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。
首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值： a, b = zip(*data.apply...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。...注意这里的year、gender列是以索引的形式存在的，想要把它们还原回数据框，使用reset_index(drop=False)即可： ?
首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...) 可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值： a, b = zip(*data.apply...不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。...其传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作
目录 目录 0x01 写在前面 0x01 写在前面 今天遇到的，查了很多资料，发现这种形式的基本上没看到，圈子里某个师傅发了一个国外的链接， 参考了一下，最后成功构造poc。...0x02 POC form提交post数据很简单，如下： This i a CSRF test!...name和value的值共同构成了json格式的值，利用了双引号的闭合，学到了，以后有很多测试都可以用着这方式测试，所以记下来。...0x03 题外话 本来一开始利用form怎么都构造不成，后来放弃，然后使用php中的curl功能来写： 的，php代码运行后，返回一个数据页面给浏览器，然后浏览器在呈现给用户，此时由于是后端语言php发出的请求，后端服务器没法获得当前用户的cookie，所以没办法
我们知道，Pandas中的DataFrame有很多特性，比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构：外层字典的key为各个列名（column），相应的value为对应各列，而各列实际上即为内层字典，其中内层字典的...iteritems的更多文档部分可自行查看 笔者猜测，可能是在早期items确实以列表形式返回，而后来优化升级为以迭代器形式返回了。不过在pandas文档中简单查阅，并未找到相关描述。...我个人总结为如下几个方面： 方便的以(columnName, Series)元组对的形式逐一遍历各行进行相应操作 以迭代器的形式返回，在DataFrame数据量较大时内存占用更为高效 另外，items是...以此为基础，为了弥补iterrows中可能无法保留各行Series原始数据类型的问题，itertuples以namedtuple的形式返回各行，并也以迭代器的形式返回，以便于高效遍历。...由于行索引作为namedtuple中可选的一部分信息，所以与iteritems和iterrows不同，这里的返回值不再以元组队的形式显示行索引信息。
列表（list）是一种可变的序列类型，由多个元素组成。它的特点是： 可以使用方括号来定义列表。 列表中的元素可以是不同的数据类型。 列表中的元素是按照索引进行访问的，索引从0开始。...列表适用于存储多个相关或无关的元素，比如存储一个班级的学生姓名、一个购物车的商品等。 元组（tuple）是一种不可变的序列类型，由多个元素组成。它的特点是： 可以使用圆括号来定义元组。...元组中的元素可以是不同的数据类型。 元组中的元素是按照索引进行访问的，索引从0开始。 元组适用于存储多个相关的元素，比如存储一个点的坐标、一本书的作者和出版日期等。...字典（dict）是一种可变的无序容器类型，由键值对组成。它的特点是： 可以使用花括号来定义字典。 字典中的键必须是唯一的，值可以重复。 字典中的键和值可以是不同的数据类型。...字典中的元素是无序的，无法通过索引进行访问。 字典适用于存储多个相关的键值对，比如存储一个人的姓名、年龄、性别等信息。它可以通过键来快速查找对应的值。
在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...开源 这个类库我已经开源到我的 GitHub 仓库中，并可直接以 NuGet 形式引用。...，为了方便，我允许隐式从元组转换 整数列宽的元组，定义的是这一列可用的字符数 小数列的元组，是将整数列宽和表格划线用的字符除外后，剩余总列宽的百分比 元组的第二项是表头中的列名 元组的第三项是这一列的值的获取和格式化方法...接下来，在每一次有新数据需要输出时，都可以通过 BuildRow 方法，传入数据实例和字符串换行方法，得到一行的字符串。...关于表格输出类的完整使用示例，可参考我监听前台窗口的博客，或直接查看我的 GitHub 仓库中的示例代码。
---- 四，数据结构 python内建的数据结构有列表，元组，字符串，字典，集合等。此外常用的还有numpy中的array，以及pandas中的dataframe和series。...列表的基本形式如：[1,2,3,4] Tuple（元组），是有序集合，是不可变的，可以进行组合和复制运算后会生成一个新的元组。...元组的基本形式比如：(1,3,6,10) String（字符串），也是有序集合，字符串的基本形式比如：’hello'。 2，无序数据结构： Set（集合），是一个无序不重复元素的集。...---- 六，字典 1，创建字典 ? 2，常用字典操作方法 ? ---- 七，元组 1，创建元组 ? 2，修改元组 ?...此外，还可以巧妙地通过字典数据结构实现多分支选择结构。 ? ? 2，and 和 or python中的与、或、非分别用关键字 and，or，not 表示。
年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas as pd #读入数据 data = pd.read_csv...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法，其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果，主要可以进行以下几种操作： ●...注意这里的year、gender列是以索引的形式存在的，想要把它们还原回数据框，使用reset_index(drop=False)即可： ?...● 聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']})
在实际的数据分析过程中，我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理，以满足特定的分析需求。Python提供了丰富的数据处理工具，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，使得数据分析过程更加高效和准确。...第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。下图大致说明了一个简单的分组聚合过程。...关键技术:任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次,其返回值就会被用作分组名称。..., margins=False, dropna=True) 参数说明： data =原始数据,要应用透视表的数据框; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns
Python的基本数据类型包括以下几种，这些数据类型表示了自身在Python中的存储形式。...这里可迭代对象指可以被遍历的对象，比如列表、元组、字典等。...DataFrame即是我们常见的二维数据表，包含多个变量（列）和样本（行），通常称为数据框；Series是一个一维结构的序列，会包含指定的索引信息，可以视作是DataFrame中的一列或一行，操作方法与...，常遇到乱码的情况，这里需要先弄清楚原始数据的编码形式是什么，再以指定的编码形式进行读取，例如sample.csv编码为'utf-8'，这里以指定编码(参数encoding)读取。...写出数据 pandas的数据框对象有很多方法，其中方法“to_csv”可以将数据框对象以csv格式写入到本地中。
