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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame数据合并成一个新 NumPy 数组。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两行代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成随机数数组和从 DataFrame 提取出来组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 作为最后一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特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,上一篇中已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...他代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...Series来索引DataFrame result = df[mask] 你已经这就顺利地解决了粉丝问题了?...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,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【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...再次反应是加个或进行处理,也可以用如下代码: # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 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。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 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【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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这些pandas技巧你还不会吗 | Pandas实用手册(PART II)

通过这样方式,pandas 让你可以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。 将字符串切割成多个 在处理文本数据时,很多时候你会想要把一个字符串栏位拆成多个栏位以方便后续处理。...选择任一栏有空样本 一个DataFrame 里常会有多个栏位(column),而每个栏位里头都有可能包含。 有时候你会想把在任一栏位(column)出现过空样本(row)全部取出: ?...选取或排除特定类型栏位 有时候你会想选取DataFrame特定数据类型(字符串、数值、时间等)栏位,这时你可以使用select_dtypes函数: ?...找出符合特定字串样本 有时你会想要对一个字符串类型栏位做正则表示式(regular expression),取出符合某个pattern 所有样本。...这时你可以使用str底下contains函数: ? 这边我们将所有Name栏位包含Mr.样本取出,注意contains函数接受是正则表示式,因此需要将.转换成\.。

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Python数据分析-pandas库入门

5 pandas 选择数据 6 总结 7 参考资料 pandas 库概述 pandas 提供了快速便捷处理结构化数据大量数据结构和函数。...代码示例: import pandas as pd obj = pd.Series([1,4,7,8,9]) obj Series 字符串表现形式为:索引在左边,在右边。...Series 中单个或一组,代码示例: obj2[['a', 'b', 'c']] obj2['a']=2 obj2[['a', 'b', 'c']] [‘a’,’b’,’c]是索引列表,即使它包含字符串而不是整数...数据结构 DataFrame 是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同类型(数值、字符串、布尔等)。...如果赋值是一个 Series,就会精确匹配 DataFrame 索引,所有的空位都将被填上缺失,代码示例: val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['

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通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

DataFrame Pandas DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表,但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....索引也是持久,所以如果你对 DataFrame行重新排序,特定标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 副本。...选择 在Excel电子表格中,您可以通过以下方式选择所需: 隐藏; 删除; 引用从一个工作表到另一个工作表范围; 由于Excel电子表格通常在标题行中命名,因此重命名列只需更改第一个单元格中文本即可...按排序 Excel电子表格中排序,是通过排序对话框完成pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列表来排序。...=LEN(TRIM(A2)) 您可以使用 Series.str.len() 找到字符串长度。在 Python 3 中,所有字符串都是 Unicode 字符串。len 包括尾随空格。

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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

本文我们讨论pandas内存使用,展示怎样简单地为数据选择合适数据类型,就能够减少dataframe近90%内存占用。...每种数据类型在pandas.core.internals模块中都有一个特定类。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串数据块,用FloatBlock类来表示包含浮点型数据块。...当我们把一转换成category类型时,pandas会用一种最省空间int子类型去表示这一所有的唯一。...我们先选择其中一个object,开看看将其转换成类别类型会发生什么。这里我们选用第二:day_of_week。 我们从上表中可以看到,它只包含了7个唯一。...注意这一特殊可能代表了我们一个极好例子——一个包含近172000个数据只有7个唯一。 这样的话,我们把所有这种类型都转换成类别类型应该会很不错,但这里面也要权衡利弊。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

我们删除了4,因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定 我们只打算读取csv文件中某些。读取时,列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名,则比以后删除更好。...选择特定 3.读取DataFrame一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...我们可以使用特定,聚合函数(例如均值)或上一个或下一个。 对于Geography,我将使用最常见。 ?...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据(例如客户名称)过滤观察结果(行)。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头行。...endswith函数根据字符串末尾字符进行相同过滤。 Pandas可以对字符串进行很多操作。

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Python中Pandas相关操作

2.DataFrame(数据框):DataFramePandas库中二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中表。它由行和组成,每可以包含不同数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引是Pandas中用于标识和访问数据标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定行和。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据功能,可以检测、删除或替换数据中缺失。...查看DataFrame索引 df.index # 查看DataFrame统计信息 df.describe() 数据选择和过滤 # 选择单列 df['Name'] # 选择 df[['Name...isin()方法选择数据 df[df['Name'].isin(['Alice', 'Bob'])] 数据排序和排名 # 按照某一排序 df.sort_values('Age') # 按照多排序

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数据科学原理与技巧 三、处理表格数据

然而,Data8 中引入表格仅包含标签。 DataFrame标签称为DataFrame索引,并使许多数据操作更容易。...现在,我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame子集,我们使用.loc切片语法。...对于每一个特定年份和性别,找到最常见名字。 几乎总是有一种更好替代方法,用于遍历pandas DataFrame。特别是,遍历DataFrame特定,通常应该替换为分组。...Count Year 1880 1881 1882 … 2014 2015 2016 137 行 × 1 请注意,生成DataFrame索引现在包含特定年份,因此我们可以像以前一样,使用.loc...应用 pandas序列包含.apply()方法,它接受一个函数并将其应用于序列中每个

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国外大神制作超棒 Pandas 可视化教程

DataFrame 是以表格类似展示,而且还包含行标签、标签。另外,每可以是不同类型(数值、字符串、布尔型等)。 我们可以使用 read_csv() 来加载 CSV 文件。...Pandas 同样支持操作 Excel 文件,使用 read_excel() 接口能从 EXCEL 文件中读取数据。 2. 选择数据 我们能使用标签来选择数据。...import pandas as pd df.loc[1:3, ['Artist']] # loc(这里会包含两个边界行号所在) ? 3. 过滤数据 过滤数据是最有趣操作。...我们可以通过使用特定轻松筛选出行。比如我们想获取音乐类型(Genre)为为 Jazz 行。 ? 再比如获取超过 180万听众 艺术家。 ? 4....import pandas as pd # 将填充为 0 pd.fillna(0) 5. 分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们数据,也是很有意思操作。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

二者之间主要区别是: 从数据结构上看: numpy核心数据结构是ndarray,支持任意维数数组,但要求单个数组内所有数据是同质,即类型必须相同;而pandas核心数据结构是series和dataframe...isin/notin,条件范围查询,即根据特定是否存在于指定列表返回相应结果 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结果赋值为NaN或其他指定,可用于筛选或屏蔽...是在numpy基础上实现,所以numpy常用数值计算操作在pandas中也适用: 通函数ufunc,即可以像操作标量一样对series或dataframe所有元素执行同一操作,这与numpy...3 数据转换 前文提到,在处理特定时可用replace对每个元素执行相同操作,然而replace一般仅能用于简单替换操作,所以pandas还提供了更为强大数据转换方法 map,适用于series...一般而言,分组目的是为了后续聚合统计,所有groupby函数一般不单独使用,而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求,例如分组求和、分组求均值等。 ?

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

目录 查看 pandas 及其支持项版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失字符串分割为多 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与 重塑多重索引 Series 创建透视表...这里要注意是,字符串字符数量必须与 DataFrame 数一致。 3. 重命名列 ? 用点(.)选择 pandas写起来比较容易,但列名里有空格,就没法这样操作了。...选择所有数值型,用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样方法,还可以选择所有字符型。 ? 同理,还可以用 datetime 选择日期型。 传递列表即可选择多种类型。 ?...通过赋值语句,把这两添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,但只想保留分割结果,该怎么操作? ? 要是只想保留城市,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?

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