在用pandas序列除以pandas数据帧时仅获取整数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑦pandas读写csv文件(1)

在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...Pandas从文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子中，我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的数据帧。...在下一个代码示例中，我们将使用Pandas read_csv和index_col参数。此参数可以采用整数或序列。...在我们的例子中，我们将使用整数0，我们将获得更好的数据帧： df = pd.read_csv(url_csv, index_col=0) df.head() ?...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。

3.7K2 0

想让pandas运行更快吗？那就用Modin吧

本质上，用户只是想让 Pandas 运行得更快，而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着人们希望在处理 10KB 的数据集时，可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。...Modin 如何加速数据处理过程在笔记本上在具有 4 个 CPU 内核的现代笔记本上处理适用于该机器的数据帧时，Pandas 仅仅使用了 1 个 CPU 内核，而 Modin 则能够使用全部 4 个内核...最后一层为分区管理器（Partition Manager），负责数据布局并对发送到每个分区的任务进行重组、分区和序列化。 ?...我们将使用 Numpy 构建一个由随机整数组成的简单数据集。请注意，我们并不需要在这里指定分区。...当使用默认的 Pandas API 时，你将看到一个警告： dot_df = df.dot(df.T) ? 当计算完成后，该操作会返回一个分布式的 Modin 数据帧。

1.9K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

涨姿势！看骨灰级程序员如何玩转Python

但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。...']）选择仅具有数字特征的子数据帧。...C. df['c'].value_counts().reset_index(): 如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。 4....WHERE ID('A001'，'C022'，...)来获取具有特定ID的记录。如果想用Pandas做同样的事情，你可以 1....如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format ='%。0f'将所有浮点数舍入为整数。

2.4K2 0

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

离散变量通常在 Pandas 中用整数表示（或偶尔用浮点数表示），通常也用两个或多个变量采样集合表示。时间序列数据时间序列数据是 Pandas 中的一等实体。...以下显示Missoula列中大于82度的值：然后可以将表达式的结果应用于数据帧（和序列）的[]运算符，这仅导致返回求值为True的表达式的行：该技术在 pandas 术语中称为布尔选择，它将构成基于特定列中的值选择行的基础...00115.jpeg)] 但是，当使用非整数值作为切片的组件时，Pandas 将尝试理解数据类型并从序列中选择适当的项目。...一种常见的情况是，一个Series具有整数类型的标签，另一个是字符串，但是值的基本含义是相同的（从远程源获取数据时，这很常见）。...在创建数据帧时未指定列名称时，pandas 使用从 0 开始的增量整数来命名列。

8.4K1 0

盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 炫酷可视化之 PyEcharts 交互可视化之 Cufflinks (上)...Cufflinks 可以不严谨的分解成 DataFrame、Figure 和 iplot，如下图所示：其中 DataFrame：代表 pandas 的数据帧 Figure：代表可绘制图形，比如 bar...width：字典、列表或整数格式，用于设置轨迹宽度字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度整数：具体数值，适用于所有轨迹 --...values：字符串格式，将数据帧中的列数据的值设为饼状图每块的面积，仅当 kind = pie 才适用。...第 7 行获取出一个「字典」格式的数据。第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。

4.6K1 0

更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...CSV：最常用的数据格式 Pickle：用于序列化和反序列化Python对象结构 MessagePack：类似于json，但是更小更块 HDF5：一种常见的跨平台数据储存文件 Feather：一个快速、...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。

2.9K2 1

更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...CSV：最常用的数据格式 Pickle：用于序列化和反序列化Python对象结构 MessagePack：类似于json，但是更小更块 HDF5：一种常见的跨平台数据储存文件 Feather：一个快速、...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。

2.5K3 0

divmod的使用

今天在学习pandas的官方文档时，遇到了divmod这个函数，调用了help(divmod)。...pandas返回了一行话如下： divmod(x, y, /) Return the tuple (x//y, x%y)....# 即x // y 返回的是x除以y以后的整数部分， # x % y返回的是x 除以y后的余数部分下面看一下，其在pandas中是如何使用的： >>> s = pd.Series(np.arange...0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 dtype: int32 # 返回结果是div,rem 即整数部分和余数...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

