注意，当使用显式索引进行切片时（即data['a':'c']），切片中包含最终索引，而在使用隐式索引进行切片时（即data[0:2]），最终索引从切片中排除。...例如，如果你的Series拥有显式的整数索引，那么索引操作如data[1]将使用显式索引，而切片操作如data[1:3]将使用隐式的 Python 风格索引。...这些不是函数方法而是属性，它们将特定切片接口提供给Series中的数组。...对象之间的逐元素算术的直接语法；我们将在“使用 Pandas 中的数据进行操作”中深入研究它。...149995 12882135 85.883763 这样的切片也可以通过数字而不是索引来引用行： data[1:3] area pop density Florida 170312 19552860
正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。...既然是数据结构，就必然有数据类型dtype属性，例如数值型、字符串型或时间类型等，其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体，但有些时候值得注意，如后文中提到的通过[ ]执行标签切片访问行的过程。...[ ]，这是一个非常便捷的访问方式，不过需区分series和dataframe两种数据结构理解： series：既可以用标签也可以用数字索引访问单个元素，还可以用相应的切片访问多个值，因为只有一维信息，...切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...1，而不是组中相同的元素数 ---- 2.11 带有重复标签的轴索引 直到目前为止，所介绍的所有范例都有着唯一的轴标签（索引值）。...虽然许多 Pandas 函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。...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。...跟对应的 NumPy 数组方法相比，它们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。
它们还支持布尔索引（用布尔数组进行索引），如该图所示： Series.isin(), Series.between() 而可以在这张图片中看到他们是如何支持 "花式索引" 的（用整数阵列进行索引）：...由于某些原因，Series没有一个漂亮的富文本外观，所以与DataFrame相比，看似比较低级： 这里对Series进行稍加修饰，使其看起来更好，如下图所示： 竖线意味着这是一个Series，而不是一个...df.merge--可以用名字指定要合并的列，不管这个列是否属于索引。 按值查找元素 考虑以下Series对象： 索引提供了一种快速而方便的方法，可以通过标签找到一个值。但是，通过值来寻找标签呢？...Pandas有df.insert方法，但它只能将列（而不是行）插入到数据框架中（而且对序列根本不起作用）。...pdi中实现了一个叫做insert的函数，可以自动完成这个过程： 注意，（就像在df.insert中一样）插入的位置是由0而不是由索引中的元素的标签。
对广播的深入理解对本书的大部分内容并不是必要的。 基本索引和切片 NumPy 数组索引是一个深入的话题，因为有许多种方式可以选择数据的子集或单个元素。...注意 如果您想要一个 ndarray 切片的副本而不是视图，您需要显式复制数组，例如arr[5:8].copy()。正如您将看到的，pandas 也是这样工作的。 对于更高维度的数组，您有更多的选择。...通过混合整数索引和切片，您可以获得较低维度的切片。...，但在本书中，我使用它来描述对整个数据数组进行操作，而不是逐个值使用 Python 的for循环。...Series Series 是一个一维数组样对象，包含一系列值（与 NumPy 类型相似的类型）和一个关联的数据标签数组，称为索引。
一、引入Pandas进行数据处理的必要性 NumPy 通过把大量同类数据组织成 ndarray 数组对象，并引入可以支持逐元素操作和广播机制的通用函数，为数值计算提供了许多不可或缺的功能。...但当需要处理更灵活的数据任务（如为数据添加标签、处理缺失值等），或者需要做一些不是对每个元素都进行广播映射的计算（如分组、透视表等）时，NumPy 的限制就非常明显了。 ...而 Index 对象则用于为数据建立索引以方便数据操作。 ...Series 对象中。...对两个 Series 对象运算时，Pandas 会按标签对齐元素，即标签相同的两元素进行计算。 当某一方的标签不存在时，默认以NaN（Not a Number）填充。
通过这种方式，可以在熟悉的一维Series和二维DataFrame对象中，紧凑地表示高维数据。...在本节中，我们将探索MultiIndex对象的直接创建，在对多重索引数据执行索引，切片和计算统计数据时的注意事项，以及在数据的简单和分层索引表示之间进行转换的有用例程。...我们以标准导入开始： import pandas as pd import numpy as np 多重索引的序列 让我们首先考虑如何在一维Series中表示二维数据。...我们的基于元组的索引，本质上是一个基本的多重索引，而 Pandas 的MultiIndex类型为我们提供了我们希望拥有的操作类型。...Series和``DataFrame`中与数据进行交互，就像本书中的许多工具一样，熟悉它们的最好方法就是尝试它们！
