在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。...如果这些对你来说都不是很清楚，建议参阅《跟老齐学Python：数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外，还有别的方法可以删除列。...我们知道，如果用类似df.b这样访问属性的形式，也能得到DataFrame对象的列，虽然这种方法我不是很提倡使用，但很多数据科学的民工都这么干。...首先，del df['b']有效，是因为DataFrame对象中实现了__delitem__方法，在执行del df['b']时会调用该方法。但是del df.b呢，有没有调用此方法呢？...当然，并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的，而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以，在Pandas中要删除DataFrame的列，最好是用对象的drop方法。
是一个二维的结合数组和字典的结构，因此对行、列而言，通过标签这个字典的key，获取对应的行、列，而不同于Python, Numpy中只能通过位置找到对应行、列，因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库...Pandas，让数据处理更easy系列1; 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) DataFrame可以方便地实现增加和删除行、列 ( 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 智能地带标签的切片...善于处理missing data，如NaN, non-floating数据(玩转Pandas，让数据处理更easy系列5) 强大而灵活的分组功能，在数据集上实现分-应用-合的操作，达到整合和改变数据形状的目的...，平均值 转换操作，对每个组进行标准化，依据其他组队个别组的NaN值填充 过滤操作，忽略一些组，比如个数不够指定大小的 下面详细说下，分，治，这两步操作。...如想下载以上代码，请后台回复： pandas 小编对所推文章分类整理，欢迎后台回复数字，查找感兴趣的文章： 1. 排序算法 2. 图算法(含树) 3. 动态规划 4.
或者从列表中创建一个series # Create a series from an iterable my_list my_list = [['Bob',78], ['Sally...查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...选择 在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...类似地，我们可以使用df.min()来查找每一行或每列的最小值。 其他有用的统计功能: sum():返回所请求的轴的值的总和。默认情况下，axis是索引(axis=0)。...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。
我们使用Iris样本数据集，出于教育目的，该数据集可在线免费使用。 请按照以下链接下载数据，并将其放在与存储Python文件的同一文件夹中。...4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame
（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna...（列从0开始计数） 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。...相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。 对于层次化索引对象，选取数据的方式可以通过内层索引，也可以通过外层索引来选取，选取方式和单层索引选取的方式一致。
() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()
创建DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，它拥有两个索引，分别是行索引以及列索引，使得我们可以很方便地获取对应的行以及列。这就大大降低了我们查找数据处理数据的难度。...如果是一些比较特殊格式的，也没有关系，我们使用read_table，它可以从各种文本文件中读取数据，通过传入分隔符等参数完成创建。...所以总体来说，我们很少使用其他创建DataFrame的方法，我们有所了解，着重掌握从文件读取的方法即可。...既然有展示前面若干条自然也有展示最后若干条的api，这样的api叫做tail。通过它我们可以查看DataFrame最后指定条数的数据： ?...DataFrame当中有两种方法获取指定的列，我们可以通过.加列名的方式或者也可以通过dict查找元素的方式来查询： ?
数据清理概述 缺失值的检测与处理 重复值的检测与处理 异常值的检测与处理 数据清理是数据预处理中关键的一步，其目的在于剔除原有数据中的“脏” 数据，提高数据的质量，使数据具有完整性、唯一性、权威性...删除缺失值：删除缺失值是最简单的处理方式，这种方式通过直接删除包含缺失值的行或列来达到目的，适用于删除缺失值后产生较小偏差的样本数据，但并不是十分有效。...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。...，返回值为boolean数组 # 检测df对象中的重复值 df.duplicated() # 返回boolean数组 输出为： 查找重复值–将全部重复值所在的行筛选出来： # 查找重复值 #...将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] 输出为： 查找重复值｜指定列 ： # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况，但有时我们只需要根据某列查找重复值
它的核心数据结构是 DataFrame 和 Series。 DataFrame：一个二维表格，类似于电子表格或数据库中的表，具有行和列。 Series：一个一维数组，类似于表格中的一列数据。...示例：从 DataFrame 中提取 Series # 从 DataFrame 中提取 'Name' 列，作为一个 Series names = df['Name'] # 显示 Series print...'Name' 来提取 DataFrame 中的某一列，返回一个 Series。...五、处理 DataFrame 数据 5.1 增加新列 我们可以向 DataFrame 中添加一列新数据，比如性别。...如果你想删除 DataFrame 中的一列数据，可以使用 drop 方法。
3、查看第1、3、5行中第2、4、6列的数据 df.iloc[[0,2,4],[1,3,5]] 使用位置索引.iloc方法从 DataFrame 中选择特定的行和列。...然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...然后，使用merge方法将df和df2 DataFrame 进行合并，根据共同的列进行匹配。默认情况下，merge方法会根据两个 DataFrame 中的共同列进行内连接。...最后，使用groupby方法将合并后的 DataFrame 按照 “姓名” 和 “职级” 进行分组，并计算每个组中 “交易额” 列的总和。...结果是一个包含姓名、职级和对应交易额总和的 Series，其中索引是多级索引，包括 “姓名” 和 “职级”，值是交易额的总和。