2372 0

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

Pandas 数据帧是带有标签行和列的多维表格数据结构。序列是包含单列值的数据结构。 Pandas 的数据帧可以视为一个或多个序列对象的容器。...接下来，我们使用该布尔序列来过滤完整数据集中的行，并仅获取价格高于500000的值。...Pandas 序列或数据帧。...我们还将学习有关将函数应用于 Pandas 序列和 Pandas 数据帧的知识。...它仅包含在两个数据帧中具有通用标签的那些行。接下来，我们进行外部合并。

28.3K1 0

Pandas 学习手册中文第二版：6~10

具体来说，我们将检查：对序列或数据帧创建和使用索引用索引选择值的方法在索引之间移动数据重新索引 Pandas 对象对序列或数据帧创建和使用索引索引可以显式创建，也可以让 Pandas 隐式创建...在本节中，我们将研究其中的许多内容，包括：在数据帧或序列上执行算术获取值的计数确定唯一值（及其计数）查找最大值和最小值找到 n 个最小和 n 个最大的值计算累计值在数据帧或序列上执行算术...可以使用+，-，/和*运算符在数据帧（和序列）上执行算术运算。...内置于 Pandas 中的是这些描述性统计操作的几类，它们可以应用于序列或数据帧。...Pandas 已经意识到，文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。读取 CSV 文件时指定索引列在前面的示例中，索引是数字的，从0开始，而不是按日期。

2.3K2 0

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

接下来，我们将讨论在数据帧中设置数据子集，以便您可以快速轻松地获取所需的信息。选取数据子集现在我们可以制作 Pandas 序列和数据帧，让我们处理它们包含的数据。...在本节中，我们将看到如何获取和处理我们存储在 Pandas 序列或数据帧中的数据。自然，这是一个重要的话题。这些对象否则将毫无用处。您不应该惊讶于如何对数据帧进行子集化有很多变体。...我们可以使用apply函数来获取所需的数量，但是使用数据帧提供的现有方法通常更有用，并且也许更快。让我们看一些使用数据帧的演示。与该序列一起使用的许多技巧也可以与数据帧一起使用，但有些复杂。...但是在这里，我们仅使用使用 NaN 表示缺失数据的 Pandas 约定。我们还可以创建一个缺少数据的序列。...类似地，当使用数据帧填充数据帧中的丢失信息时，也是如此。如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。

5.4K3 0

精通 Pandas：1~5

仅当两个数组中的全部对应元素匹配时，该值才为True。...中的数据结构 Pandas 由 Wed McKinney 于 2008 年创建，原因是他在 R 中处理时间序列数据时遇到挫折。...Pandas 有三种主要的数据结构：序列数据帧面板序列序列实际上是引擎盖下的一维 NumPy 数组。它由一个 NumPy 数组和一个标签数组组成。...isin方法获取值列表，并在序列或数据帧中与列表中的值匹配的位置返回带有True的布尔数组。这使用户可以检查序列中是否存在一个或多个元素。...序列是一维对象，因此对其执行groupby操作不是很有用。但是，它可用于获取序列的不同行。 groupby操作的结果不是数据帧，而是数据帧对象的dict。

19.2K1 0

图解pandas模块21个常用操作

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...1、Series序列系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 ?...如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ? 4、序列数据的访问通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...9、列选择在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?

9K2 2

精通 Pandas：6~11

您可以从官方文档中获取更多信息。处理时间序列在本节中，我们向您展示如何处理时间序列数据。我们将首先展示如何使用从csv文件中读取的数据创建时间序列数据。...可以在 Pandas 文档中找到对此的全面讨论。时间序列的概念和数据类型处理时间序列时，必须考虑两个主要概念：时间点和范围或时间跨度。...例如，当我们定义抛掷均匀硬币时获胜的概率等于一半。这是因为当我们反复抛掷一个均匀的硬币时，当抛硬币的数量足够大时，正面数除以抛硬币的总数将接近 0.5。...pandas/tools：它包含辅助数据算法合并和连接例程，连接，数据透视表等。 pandas/sparse：它包含序列，数据帧，面板等的稀疏版本。...相当于 Pandas 的序列。数据帧：这是一个异构 2D 容器，等效于 Pandas 数据帧矩阵：它是向量的均质 2D 版本。它类似于numpy.matrix。