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。...元组示例 字典 另一个非常有用的 Python 內置数据类型是字典。字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。...与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 关键字 为索引的，关键字可以是任意不可变类型，通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组，那么这个元组也可以用作关键字。...理解字典的最好方式，就是将它看做是一个 键: 值 对的集合，键必须是唯一的（在一个字典中）。一对花括号可以创建一个空字典：{} 。...另一种初始化字典的方式是在一对花括号里放置一些以逗号分隔的键值对，而这也是字典输出的方式。
d1 v1 v2 v3 1 1 2 a 2 2 3 b 3 3 4 c 4 4 5 d 特点：可以在不同字段下储存长度相等的不同数据类型的元素;不可按照下标索引值 数据框的列名索引...： > d1$v1 [1] 1 2 3 4 数据框的下标索引： > d1[2,2] [1] 3 PS：与Python pandas中的数据框进行对比 Pandas： import pandas as pd...可以直接将矩阵（由列表嵌套成的矩阵，非numpy 中的matrix）转化为数据框 mat1 = [[1,2,3],[4,5,6]] index = ['a','b'] colnames = ['x','...9 Name: v1, dtype: int64 按下标索引： d1.iloc[1] Out[6]: v1 1 v2 2 Name: 1, dtype: int64 *pandas中数据框的相关操作风格接近...list不同，R中的列表可以依次存入数据类型与结构相异的独立对象，并可以通过下标索引及'$'索引获取对象
;" cursor.execute(sql) # 执行sql语句 result=cursor.fetchall() #取回查询结果 # 注意:取回的结果是一个嵌套的元组, 且没有数据表中的列名 print...cursor.close() #关闭游标对象 connection.close() 上述方式取回的结果是一个嵌套的元组, 并且没有数据表中的列名，不方便后续处理。...(sql): # 函数的参数为一个字符串类型的 SQL 语句，返回值为一个 DataFrame 对象 from pandas import read_sql # 连接本机上的MySQL服务器中的'sakila...# 选择某一列作为pandas对象的index coerce_float=True # 将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates=None # 将数据表中datetime类型的列读取为...可直接提供需要转换的列名然后以默认的日期形式转换, 也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式，比如{列名A: 时间日期格式1, 列名B: 时间日期格式2}, 其中的时间日期格式需要是合法的格式, 例如
() Tuple（元组） 使用：（） tuple() Dictionary（字典） 使用：{ } dict() 其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series...#以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...#以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...一般模块就像R中的函数包，需要先调用 library(packages)=import pandas as pd 查看模块是否载入，一般import pandas，如果该包下载就不会用任何提示，如果没有加载成功...更一般的表现形式： pd.read_table("./marks.csv", sep=",") ? 3、txt文件导入——np.loadtxt 用numpy中的一个函数可以实现txt文件的导入。
导读 Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。...今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了…… ?...对于聚合函数不是特别复杂而又希望能同时完成聚合列的重命名时，可以选用此种方式，具体传参形式实际上采用了python中可变字典参数**kwargs的用法，其中字典参数中的key是新列名，value是一个元组的形式...实际上，这是应用了pandas中apply的强大功能，具体可参考历史推文Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力。...最后，虽然本文以简单的分组计数作为讲解案例，但所提到的方法其实是能够代表pandas中的各种聚合统计需求。
本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式： pd.MultiIndex.from_arrays()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。...pd.MultiIndex.from_frame：根据现有的数据框来直接生成 groupby()：通过数据分组统计得到 pivot_table()：生成透视表的方式来得到 pd.MultiIndex.from_arrays...() In [1]: import pandas as pd import numpy as np 通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素： In [2]: # 列表元素是字符串和数字 array1...通过type函数来查看数据类型，发现的确是：MultiIndex Out[3]: pandas.core.indexes.multi.MultiIndex 在创建的同时可以指定每个层级的名字： In...Iterable 通过上面的例子我们总结：常见的字符串、列表、集合、元组、字典都是可迭代对象 下面举例子来说明： In [18]: names = ["xiaoming","guanyu","zhangfei
Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...返回值： shape()函数返回一个元组，元组的每个元素代表数组在对应维度上的大小。...在该案例中,首先使用pandas库中的query方法查询数据中是否有异常值。然后通过boxplot方法检测异常值。 代码及运行结果如下： 下面以箱形图的方法来进行异常值检测。...可以将字符串、元组、字典等对象转换为列表。...可以将列表、字符串、字典等对象转换为元组。
、集合和字典推导式 7 Python可变对象与不可变对象 8 参考资料 Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy...注意排序后的返回值是一个 list，而原字典中的名值对被转换为了 list 中的元组。...可以像访问列表或元组中的元素一样，访问、插入或设定字典中的元素； 可以用检查列表和元组是否包含某个值的方法，检查字典中是否包含某个键； 可以用 del 关键字或 pop 方法（返回值的同时删除键）删除值...返回值: 返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值None。...items() 方法 字典 items() 方法以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。
iris的pandas数据框（DataFrame）。...它不是一个简单的Python列表或字典。为了对其内容有一个粗略的概念，使用如下命令可以输出它的前几行（或最后几行）： iris.head() 输出数据框的前五行，如下所示： ?...现在，我们只需要了解，pandas索引（Index）类就像表中列的字典索引一样。...以下是X数据集的后4行数据： ? 在这个例子中，得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢？...那么，在前一个例子中，我们想要抽取一列，因此，结果是一维向量（即pandas series）。 在第二个例子中，我们要抽取多列，于是得到了类似矩阵的结果（我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框）。
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