④ 这将创建一个二维ndarray对象，其顺序为F（列优先）。 ⑤ 内存被释放（取决于垃圾收集）。 ⑥ 从C对象中获取一些数字。...“GroupBy 操作” DataFrame类的一大优势在于根据单个或多个列对数据进行分组。 “复杂选择” 使用（复杂）条件允许从DataFrame对象中轻松选择数据。...例如，假设我们的四个列中的九个数据条目对应于从 2019 年 1 月开始的每月末数据。...在本书的许多后续章节中，pandas 和 DataFrame 类将是核心，当需要时还将使用和说明其他功能。...在本书的许多后续章节中，pandas 和 DataFrame 类将是核心，当需要时还将使用和说明其他功能。
这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai PandasAI Pandas AI 是一个 Python 库，它为 Pandas（一款流行的数据分析和操作工具...幸福指数从世界幸福报告[9]中提取。还可以看一下另一个有用的链接[10]。 PandasAI 设计用于与 Pandas 共同使用。...例如，你可以要求 PandasAI 查找 DataFrame 中某列的值大于 5 的所有行，它将返回只包含符合要求的那些行的 DataFrame： import pandas as pd from pandasai...import PandasAI # 示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ "country": ["United States", "United Kingdom...例如，你可以要求 PandasAI 找出两个最不快乐的国家的 GDP 总和： pandas_ai.run(df, prompt='两个最不快乐的国家的 GDP 总和是多少？')
pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。...)df['A'] """ will bring out a col """ df.ix[0] """will bring out a row, #0 in this case""" 从DataFrame...sub-ranges of a variable, pretty handy""" df.groupby(pd.cut(df.age, range(0, 130, 10))).size()基于数值分布查找
# 因为 "Utah" 不在states中，它被从结果中除去。...字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...[where] 通过整数位置，从 DataFrame选取单个行或行子集 df.iloc[:，where] 通过整数位置，从 DataFrame选取单个列或列子集 df.iloc[where_i, where...在本例中，我们的目的是匹配DataFrame的行索引（axis='index' or axis=0）并进行广播。...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。
干净的意思是我们将查看csv的内容并查找任何异常。这些可能包括缺少数据，数据不一致或任何其他看似不合适的数据。如果发现任何问题，我们将不得不决定如何处理这些记录。...我们已经知道我们有5条记录而且没有任何记录丢失（非空值）。 此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。...在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。我们可以检查所有数据是否都是数据类型整数。将此列的数据类型设置为float是没有意义的。在此分析中，我不担心任何可能的异常值。...列中的最大值 [df['Births'] == df['Births'].max()] 等于 [查找出生列中等于973的所有记录] df ['Names'] [df [' Births'] == df...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe： Sorted ['Names'].
关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。...agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...于是，最终结果就有了一个层次化索引,其内层索引值来自原DataFrame。 【例14】在apply函数中设置其他参数和关键字。...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入： 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。
现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...(nba["team_id"] == "BLB") ... ] 六、分类和汇总数据 我们接着学习pandas处理数据集的其他功能，例如一组元素的总和，均值或平均值。...我们还可以使用其他方法，例如.min()和.mean()。但是需要记住，DataFrame的列实际上是一个Series对象。...还可以创建其他类型的图，如条形图： ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作中，还有许多细节性的配置项，比如颜色、线条、图例等。这些就都留到以后再说。
在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...() 最小和最大值 std(), var() 标准差和方差 mad() 平均绝对偏差 prod() 所有项目的积 sum() 所有项目的和 这些都是DataFrame和Series对象的方法。...相反，GroupBy可以（经常）只遍历单次数据来执行此操作，在此过程中更新每个组的总和，均值，计数，最小值或其他聚合。...例如，这里是一个apply()，它按照第二列的总和将第一列标准化： def norm_by_data2(x): # x 是分组值的数据帧 x['data1'] /= x['data2']...指定分割键 在之前介绍的简单示例中，我们将DataFrame拆分为单个列名。这只是定义分组的众多选项之一，我们将在此处介绍分组规则的其他选项。
中不同的年月和季度值。...它计算列中值的累积和。以下是我们通常的使用方式： df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum()df.head() 这样就获得了金额列的列值累积总和。...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。...df[df["class"]=="A"].head() 类的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3. Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。
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