3.1K1 0

python数据分析——数据的选择和运算

一维数组元素提取沿着单个轴，整数做下标用于选择单个元素，切片做下标用于选择元素的范围和序列。...Pandas数据选择 Series数据获取 s = pd.Series(data = [1,2,3,4,5,6],index = ['a','c','b','a','b','b']) s['a'] DataFrame...数据获取 ①列索引取值使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...标准格式及参数解释如下： pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False) objs-这是序列、数据帧或面板对象的序列或映射...，布尔型，默认值为True interpolation：内插值，可选参数，用于指定要使用的插值方法，当期望的分位数为数据点i~j时。

2311 0

Pandas 秘籍：1~5

或者，您可以使用dtypes属性来获取每一列的确切数据类型。select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表，并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。...之所以可行，是因为数据集中所有点的最大精度是四个小数位。步骤 2 将楼层除法运算符//应用于数据帧中的所有值。实际上，当我们除以小数时，它是将每个值乘以100并截断任何小数。...Pandas 还有 NumPy 中不提供的其他分类数据类型。当转换为category时，Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串值的映射。因此，每个字符串仅需要在内存中保留一次。...序列和数据帧索引器允许按整数位置（如 Python 列表）和标签（如 Python 字典）进行选择。.iloc索引器仅按整数位置选择，并且与 Python 列表类似。....此秘籍展示了如何通过.iloc通过整数位置以及通过.loc通过标签选择序列数据。这些索引器不仅获取标量值，还获取列表和切片。

37.6K1 0

如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。 pandas利用其他库来从data frame中获取数据。...03 通过DTYPES高效地存储数据当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...例如，Numpy的类型np.dtype(' int32 ')表示一个32位长的整数。pandas默认为64位整数，我们可以节省一半的空间使用32位: ?...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。

3.1K3 1

10招！看骨灰级Pythoner如何玩转Python

但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误（它不一定总是以逗号分隔）。...]）选择仅具有数字特征的子数据帧。...df[ c ].value_counts().reset_index() #如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。...WHERE ID（ A001 ， C022 ，...）来获取具有特定ID的记录。...如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format = ％。0f 将所有浮点数舍入为整数。

2.4K3 0

Pandas 秘籍：6~11

另见 Pandas Index的官方文档生成笛卡尔积每当两个序列或数据帧与另一个序列或数据帧一起操作时，每个对象的索引（行索引和列索引）都首先对齐，然后再开始任何操作。...不幸的结果是，将序列的数据类型更改为float，而每个序列仅具有整数作为值。发生这种情况是因为 NumPy 缺少值对象。np.nan仅对于浮点数存在，而对于整数不存在。...在我们的数据分析世界中，当许多输入的序列被汇总或组合为单个值输出时，就会发生汇总。例如，对一列的所有值求和或求其最大值是应用于单个数据序列的常见聚合。聚合仅获取许多值，然后将其转换为单个值。...在此秘籍中，仅连接了两个数据帧，但是任何数量的 Pandas 对象都可以工作。当我们垂直连接时，数据帧通过其列名称对齐。...在第 12 步中，我们将100k居民的犯罪率除以该年的人口。这实际上是一个相当棘手的操作。通常，将一个数据帧除以另一个时，它们在其列和索引上对齐。

34.1K1 0

数据处理利器pandas入门

如果仅给定列表，不指定index参数，默认索引为从0开始的数字。注意：索引标签为字符串和整数的混合类型。记住不要使用浮点数作为索引，并且尽量避免使用混合类型索引。...Pandas主要有两种数据查询选择操作：基于标签的查询基于整数的位置索引查询 Pandas在选择列时，无需使用 date[:, columns] 的形式，先使用 : 选择所有行，再指定 columns...data[['date', 'hour', 'type', '1001A']] # 获取四列所有行数据，仍为DataFrame data[0:5] # 选择所有列前5行数据，仅包括索引0-4行超纲题...对于时间序列数据而言，数据的缺失可能会导致分析时出现问题。因为，我们需要补齐所有时刻。...即获取每个站点时，可以直接获取当前站点的所有要素数据，而且时间索引也按照单个时刻排列，索引不会出现重复值，而之前的存储形式索引会出现重复。索引重复会使得某些操作出错。

3.7K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