Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名 示例代码
C', 3]] # 使用pandas的DataFrame()函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Letter', 'Number']...Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]} # 使用pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data)...df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...0 1 4 7 12 1 2 5 8 15 2 3 6 9 18 八、pandas的合并操作 如何将新⾏追加到pandas DataFrame？
.replace(['/','nan'],np.nan)，把读取进来的有些无效值替换为 nan，这是为了后续操作方便。...这里不能直接转整数，因为 python 怕有精度丢失，直接转换 int 会报错。因此先转 float，再转 int。...如下是一个 DataFrame 的组成部分： 红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns)，注意，为什么方框不是一行？...是因为 DataFrame 允许多层次索引。类似于平时的复合表头。 左方深蓝色框中是 DataFrame 的行索引(index)。...下面来看看一个多层次索引的例子： 上图的上方有3个层次的列索引，依次从上到下。 上图的左方有2个层次的行索引，依次从左到右。
unstack()方法会快速将多重索引的Series转换为常规索引的DataFrame： pop_df = pop.unstack() pop_df 2000 2010 California 33871648...列的MultiIndex 在DataFrame中，行和列是完全对称的，就像行可以有多个索引层次一样，列也可以有多个层次。...正如我们之前简要介绍的那样，可以将数据集从堆叠的多索引转换为简单的二维表示，可选择指定要使用的层次： pop.unstack(level=0) state California New York Texas...这个语法实际上是GroupBy函数的简写，我们将在“聚合和分组”中讨论。虽然这是一个玩具示例，但许多真实世界的数据集具有相似的层次结构。...这些可以分别认为是（一维）Series和（二维）DataFrame结构的三维和四维扩展。 一旦熟悉了Series和DataFrame中的数据索引和操作，Panel和Panel4D就相对简单易用了。
pandas数组结构有一维 Series 和二维 DataFrame 。...以 obj 对象为例，判断是否有缺失值： pd.notnull(obj) pd.isnull(obj) 8.2.5、pandas DataFrame 类型 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列...，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...和数据源为字典的DF对象很像，转 DataFrame 的格式数据 除了前面提到的（8.2.2），现在又多了 CSV文件。
2.避免重复索引 我们知道了concat()函数会默认保留原dataframe的索引。那有些情况，我想保留原来的索引，并且我还想验证合并后的结果是否有重复的索引，该怎么办呢？...ValueError: Indexes have overlapping values: Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 3.使用keys和names选项添加层次结构索引...添加层次结构索引非常的有用，可以进行更多层的数据分析。...['Year 1'] 另外，参数names可用于为所得的层次索引添加名称。...pd.concat( [df1，df2]， keys = ['Year 1'，'Year 2']， names = ['Class'，None]， ) 如果要重置索引并将其转换为数据列
(一维)和DataFrame(二维)，系统地介绍了创建，索引，增删改查Series, DataFrame等常用操作接口，总结了Series如何装载到DataFrame中，以及一个实际应用多个DataFrame...02 Pandas核心应用场景 按照使用逻辑，盘点Pandas的主要可以做的事情： 能将Python, Numpy的数据结构灵活地转换为Pandas的DataFrame结构(玩转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，好玩的索引提取大数据集的子集...接下来，按照以上未涉及的思路陆续推送，欢迎补充和指正。 03 多Index层级结构 Pandas中什么是有层次的数据呢？ 简单来说，就是构造了一个有层次的Index实例，其他没什么不同。...首先构造一个有层次的Index，如下： #创建有层次的Index实例 index_name =['first','second'] lay_index = [['bar', 'bar', 'baz',
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...“层次化”索引对象，表示单个轴上的多层索引。...层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它是你能以低维度形式处理高维度数据。
（1）.extract_tables( ) 可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。...（2）.extract_table( ) 返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。...因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。...DataFrame的基本构造函数如下： DataFrame([data,index, columns]) 三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。...其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。
2.1.3 数据泛化处理（分层） 数据泛化处理指用高层次概念取代低层次概念的数据。例如，年龄是一个低层次的概念，它经过泛化处理后会变成诸如青年、中年等高层次的概念。...2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...',values='价格(元)') new_df 输出为： 2.2.2 melt方法 melt()是pivot()的逆操作方法，用于将DataFrame类对象的列索引转换为一行数据。...示例代码如下： 查看初始数据 new_df 输出为： # 将列索引转换为一行数据: # 将列索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index
填充缺失值 三、层次化索引 1. 用层次索引选取子集 2. 自定义变量名 3. 变量名与索引互换 4. 数据透视表 四、数据导入导出 1. 数据导入 2....上一集开始学习了Pandas的数据结构（Series和DataFrame），以及DataFrame一些基本操作：改变索引名、增加一列、删除一列、排序。 今天我将继续学习Pandas。...相关系数 利用 .corr() 可以计算相关系数，比如计算四个季度的相关系数： ? 计算年份的相关系数呢？转置一下就可以了： ? 然而可惜的是——没有P值！...后面baoding的pop被填充进来了。 三、层次化索引 我们前面的索引就是Chu、Bao、Ha、Hu.........，单一层次索引，如果索引为亚洲-中国-各个省-各个市，变量为人口，这就是典型的层次化索引。
Numpy转置和轴转换 Numpy的转置是数据重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图，可以通过transpose和T来实现,不会进行任何复制操作。...Pandas的高级用法 Pandas是基于Numpy构建的，它使得数据分析工作变得更快更简单。Pandas有两种结构Series和DataFrame，他们数据表现是索引在左边，值在右边。。...DataFrame结构来处理，可以相互的转换。...对于DataFrame结构也可以通过concat来合并数据。如果两个数据集的索引存在重叠怎么办？可以通过combine——frist进行打补丁。...对一个多层次化的Series可以通过unstack()**转化为DataFrame结构。
层次化索引 层次化索引是你能在一个数组上拥有多个索引，例如： ? 有点像Excel里的合并单元格对么？ 以外层索引的方式选择数据子集： ? 以内层索引的方式选择数据： ?...层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色，例如，上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame： ? 对于一个DataFrame，横轴和竖轴都可以有层次化索引，例如： ?...根据级别汇总统计 多层次索引的数据，汇总的时候可以单独按照级别进行，例如： ?