目录 安装与数据介绍 安装与配置 检查数据 探索性分析 pandas数据结构 series对象 dataframe对象 访问series元素 使用索引 使用.loc与.iloc 访问dataframe元素...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典的相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法：.loc和.iloc。...colors.iloc[1]返回"purple"带有索引的元素1。下图就显示.loc与.iloc引用了哪些元素： ? 可以看出.loc指向图像右侧的标签索引。而iloc指向图片左侧的位置索引。...接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列。...如可视化尼克斯整个赛季得分了多少分： ? 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。
pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引...，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换...跟列表的默认整数索引又很相似，允许-1 这样的从后访问元素。...对series 元素操作的方式 # 基本的，通过索引获取数据进行修改 s['test'] = 100 s[0] = 1 # 当然也可以通过iloc，at，iat等方式访问元素 # 添加元素 idx =...pandas 常用函数 pandas中的函数 一般会有两种结果，一是copy，即返回一个修改后的副本，原有的不变，二是inplace，即在原有基础上直接进行修改。
3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...一维数组的索引 多维数组的索引 （2）切片索引 一维数组的切片索引（与Python列表的切片索引一样） 多维数组的切片索引 （3）花式索引 元素索引和切片索引都是仅局限于连续区域的值，而花式索引可以选取特定区域的值...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。
loc 首先我们来介绍loc，loc方法可以根据传入的行索引查找对应的行数据。注意，这里说的是行索引，而不是行号，它们之间是有区分的。...行索引其实对应于Series当中的Index，也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index，而把列索引称为columns。...也就是知道一个索引知道一个位置，而不是两个位置或者是两个索引，所以使用loc也不方便使用iloc也不方便。这个时候可以取巧，我们可以通过iloc找出对应的行之后，再通过列索引的方式去查询列。 ?...但如果是通过索引来查找对应的若干行的话，其实也可以不用使用iloc，我们可以直接在df后面加上方括号来查询，一样可以得到结果。 ? 但是这种方式有一个限制，就是后面只能传入一个切片，而不能是一个整数。...比如我想要单独查询第2行，我们通过df[2]来查询是会报错的。因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行，所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。...我们可以使用Numpy提供的函数创建数组，例如import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)运行结果如下索引和切片通过索引和切片操作...Numpy的索引从0开始，可以使用整数、切片或布尔数组作为索引，例如print(arr[0]) # 输出第一个元素print(arr[1:3]) # 输出第二个和第三个元素print(arr[arr...本篇博客将介绍Pandas的基本语法，以及如何利用Pandas进行数据处理，从而为机器学习任务打下坚实的基础。什么是Series？Series是pandas中的一维标记数组。...每个值都有一个与之关联的索引，它们以0为起始。Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame？
Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...就像你可以把二维数组看成是有序排列的一维数组一样，你也可以把DataFrame 看成是有序排列的若干Series 对象。这里的“排列”指的是它们拥有共同的索引。...例如，可以通过标准Python 的取值方法获取数值，也可以通过切片获取数值： ind[1] 3 ind[::2] Int64Index([2, 5, 11], dtype='int64') Index对象有许多和...Numpy数组相似的属性 print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype) 5 (5,) 1 int64 Index对象的索引是不可逆的，也就是说不能通过赋值的方法进行调整...，尤其是可以避免因修改索引时粗心大意而导致的副作用。
下表比较在SAS中发现的pandas组件。 ? 第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。...SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。 ? 一个Series可以有一个索引标签列表。 ?...Series由整数值索引，并且起始位置是0。 ? SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。...并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ?...可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?
