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猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

]中为数字时，默认选择行，且只能进行切片的选择，不能单独选择（df[0]） # 输出结果为Dataframe，即便只选择一行 # df[]不能通过索引标签名来选择行(df['one']) # 核心笔记...可以做切片对象 # 末端包含 # 核心笔记：df.loc[label]主要针对index选择行，同时支持指定index，及默认数字index 输出为： df.iloc[] - 按照整数位置（从轴的...使用loc和iloc访问数据 pandas中也可以使用loc和iloc访问数据。...变量.loc[索引] 变量.iloc[索引] 以上方式中，"loc[索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，而"iloc[索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引。...使用at和iat访问数据 pandas中还可以使用at和iat访问数据，与前两种方式相比，这种方式可以访问DataFrame类对象的单个数据。

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Pandas最详细教程来了！

如果没有指定，会自动生成从0开始的数字索引。 列标签，表头的A、B、C就是标签部分，代表了每一列的名称。 下文列出了DataFrame函数常用的参数。...▲图3-7 loc方法将在后面的内容中详细介绍。 索引的存在，使得Pandas在处理缺漏信息的时候非常灵活。下面的示例代码会新建一个DataFrame数据df2。...可以通过这个数组来选取对应的行，代码如下： df[df.A>0] 运行结果如图3-21所示。 ? ▲图3-21 从结果可以看到，A列中值大于0的所有行都被选择出来了，同时也包括了BCD列。...▲图3-25 使用loc改变单个值，代码如下： df.loc['2016-01-01','E'] = 2 df 运行结果如图3-26所示。 ?...▲图3-27 可以看到，使用loc的时候，x索引和y索引都必须是标签值。对于这个例子，使用日期索引明显不方便，需要输入较长的字符串，所以使用绝对位置会更好。

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Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。 11 df.iloc[行位置，列位置] 通过默认生成的数字索引查询指定的数据。...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

，则 loc=0 column: 给插入的列取名，如 column='新的一列' value：新列的值，数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择...「掩码」（英语：Mask）在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字，通过与目标数字的按位操作，达到屏蔽指定位而实现需求。 6....用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...，使用iloc： df.iloc[:3,:2] 使用loc： df.loc[:2,['group','year']]1 提示：使用loc时，索引是指index值，包括上边界。...两人并列第 2 名，下一个人是第 3 名 method=min: 两人并列第 1 名，下一个人是第 3 名 method=dense: 两人并列第1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...每个请求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都将包括。整数是有效标签，但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要访问方法。...使用 sample() 方法从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列。...DataFrame 中选择值时，现在也会保留输入数据形状。...这类似于通过 .loc 进行部分设置（但是针对的是内容而不是轴标签）。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。 11 df.iloc[行位置，列位置] 通过默认生成的数字索引查询指定的数据。...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

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Python进阶之Pandas入门(五) 数据流切片，选择，提取

我们已经学习了使用单括号进行简单的列提取，并且使用fillna()在列中输入null值。下面是您需要经常使用的其他切片、选择和提取方法。...为了进一步说明这一点，我们选择多行。 你会如何使用列表呢?在Python中，只需使用像example_list[1:4]这样的括号进行切片。...与isnull()类似，它返回Series真值和假值:对于雷德利·斯科特导演的电影为真，对于非雷德利·斯科特导演的电影为假。 我们想过滤掉所有不是雷德利·斯科特导演的电影，换句话说，我们不想要假电影。...让我们看看条件选择使用数值过滤Dataframe打分: movies_df[movies_df['rating'] >= 8.6].head(3) 运行结果： ?...我们可以使用逻辑运算符来生成更丰富的条件语句，比如“or”和&“and”。

1.7K10

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

在使用 pandas 之前，需要引进它，语法如下： import pandas 这样你就可以用 pandas 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如创建一维的 Series...sdata 字典中没有 FB 这个键，因此生成的 s4 在 FB 索引下对应的值为 NaN。...再选择「ETF 申购成分信息」。 点击下一步得到 看到没有第一行代码就这样生成了，获取数据的门槛迅速降低了好多。...索引单元素的总结图： 3.2 切片 columns 切片单个 columns 切片单个 columns 会返回一个 Series，有以下四种情况。情况 1 用点 ....(Hint: 看看两组里冒号 : 在不同位置，再想想 DataFrame 每一行和每一列中数据的特点) 布尔索引 在〖数组计算之 NumPy (上)〗提过，布尔索引就是用一个由布尔类型值组成的数组来选择元素的方法

6.2K52

一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

基于后面需要对Excel表格数据进行处理，有时候使用Pandas库处理表格数据，会更容易、更简单，因此我这里必须要讲述。 Pandas库是一个内容极其丰富的库，这里并不会面面俱到。...其实Pandas能实现的功能，远远不止这些，关于利用该库如何实现数据清晰和图表制作，不是本书的研究范围，大家可以下去好好学习这个库。 在使用这个库之前，需要先导入这个库。...而usecols=[A,C:E]，表示选择A列，C列、D列和E列。 usecols=[0,2]，表示选择第一列和第三列。...每个表的行索引就是一个“标签索引”，而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”，如图所示。 在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。...,"地区2","地区4"]] ④ 访问单元格中某个值 “访问单元格中某个值”，也有很多种方式，既可以使用“位置索引”，也可以使用“标签索引”。