from_arrays, from_tupes 当层次形成有规律的结构时，可以指定关键元素，让Pandas自动交错，如下图： from_product 上面列出的所有方法也适用于列。...比如说： 用MultiIndex编制索引 通过MultiIndex访问DataFrame的好处是，可以很容易地一次引用所有层次（可能会省略内部层次），而且语法很好，很熟悉。...这意味着你不能用它来实现df[:, 'population']，而不需要转置DataFrame（除非所有列都是相同的类型，否则会丢失类型）。...为列增加层次的一个常见方法是将现有的层次从索引中 "unstacking"出来： tack, unstack Pandas的stack与NumPy的stack非常不同。...将MultiIndex转换为flat的索引并将其恢复 方便的查询方法只解决了处理行中MultiIndex的复杂性。
Python Pandas 高级教程：多级索引 Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。...创建多级索引 3.1 在 DataFrame 中创建多级索引 创建多级索引 DataFrame data = { 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60], '...多级索引的索引与切片 4.1 使用 .loc 进行多级索引的切片 # 使用 .loc 进行多级索引的切片 result = df.loc[2020] 4.2 使用 xs 方法进行多级索引的切片 # 使用...多级索引的重命名 # 重命名多级索引的级别 df.rename_axis(index={'Year': 'Time'}, inplace=True) 9....总结 多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具，通过多级索引，你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中，多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。
继上一节的基本数据结构的介绍之后，本节继续介绍中操作和的基本手段。一个最常用的操作就是索引，如何根据分析目的对和进行索引访问得到数据是利用进行数据分析的基本技能之一。...索引用的好，对于数据访问、筛选和过滤以及理解数据结构至关重要。 Series和DataFrame的索引方式 可见的索引方式非常简单，既可以按其索引标签来进行索引，也可以按数字排序来进行索引。...再来看的索引和访问方式： 具有行列属性，所以在索引上除了习惯性的按列索引之外，按行索引也是不错的数据访问方式： 按列名进行多个列的索引时，传入的是一个形态。...pandas层次化索引 说完了基础索引，再来看层次化索引。...以上是的层次化索引方式，再来看看的层次化索引： 好了，本次推送就给大家介绍到这里啦。关于的数据索引和访问方法，除了对基本的语法有所熟识之外，更需要在实际的数据处理实践中练习掌握。
2、DataFrame (1)概念： DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...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。...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...8、值计数 用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas的一个重要功能，它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。...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。
参考链接： Python | 使用Pandas进行数据分析 相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的...Pandas把结构化数据分为了三类： 1. Series 1维序列，可视作为没有column名的、只有一个column的DataFrame； 2....DataFrame 同Spark SQL中的DataFrame一样，其概念来自于R语言，为多column并schema化的2维结构化数据，可视作为Series的容器（container）； 3....Panel 为3维的结构化数据，可视作为DataFrame的容器。 ...(data.mean()) 层次化索引 #Series数据层次化索引 data1 = Series(np.random.randn(10), index=[['a','
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...行列互换 行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制 在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...melt() 主要参数及解释 Name Description Type/Default Value Required / Optional frame DataFrame Required id_vars
Input基础类为计算引擎定义了该引擎内支持的所有输入类型，如Spark引擎中支持Parquet、Orc、Json、CSV、Text等，并将输入类型转换为数据流通媒介（如Spark执行引擎的Dataframe...图4 Weiflow开放API的抽象层次 Weiflow在实现方面分别从语言特性、数据结构、引擎优化等几个方面考虑，优化任务执行性能。...这类函数首先通过第一个参数，如pickcat函数所需的字符串列表（在规模化机器学习应用中会变得异常巨大），生成预定义的数据结构，然后通过第二个参数反查该数据结构，并返回其在数据结构中的索引。...但业务人员真正关心的是第二个参数所返回的索引值，无需每次遍历数据都运行生成数据结构的任务，因此该函数在执行节点的运行带来大量不必要的计算开销。...后来通过调整数据字典结构，对多种数据结构进行对比、测试，最终将不可变长数组替换为HashMap，解决了反查索引的性能问题。
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