二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性，那么就不难理解二者的以下属性： ndim/shape/dtypes/size/T，分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。
Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...Numpy数组创建DataFrame dates = pd.date_range('20200501', periods=6) # print(datas) df1 = pd.DataFrame(np.random.randn...df1.sort_values(by='B') # 将df转化为array df1.to_numpy() 04 一般的选择数据 # 直接获取数据 df1['A'] # 按照索引值切片行数据 df1...[0:3] # 按照索引名称切片行数据(首尾都可以获取) df1['20200501':'20200503'] 05 按标签选择数据 # 提取某行数据 df1.loc[dates[0]] # 按照标签选择多列数据...groupby('A').sum() # 对分组进行迭代 for name, group in df5.groupby('B'): print(name) print(group) # 将分组结果转换为字典
'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange...△ np.r_[] 按行上下连接两个矩阵 6、NumPy 数组操作 △ n.reshape(arr,newshape,order=)数组，新形状，"C"-按行、"F"-按列、"A"-原顺序、"k"-元素在内存中痴线顺序...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块
排序 pandas 支持三种排序方式：按索引标签排序、按列值排序以及按两者组合排序。...数据类型 在大多数情况下，pandas 使用 NumPy 数组和数据类型来处理 Series 或 DataFrame 的单个列。...()将返回较低的公共分母，意味着可以容纳结果同质化的 NumPy 数组中的所有类型的数据类型。...(range(2))).dtypes Out[361]: a int64 dtype: object 请注意，当创建数组时，Numpy 将选择平台相关类型。...()将返回数据类型的最低公共分母，即可以容纳结果中所有类型的同类数据类型 NumPy 数组。
数组排序操作 2.5.3 数组转置 2.5.4 随机数生成 1. numpy的random库 第3章 pandas基础 3.1 series 3.1.1 创建series对象 3.1.2 Series...NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有： numpy的常用数据类型 2.2 创建数组 创建二维数组 # 创建二维数组 array_2d = np.array([[1,...输出为： [[11 12 13] [14 15 16]] 2.5 Numpy的约减即操作 2.5.1 约减操作 约减：表示将众多数据按照某种规则合并成一个或几个数据。...2.5.3 数组转置 熟悉数组的转置，可以通过T属性、transpose()方法、swapaxes()方法实现数组转置操作 2.5.4 随机数生成 1. numpy的random库 python里随机数生成主要有两种方式...排序 排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。
表 4.1：一些重要的 NumPy 数组创建函数 函数 描述 array 将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为 ndarray，可以通过推断数据类型或显式指定数据类型来完成；默认情况下会复制输入数据...如果由于某种原因（例如无法将字符串转换为float64）而转换失败，将引发ValueError。...表 4.8：常用的numpy.linalg函数 函数 描述 diag 返回方阵的对角线（或非对角线）元素作为 1D 数组，或将 1D 数组转换为具有非对角线零的方阵 dot 矩阵乘法 trace 计算对角线元素的和...2001 1.7 2.4 2002 3.6 2.9 您可以使用类似于 NumPy 数组的语法转置 DataFrame（交换行和列）： In [75]: frame3.T Out...在构建 Series 或 DataFrame 时使用的任何数组或其他标签序列都会在内部转换为 Index： In [84]: obj = pd.Series(np.arange(3), index=["
图像转数组与维度扩展 # 转换为NumPy数组 img_array = image.img_to_array(img) print("原始数组形状:", img_array.shape) # (150...DataFrame数据加载 flow_from_dataframe 方法用于从 pandas DataFrame 中加载图像数据。它适用于图像文件路径和标签信息存储在一个 CSV 文件中的情况。...适用于较为灵活的场景，如图像路径和标签可能并非按文件夹结构组织。...两种打开方式对比 特性 flow_from_directory flow_from_dataframe 数据格式 按文件夹组织，每个文件夹为一个类别 通过 CSV 文件指定图像路径和标签 适用场景 图像按类别存放在不同文件夹中...最佳实践建议 内存优化策略： 使用flow_from_directory流式处理大数据集 设置合适的batch_size（通常32-256） 启用多进程加速（workers=4） 格式兼容指南： 统一转换为
