹配替换某些或子。如果你想了解更多,请参考下教程。 ? 信任这个网站一些代码。 你可复制一组由公式呈现单元格,并将其粘贴为,你可使用格式选项快速切换数,日期。 有时候,在 Python 切换一种数据类型为其他数据类型并不容易,但当然有可能。 我们可看到,人均 GDP 平均约为13037.27美元,如果这被判断为(不能执行算术运算),我们就无法做到这一点。 现在,可对我们前不能做人均 GDP 进行各种计算,包括通过不过滤,并确定百分位数。 选择/过滤数据 任何数据分析师基本需是将大型数据集分割成有价结果。 有12个国家 GDP 超过 50000! 选择属于 s 国家行。 现在可显示一个新 dataframe,其只包含 s 国家。

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    用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

    在 Python ,不需要知道很多关于正则表达式知识,但它们是一个强大工具,可用于匹配替换某些或子。如果你想了解更多,请参考下内容。 ? 你可复制一组由公式呈现单元格,并将其粘贴为,你可使用格式选项快速切换数,日期。 有时候,在 Python 切换一种数据类型为其他数据类型并不容易,但当然有可能。 我们可看到,人均 GDP 平均约为13037.27美元,如果这被判断为(不能执行算术运算),我们就无法做到这一点。 有12个国家 GDP 超过 50000! 选择属于 s 国家行。 现在可显示一个新 dataframe,其只包含 s 国家。 使用逻辑,我们可计算各种 — 完整表位于左侧菜单栏下计算/描述性统计部分 Pandas 文档。

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    Pandas vs Spark:获取指定N种方式

    由于Pandas提供了两种核心数据结构:DataFrameSeries,其DataFrame任意一行任意一都是一个Series,所某种意义上讲DataFrame看做是Series容器或集合 方式,但要名称合一般变量名命名规范,包括不能,不能包含空格等特殊; df['A']:即方括号加形式提取,这种方式容易理解,因为一个DataFrame本质上可理解为Python 一个特殊典,其每个名是key,每一数据为value(注:这个特殊典允许名重复),该种形式对名无任何要。 02 spark.sqlDataFrame获取指定 spark.sql也提供了名为DataFrame核心数据抽象,其与PandasDataFrame有很多近之处,但也有许多不,典型区别包括 ("A"):对于上述select+expr组合,spark.sql提供了更为简洁替代形式,即selectExpr,可直接接受类SQL表达式,自然也可完成单提取,当于是对上一种实现方式精简形式

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    Pandas最详细教程来了!

    都可是不数据类型(数、布尔等)。 DataFrame既有行索引也有索引,这两种索引在DataFrame实现上,本质上是一样。 这里索引是显式指定。如果没有指定,会自动生成从0索引。 标签,表A、B、C就是标签部分,代表了每一名称。 下文出了DataFrame函数常用参数。 所有序长度必须 由Series组成典:每个Series会成为一。 其他频率参数见下文 tz:/None | 本地化索引时区名称 normalize:布尔 | 将startend规范化为午夜;默认为False name: | 生成索引名称 date_range ▲图3-27 可看到,使用loc时候,x索引y索引都必须是标签。对于这个例子,使用日期索引明显不方便,需要输入较长,所使用绝对位置会更好。

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    Python数据分析 | Pandas核心操作函数大全

    显式索引让Series对象拥有更强能力,索引可是整数或别类型(比如),索引可重复,也不需要连续,自由度非常高。 Series有很多聚合函数,可方便统计最大、平均等 [4c686eea24071932103c426df1fe648f.png] 二、DataFrame(数据帧) DataFramePandas使用最频繁核心数据结构,表示是二维矩阵数据表,类似关系型数据库结构,每一是不类型,比如数、布尔等等。 DataFrame既有行索引,也有索引,它可被看做为一个共享索引Series典。它类型可能不,我们也可Dataframe想象成一个电子表格或SQL表。 DataFrame很方便创建一个DataFrame,默认行索引从0始。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.15 高性能 Pandas

    从版本 0.13(2014 年 1 月发布)始,Pandas 包含一些实验性工具,允许你直接访问速度 C 一样操作,而无需昂贵间数组分配。 用于高效操作pandas.eval() Pandas eval()函数接受表达式,来使用DataFrame高效地计算操作。 loop 通过将表达式构造为,可通过pd.eval计算结果: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4') # 10 loops, best of DataFrame.query()方法 DataFrame有另一种基于方法,称为query()方法。 问题是你临时DataFrame与系统上 L1 或 L2 CPU 缓存大小比(2016 年通常为几兆节)如何;如果它们更大,那么eval()可避免不内存缓存之间某些移动,它们可能很慢。

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    6个提升效率pandas小技巧

    从剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可快速转化为dataframe 将strings改为numbers 在pandas,有两种方法可改为数: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不。 product类型,price、sales虽然内容有数,但它们数据类型也是得注意是,price都是数,sales有数,但空用-代替了。 原因是sales里面内容除了数外还有-,它是,没办法转化为int。 而to_numeric()方法却可解决这一问题,只需要设置参数errors='coerce'。 在上图,glob()在指定目录查找所有“ data_row_”CSV文件。 glob()任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对表进行排序原因。

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    Pandas之EXCEL数据读取保存文件分割文件合并

    io:excel文件,可是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook; sheet_name:返回指定sheet,参数可(sheet名)、整型(sheet 索引)、 list(元素为整型,返回典{'key':'sheet'})、None(返回典,全部sheet); header:指定数据表,参数可是int、list encoding:关键参数,指定何种编码读取。 该函数返回pandasDataFrame或dict of DataFrame对象,利用DataFrame关操作即可读取数据。 excel文件,可是文件路径、ExcelWriter对象; sheet_name:表名 na_rep : 缺失填充 如果na_rep设置为bool,则写入excel时改为01;也可写入或数 这时用Pandas切片操作即可达到要

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    数据处理利器pandas入门

    这里可将 Series DataFrame分别看作一维数组二维数组。 Series Series是一维标签数组,其可存储任何数据类型,包括整数,浮点数,等等。 如果仅给定表,不指定index参数,默认索引为从0。注意:索引标签为整数混合类型。记住不要使用浮点数作为索引,并且尽量避免使用混合类型索引。 每是不类型数据,比如数,逻辑等。 Series提供了大量函数,可类型数据进行常规操作。 箱线图 上图可看出:不要素其所在范围是不,在探索性分析时应分分析。 除了箱线图之外,Pandas还可绘制折线图,条形图,饼图,密度分布等。

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    盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

    大家好,我是小五 之前黄学曾经总结过一些Pandas函数,主要是针对进行一系操作。在此基础上我又扩展了几倍,全文较长,建议先收藏。 函数方法 用法释义 cat 拼接 contains 判断某个是否包含给定 startswith/endswith 判断某个是否.../结尾 get 获取指定位置 len split 分割,将一扩展为多 strip、rstrip、lstrip 去除空白、换行 findall 利用正则表达式,去匹配,返回查找结果表 extract、extractall 如果想直接筛选包含特定,可使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址包含“黑龙江”这个所有行。 函数方法 用法释义 count 非NaN数据项计数 sum mean 平均 median 位数 mode 众数 max 最大 min 最小 std 标准差 var 方差 quantile

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