pandas 兼具 NumPy 高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...Series 中的单个或一组值，代码示例： obj2[['a', 'b', 'c']] obj2['a']=2 obj2[['a', 'b', 'c']] [‘a’,’b’,’c]是索引列表，即使它包含的是字符串而不是整数...使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接，代码示例： obj2*2 np.exp(obj2) 还可以将 Series...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...，可以将 DataFrame 的列获取为一个 Series，代码示例： frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值的方式进行修改，赋值方式类似 Series。
定义级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在对索引进行切片时，你可能会注意到这一点。...有一些模糊的情况，传递的索引器可能被误解为索引两个轴，而不是例如行的MultiIndex。...当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 进行操作时，可以使用 Index.set_names() 来更改名称。...对 MultiIndex 进行排序 要有效地对 MultiIndex 对象进行索引和切片，它们需要被排序。与任何索引一样，您可以使用 sort_index()。...定义的级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在对索引进行切片时，您可能会注意到这一点。
这是 Pandas 诞生的地方，它具有许多有用而强大的功能，例如： 快速高效的Series和DataFrame对象，通过集成索引进行数据处理 使用索引和标签进行智能数据对齐 整合处理缺失数据 将杂乱数据转换...-2e/img/00065.jpeg)] 该查找是通过标签值而不是从 0 开始的位置进行的。...首先是.reindex()方法的结果是新的Series，而不是就地修改。 新的Series具有带有标签的索引，如传递给函数时所指定。 将为原始Series中存在的每个标签复制数据。...我们从如何创建和初始化Series及其关联索引开始，然后研究了如何在一个或多个Series对象中操纵数据。 我们研究了如何通过索引标签对齐Series对象以及如何在对齐的值上应用数学运算。...因此，我们将在本节中不介绍切片的各种排列的细节，而仅查看应用于DataFrame的几个代表性示例。 使用[]运算符进行切片时，将在索引而非列上执行切片。
0 2.0 1 3.0 2 1.0 3 NaN dtype: float64 通过上面的例子，对向量化进行简单总结，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，...[a, b, c] 1 [c, d, e] 2 NaN 3 [f, g, h] #切分后的列表中的元素可以通过get方法或者 [] 方法进行读取 s.str.split...字符串的正常操作和正则表达式外，Pandas的str属性还提供了其他的一些方法，这些方法非常的有用，在进行特征提取或者数据清洗时，非常高效，具体如下： 方法 说明 get() 获取元素索引位置上的值,索引从...0开始 slice() 对元素进行切片取值 slice_replace() 对元素进行切片替换 cat() 连接字符串 repeat() 重复元素 normalize() 将字符串转换为Unicode规范形式...str.get()方法获取通过位置的元素。
pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。...Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，...method2 基本功能 重新索引 • 创建一个适应新索引的新对象，该Series的reindex将会根据新索引进行重排。...对DataFrame进行索引其实就是获取一个或多个列 为了在DataFrame的行上进行标签索引，引入了专门的索引字段ix。 ?.../pandas-docs/stable/merging.html 通过apply进行数据预处理 df['A'] = df['A'].apply(str.upper) 通过去重进行数据清洗 查看一列唯一值
当然索引的内容可以不都是数字型的，而ndarray的索引却都是数字型的。...通过指定索引方式创建Series，这里所有的元素都初始化为同样的值。...Series，因为Series和普通数组的区别在于它有显式的，且有意义的，而字典数组方式直接初始化，默认的索引和普通ndarray方式一样，即0、1这种数字型索引。...start:end]”（start即下标、end为上标）方式对数组进行切片访问，这里切片后仍然是Series。...张三 dtype: object 通过iloc对Series切片 #类似ndarry，我们可以通过“[start:end]”（start即下标、end为上标）方式对数组进行切片访问，这里切片后仍然是Series
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