标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码,我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。
首先创建一个csv文件,创建方式为新建一个文本文档,然后将这个文本文档重命名为test.csv 再用Excel打开,添加内容 内容如下: ?...先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....pd.read_csv(filename,encoding='gbk') data = ['a','b','c'] df['字母'] = data df.to_csv(filename,index=None) 由于我们的列标签是中文...再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '....,希望对大家的学习有所帮助。
前言 本文主要介绍三个对列转换的小操作: split 按分隔符将列分割成多个列 astype 转换列为其它类型 将对应列上的字符转换为大写或小写 创建 DataFrame 首先,导入 Pandas 模块...,通过传入字典的方式创建 DataFrame。...df_dev.set_index("dev_id", inplace = True) df_dev df_dev.set_index("dev_id", inplace = True) 使用 df_dev 中已经存在的列来创建...df_dev 的索引; "dev_id" 为索引命名; inplcae = True 为原地操作,也就是说此次修改不会创建新的对象。...,全名为 Series.str.split,它可以根据给定的分隔符对 Series 对象进行划分; " " 按照空格划分,我们可以传入字符串或者正则表达式,如果不指定则按照空格进行划分; n = 1 分割数量
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
Pandas字符串处理 Series.str字符串方法列表参考文档 文章目录 Pandas字符串处理 读取数据 获取Series的str属性,使用各种字符串处理函数 使用str的startswith...、contains等得到bool的Series可以做条件查询 需要多次str处理的链式操作 使用正则表达式的处理 Pandas的字符串处理: 使用方法:先获取Series的str属性,然后在属性上调用函数...; 只能在字符串列上使用,不能数字列上使用; Dataframe上没有str属性和处理方法 Series.str并不是Python原生字符串,而是自己的一套方法,不过大部分和原生str很相似; 本节演示内容...: 获取Series的str属性,然后使用各种字符串处理函数 使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询 需要多次str处理的链式操作 使用正则表达式的处理...df["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6) 使用正则表达式的处理 # 添加新列 def get_nianyueri(x): year,month,day
9999 x 12数据集,是使用Faker创建的,我在最后也会提供本文的所有源代码。...在开始之前,先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...= = 'Delivered'") output 查询表达式包含了日期时间和文本列条件,它返回了符合查询表达式的所有记录 替换 上面的查询中都会生成一个新的df。...但是一定要小心使用inplace=true,因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后,您可以更频繁,流利地使用Pandas中的query()函数,因为它可以方便以过滤数据集。
) 它是一个简单的9999 x 12数据集,是使用Faker创建的,我在最后也会提供本文的所有源代码。...在开始之前,先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算。...== 'Delivered'") 查询表达式包含了日期时间和文本列条件,它返回了符合查询表达式的所有记录 替换 上面的查询中都会生成一个新的df。...但是一定要小心使用intplace = true,因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后,您可以更频繁,流利地使用Pandas Query()函数,因为Query可以方便以过滤数据集。
() 它是一个简单的9999 x 12数据集,是使用Faker创建的,我在最后也会提供本文的所有源代码。...在开始之前,先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...== 'Delivered'") 查询表达式包含了日期时间和文本列条件,它返回了符合查询表达式的所有记录 替换 上面的查询中都会生成一个新的df。...但是一定要小心使用intplace = true,因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后,您可以更频繁,流利地使用Pandas Query()函数,因为Query可以方便以过滤数据集。
,我们可以非常优雅地实现上述过程: # 以pdp.PdPipeline传入流程列表的方式创建pipeline first_pipeline = pdp.PdPipeline([pdp.ColDrop("...图13 2.2.2 col_generation col_generation中包含了从原数据中产生新列的若干功能: AggByCols: 这个类用于将指定的函数作用到指定的列上以产生新结果...图15 可以看到这时原有列得以保留,新的列以旧列名+后缀名的方式被添加到旧列之后,下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名: # 设置drop参数为False,并将suffix参数设置为...图21 OneHotEncode: 这个类用于为类别型变量创建哑变量(即独热处理),效果等价于pandas中的get_dummies,主要参数如下: columns:str或list,用于指定需要进行哑变量处理的列名...: # 以make_pdpipeline将pipeline组件作为位置参数传入的方式创建pipeline first_pipeline1 = pdp.make_pdpipeline(pdp.ColDrop
pdpipe,我们可以非常优雅地实现上述过程: # 以pdp.PdPipeline传入流程列表的方式创建pipeline first_pipeline = pdp.PdPipeline([pdp.ColDrop...: 图13 2.2.2 col_generation col_generation中包含了从原数据中产生新列的若干功能: AggByCols: 这个类用于将指定的函数作用到指定的列上以产生新结果(...,新的列以旧列名+后缀名的方式被添加到旧列之后,下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名: # 设置drop参数为False,并将suffix参数设置为'_log' pdp.AggByCols...: 图21 OneHotEncode: 这个类用于为类别型变量创建哑变量(即独热处理),效果等价于pandas中的get_dummies,主要参数如下: columns:str或list,用于指定需要进行哑变量处理的列名...pattern:str,传入匹配替换内容的正则表达式 replace:str,传入替换后的新字符串 result_columns:str或list,与columns参数一一对应的结果列名称,当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用
'conn_type', 'phase', 'id', 'Unnamed: 0'],axis=1,inplace=True) 数据筛选 # 取第33行数据 df.iloc[32] # 某列以...数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV...df[col] # 返回带有标签col的列 df[[col1, col2]] # 返回列作为新的DataFrame s.iloc[0]...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符,替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式,才叫好用;- 先不要管下面这个案例有没有用,你只需要知道,使用正则做数据清洗多好用...,去字符串中匹配,返回查找结果的列表 findall使用正则表达式,做数据清洗,真的很香!
