数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个提示，如下所示： 直接使用内置函数abs()取绝对值就阔以了，轻轻松松，顺利地解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【wen】提问，感谢【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list('ABCDE')) print(df.apply(np.mean)) # 对数据框的每一列取平均值...print(df.apply(np.max,axis = 1)) # 对数据框的每一行取最大值 print(df.apply(np.max)) # 对数据框的每一列取最大值...1和数据框2结合起来 print(pd.concat([df1,df2],axis = 1)) # 在数据框1的列最后添加DF2 df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', '...()) # 得出每一列中的非空值个数 print(df.max()) # 得出每一列的最大数 print(df.min())...所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名 最后编辑时间为: Apr 23, 2018 at 02:39 am
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
` import pandas as pd pd.set_option("display.width",1000) url ="https://raw.githubusercontent.com/jokecamp...euro12.info()) 将数据集中的列Team,Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框 discipline = euro12[["Team","...Yellow Cards","Red Cards"]] print(discipline) 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards排序 print(discipline.sort_values...England","Italy","Russia"]),['Team',"Shooting Accuracy"]]) 本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载.../出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名 最后编辑时间为: Apr 23, 2018 at 08:08 am
关键词和导入 在这个速查卡中，我们会用到一下缩写： df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始： import pandas as pd import...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...df.iloc[0,:] 第一行 df.iloc[0,0] 第一列的第一个元素 数据清洗 df.columns = ['a','b','c'] 重命名列 pd.isnull() 检查空值，返回逻辑数组...可以是“左”，“右”，“外”，“内”连接 统计 以下这些都可以应用于一个数组。...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
内存优化 在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这个数是任意的，但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据，因此我们得到的必须比失去的多。 接下来看看数据中会发生什么。...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。 除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。...source=post_page--------------------------- 除了文中的所有代码外，还包括简单数据索引数据框（df）和多索引数据框（mi_df）性能的定时指标。 ?
id=1590204478648348952&wfr=spider&for=pc，需要详细信息可链接查看 方法一：定位批量删除法 此法适用于：数据区域中至少有一列除空行外没有其他空单元格的情形。...1、选中数据区域中除空行外没有其他空单元格的任一列的数据区域——“开始”工具栏之“查找和选择”按钮，选择“定位条件”，打开定位条件对话框——选择“空值”，并“确定”，则定位选中该列中的空单元格； 2、在定位选中的任意单元格点击鼠标右键...小技巧：按“F5”或“Crel+G”快捷键可打开“定位”对话框，点击“定位条件…”按钮，打开定位条件对话框。 方法二：自动筛选法 此法适用于：数据区域中至少有一列除空行外没有其他空单元格的情形。...1、选中数据区域中除空行外没有其他空单元格的任一列的数据区域（若首列符合可选中所有数据区域）——“数据”工具栏之“筛选”按钮，则在第一个单元格右下角出现筛选三角按钮。...应用方法三时，不改变数据的排列顺序时：辅助列+排序删除法 1、在表格中插入任一列，用从上到下填充序列，如1-N。 2、选中包括辅助列的所有区域中的数据单元格，用“排序删除法”删除空行。
二、merge函数简单实例 1 两个数据框 1.第一个数据框中存放了四位同学的数学成绩 import pandas as pd date1 = pd.DataFrame({'name':['xie'...以左数据框中的连接键为基准，匹配右数据框中的信息，并连接。如果没有指定连接关键字，默认相同名字的那一列作为匹配键。...若两个数据框除连接键外，还有相同列名，默认左侧数据框中的相同列名后加_x，右侧数据框中相同列名后加_y，见上图中的name_x和name_y。...三、merge函数进阶实例 1 两个数据框 1.第一个数据框中存放了四位同学的姓名、年龄和成绩。...2.第二个数据框中存放了四位同学的姓名、年龄和成绩。
Pandas是Python中分析结构化数据的工具集，它基于NumPy（提供高性能矩阵运算的第三方库），拥有数据挖掘、数据分析和数据清洗等功能，广泛应用于金融、经济、统计等不同领域。...Pandas在操作Excel时，依赖于xlrd与xlwt，所以想要使用Pandas操作Excel，除安装Pandas外，还需要安装xlrd与xlwt。...Pandas的两个重要概念 要理解Pandas，就必须先理解Series和DataFrame Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据，以及一组与之相关的数据标签（索引）组成，表格中的中每一列...DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，由一组有序的列构成，其中每一列都可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引，可以看作是由Series组成的字典。...':str}) 这样就可以把sheet1表格中的数据全部读取出来了，而且效率很高。