5.5K30

Pandas图鉴(四)：MultiIndex

Columns - 通过常规方括号 行和单元格--使用.loc[] 现在，如果想选择俄勒冈州的所有城市，或者只留下有人口的那一列怎么办？...Python 只允许在方括号内使用冒号，不允许在小括号内使用，所以你不能写df.loc[(:, 'Oregon'), :]。 警告! 这里不是一个有效的Pandas语法!...这有时可能会让人恼火，但这是在有大量缺失值时给出可预测结果的唯一方法。 考虑一下下面的例子。你希望一周中的哪几天以何种顺序出现在右表中？...和Series的 "index"（又称 "info"轴）； sort=False，可选择在操作后对相应的MultiIndex进行排序； inplace=False，可选择执行原地操作（对单个索引不起作用...# ok 另外，也可以使用一个可连锁的rename_axis： 当只需要重命名一个特定level时，语法如下： 或者如果想通过数字而不是名字来引用级别，可以使用df.index = df.index.set_names

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对比Excel，更强大的Python pandas筛选

fr=aladdin')[1] 按单个条件筛选数据框架 从世界500强列表中选择中公司，我们可以使用.loc[]来实现。注意，这里使用的是方括号而不是括号()。...如果不需要新数据框架中的所有列，只需将所需的列名传递到.loc[]中即可。例如，仅需要选择最新排名、公司名称和营业收入，我们可以执行以下操作。注意，它只返回我们指定的3列。...我们传递给loc[]的条件：df['总部所在国家'] == '中国'，实际上是一个布尔索引，它是一个True值或False值列表。...完成公式检查后，我可以筛选”是否中国”列，然后选择值为1的所有行。 图3 Python使用了一种类似的方法，让我们来看看布尔索引到底是什么。 图4 注意上面代码片段的底部——长度：500。...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]中时，它将只返回有真值的行（即，从Excel筛选中选择1），值为False的行将被删除。

3.9K20

pandas库的简单介绍（3）

当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。...数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。 直接选择中，frame[[列名，列名]]表示选择列，frame[:3]表示选择行。...frame.iloc[:, :3][frame.three > 5]) #使用iloc选择数据) 使用loc和iloc选择数据 ---- DataFrame索引选项 类型 描述 df[val] 从...DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列 df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分..., label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行和列 get_value, set_value方法

1.2K10

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

当未找到项目时，.loc 会引发 KeyError。允许的输入包括： 单个标签，例如 5 或 'a'（请注意，5 被解释为索引的 标签。这种用法不是索引上的整数位置。）。...Series 的现有元素或 DataFrame 的列，但要小心；如果尝试使用属性访问创建新列，则会创建一个新属性而不是新列，并且会引发UserWarning： In [30]: df_new = pd.DataFrame...每个要求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都包括。整数是有效的标签，但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要的访问方法。...从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列的方法是使用`sample()`方法。...这类似于通过 .loc 进行部分设置（但是在内容而不是轴标签上）。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

，但由于没有找到"California"的值，它显示为NaN（不是一个数字），在 pandas 中被视为标记缺失或NA值。...int64 注意 尝试调用loc或iloc等函数而不是使用方括号“索引”可能是新手的常见错误。...） df.loc[rows] 通过标签从 DataFrame 中选择单行或行子集 df.loc[:, cols] 通过标签选择单个列或列子集 df.loc[rows, cols] 通过标签选择行和列 df.iloc...[rows] 通过整数位置从 DataFrame 中选择单行或行子集 df.iloc[:, cols] 通过整数位置选择单个列或列子集 df.iloc[rows, cols] 通过整数位置选择行和列 df.at...[row, col] 通过行和列标签选择单个标量值 df.iat[row, col] 通过行和列位置（整数）选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行或列 整数索引的陷阱 使用整数索引的 pandas

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Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...是 not a number 中文翻译不是一个数字 s = pd.Series([9, 5, 2, np.nan, 7, 6]) print(s.index) 可以看到生成结果是【range范围的0,6...NaN数量 mean :算数平均值 std  :标准差 min  :数据中的最小值 max  :数据中的最大值 横纵坐标转换位置 import pandas as pd import numpy...用标签提取一行数据 print(df.loc[dates[2]]) 效果： 用标签选择多列数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range

2.2K50

干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。 为了访问狗的身高值，只需两次调用基于索引的检索，例如 df.loc ['dog']。loc ['height']。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。...切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。

13.3K20

pandas 提速 315 倍！

但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。 本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。 下面是一个例子，数据获取方式见文末。...一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。...二、pandas的apply方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。

2.7K20

pandas学习-索引-task13

通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列：  df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas...，如果不特别指定所对应的列作为索引，那么会生成从0开始的整数索引作为默认索引。...与单层索引的表一样，具备元素值、行索引和列索引三个部分。其中，这里的行索引和列索引都是 MultiIndex 类型，只不过 索引中的一个元素是元组 而不是单层索引中的标量。...df_ex.reorder_levels([2,0,1],axis=0) # 列表数字指代原来索引中的层 若想要删除某一层的索引，可以使用 droplevel 方法： df_ex.droplevel(...# a  P  1 # a  Q  2 # c  R  3 # d  T  4 如果重置了所有的索引，那么 pandas 会直接重新生成一个默认索引： print(df_new.reset_index(

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