影响事物发展的机理永远都在里面,在表层靠下一点,比别多人多想一点。有没有能完整回答上面问题,教人以渔的教材。...如何使用正则表达式,匹配浮点数? 使用正则表达式,如何匹配出正整数?...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列,反转行...Pandas 做特征工程之 删除列 Pandas 增加特征列的方法 Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分项总结 LabelEncoder 编码和 get_dummies...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧,在某列上使用 replace 方法和正则,快速完成值的清洗。
df[df['age'] >= 20] # 选取性别为女的记录 df[df['gender'] == 'F'] 数据统计分析 Pandas 提供丰富的统计函数,可以方便地进行数据分析。...对 DataFrame 去重: # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name...', 'age']) 对 Series 去重: # 对 'name' 列进行去重 df['name'].drop_duplicates() 数据合并 横向(按列)合并 DataFrame: # 创建一个新的...pd.concat([df, other_df], axis=1) 纵向(按行)合并 DataFrame: # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Kate...: # 统计不同性别和年龄的人数,以 'gender' 为行、'age' 为列,'name' 计数 pd.pivot_table(df, values='name', index='gender', columns
使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具,用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时,编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...这可能涉及从现有列创建新列,或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列(列)中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值,以查找随后可以更改的值或子字符串。...也就是说,需要传递想要更改的每个值,以及希望将其更改为什么值。在某些情况下,使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。
将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确,但是这些数据实际存储的格式是什么?...但我们还有一个数据准备任务要处理:过滤标题列 我们有很多方法可以进行过滤,但是出于我们的目的,我们将创建一个名为friends的新数据框,并仅用标题列包含“friends”的行填充它。...因为我们已经得到了pandas可以计算的持续时间列格式,所以回答这个问题非常简单。...我们将从一个小的准备工作开始,这将使这些任务更加简单:为“weekday”和“hour”创建新的列。....dt.weekday和.dt.hour在Start Time列上执行此操作,并将结果分配给名为weekday和hour的新列: friends['weekday'] = friends['Start Time
和 Any 特别篇 15 - 透视表 Pivot Table 从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。...透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗?首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。...df = pd.read_csv('PB Sales.csv') df 设置“单行”为 Pivot 创建透视表的 pivot_table() 函数里面的参数设置很多,学习它最有效的方式是每一步设置一个参数..."Account" ) 从上表结果看,Price 和 Quantity 两列按照 Account 以某种方式合并了。...因为这两列的值是数值型 (int, float),而其他例的值是非数值型 (object),用 df.dtypes 就可看出。
数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件...写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件 创建测试对象...df[col] # 返回带有标签col的列 df[[col1, col2]] # 返回列作为新的DataFrame s.iloc[0]...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符,替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式,才叫好用; 先不要管下面这个案例有没有用,你只需要知道,使用正则做数据清洗多好用...,去字符串中匹配,返回查找结果的列表 findall使用正则表达式,做数据清洗,真的很香!
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能,是数据科学的日常基本工具。在本文中,我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务,从数据集中提取有价值的见解。...apply() 函数允许在 DataFrame 的行或列上应用自定义函数,以实现更复杂的数据处理和转换操作。...id_vars:需要保留的列,它们将成为长格式中的标识变量(identifier variable),不被"融化"。 value_vars:需要"融化"的列,它们将被整合成一列,并用新的列名表示。...var_name:用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 value_name:用于存储"融化"后的值的新列的名称。...,以更容易进行分析、可视化或其他操作。
与 using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序,而不是根据这些行或列中的值: DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...为了说明 的使用.sort_index(),首先使用以下方法创建一个新的排序 DataFrame .sort_values(): >>> >>> sorted_df = df.sort_values(by...以下代码基于现有mpgData列创建了一个新列,映射True了mpgData等于Y和NaN不等于的位置: >>> >>> df["mpgData_"] = df["mpgData"].map({"Y":...通常,这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法,因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。
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