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...数据框的内部表示 在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。它像一个 API 来提供访问底层数据的接口。...我们将编写一个循环程序，遍历每个对象列，检查其唯一值的数量是否小于 50%。如果是，那么我们就将这一列转换为 category 类型。
本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！...在阅读本文前，你可以访问下方网站下载本文使用的示例数据，并导入MySQL与pandas中，一边敲代码一边阅读！...在pandas中也有类似的操作 ? 查找空值 在pandas检查空值是使用notna()和isna()方法完成的。...groupby()通常是指一个过程，在该过程中，我们希望将数据集分为几组，应用某些功能(通常是聚合)，然后将各组组合在一起。 常见的SQL操作是获取整个数据集中每个组中的记录数。...在pandas中的等价操作为 ? 注意，在上面代码中，我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中非空记录的数量！
这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。 由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices, column_indices] # 根据条件选择数据框中的行和列...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge...中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。
除了示例中直接通过pd.DataFrame来直接创建数据框外，还可以使用数据框对象的 df.from_records、df.from_dict、df.from_items 来从元组记录、字典和键值对对象创建数据框...# 打印输出 print(nan_col2) # 打印输出 通过 df.null() 方法找到所有数据框中的缺失值（默认缺失值是 NaN 格式），然后使用 any() 或 all...先通过 df.copy() 复制一个原始数据框的副本，用来存储Z-Score标准化后的得分，再通过 df.columns 获得原始数据框的列名，接着通过循环判断每一列中的异常值。...在判断逻辑中，对每一列的数据进行使用自定义的方法做Z-Score值标准化得分计算，然后与阈值2.2做比较，如果大于阈值则为异常。...除了可以使用Pandas来做重复值判断和处理外，也可以使用Numpy中的 unique() 方法，该方法返回其参数数组中所有不同的值，并且按照从小到大的顺序排列。
如果从表中删除某一行，其主键值不分配给新行。 外键约束 外键是表中的一列，其值必须列在另一表的主键中。外键是保证引用完整性的极其重要部分。...提示：外键有助防止意外删除，除帮助保证引用完整性外，外键还有另一个重要作用。在定义外键后，DBMS 不允许删除在另一个表中具有关联行的行。例如，不能删除关联订单的顾客。...例如，举例如果启用级联删除并且从客户表中删除某个顾客，则任何关联的订单行也会被自动删除。 唯一约束 唯一约束用来保证一列（或一组列）中的数据是唯一的。它们类似于主键，但存在以下重要区别。...唯一约束既可以用 UNIQUE 关键字在表定义中定义，也可以用单独的 CONSTRAINT 定义。 检查约束 检查约束用来保证一列（或一组列）中的数据满足一组指定的条件。...❑ 只允许特定的值。例如，在性别字段中只允许 M 或 F。检查约束可以在数据类型内又做了进一步的限制，这些限制极其重要，可以确保插入数据库的数据正是你想要的数据。
Python大数据分析 在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。...图1 1 设置DataFrame最大显示行数 pandas设置参数中的display.max_rows用于控制打印出的数据框的最大显示行数，我们使用pd.set_option()来有针对的设置参数，如下面的例子...参数我们可以设置浮点数的显示格式，譬如这里我们给浮点数加上￥前缀并设定保留两位小数： 图6 6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限 针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息...，譬如每一列对应的非缺失值个数。...但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。
在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。 ...图1 1 设置DataFrame最大显示行数 pandas设置参数中的display.max_rows用于控制打印出的数据框的最大显示行数，我们使用pd.set_option()来有针对的设置参数，如下面的例子...图4 4 指定小于某个数的元素显示为0 通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下，指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0： ?...图6 6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限 针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息，譬如每一列对应的非缺失值个数。 ...但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。
前面几篇博客介绍了 Power Query (简称 PQ) 的数据源和 M 语言的基础知识，现在开始进入数据处理部分。本篇接着介绍 如何在 PQ 中添加列。...本示例基于一个考试分数的清单，做两个方面的统计：1）按单科分数计算级别( A/B/C/D); 2) 将语数外的成绩分别作为一列，并计算总分 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk...因为是引用，所以当 scoresOriginal 的数据变化时， scoresLevel 的数据也跟着变化。...中如何实现行转列的方法，大家可以参考： pandas 行转列一种典型输出报表的解决方法 在 PQ 中实现行转列思路类似，操作也比较简单。...切换到【添加列】功能区，点击【条件列】，先增加一列，列名为 "Chinese"，这一列存储学生的语文成绩。注意下面界面中，输出的地方要选择 Score 这一列，而不是输入一个值。
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