通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...numpy数组，标签可以是数字或字符； 关键点 均匀数据； 尺寸大小不变； 数据的值可变； Dataframe 定义 二维、表格型的数组结构，可存储许多不同类型的数据，且每个轴都有标签，可当作一个...at, .iat, .loc, .iloc, .ix print("df['A']:\n", df['A']) # 选择一列产生一个系列 print('df[0:3]:\n', df[0:3]) # 按标签选择...# 2、upper() 将Series/Index中的字符串转换为大写。 # 3、len() 计算字符串长度。 # 4、strip() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。...# 9、replace(a,b) 将值a替换为值b。 # 10、repeat(value) 重复每个元素指定的次数。 # 11、count(pattern) 返回模式中每个元素的出现总数。
通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...numpy数组，标签可以是数字或字符； 关键点 均匀数据； 尺寸大小不变； 数据的值可变； Dataframe 定义 二维、表格型的数组结构，可存储许多不同类型的数据，且每个轴都有标签，可当作一个series...at, .iat, .loc, .iloc, .ix print("df['A']:\n", df['A']) # 选择一列产生一个系列 print('df[0:3]:\n', df[0:3]) # 按标签选择...# 2、upper() 将Series/Index中的字符串转换为大写。 # 3、len() 计算字符串长度。 # 4、strip() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。...# 9、replace(a,b) 将值a替换为值b。 # 10、repeat(value) 重复每个元素指定的次数。 # 11、count(pattern) 返回模式中每个元素的出现总数。
格式，可以通过float()函数转换为python float格式,numpy.float与float占用字节不同,s[-1]会报错？...带有标签的二维数组”。...基本操作技巧 数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序 数据查看、转置 # 数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(...=['A', 'B', 'C']) print(df1 + df2) # DataFrame对象之间的数据自动按照列和索引（行标签）对齐 输出为： /排序 排序1 - 按值排序 .sort_values...pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。
头部数据 tail查看 DataFrame 尾部数据 转Numpy数组 数据统计摘要describe函数 横纵坐标转换位置 反向排列列数据 获取列数据 使用[]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据...、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象； 基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作； 直观地合并（merge）、**连接（join）**数据集； 灵活地重塑（reshape...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。...# 通过numpy生成一个6行4列的二维数组，行用index声明行标题，列用columns声明列标题 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates...转Numpy数组 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20230213', periods=6) df = pd.DataFrame
结构多维数组或记录多维数组 Series DataFrame 除了数据，还可以有选择地传递 index（行标签）和 columns（列标签）参数。...传递了索引或列，就可以确保生成的 DataFrame 里包含索引或列。Series 字典加上指定索引时，会丢弃与传递的索引不匹配的所有数据。 没有传递轴标签时，按常规依据输入数据进行构建。...Python DataFrame 的列按字典键的字母排序。...用 Series 字典或字典生成 DataFrame 生成的索引是每个 Series 索引的并集。先把嵌套字典转换为 Series。如果没有指定列，DataFrame 的列就是字典键的有序列表。...的运作方式与 NumPy 二维数组不同。
的创建arrayimport numpy as npa = np.array([2,3,4]) # ar ray来创建一维数组，数组与列表不同：数组没有逗号分割a2 = np.array([2,3,4]...，第二个数组为列，一一对应np.sort(a) # a矩阵每行按由小到大的顺序排序np.transpose(a) # a矩阵的转置矩阵，也可以：a.Tnp.clip(a,5,9) # a矩阵中所有小于5...((a,b)) # 将a与b合并（左右），即新矩阵第一行为a与b# 对于一维矩阵而言，不能通过a.T来将其转换为竖着的即nx1为矩阵# np.newaxis添加一个维度c = a[:,np.newaxis...相同，转置df.sort_index(axis=1,ascending=False) # 列按降序排序，相应的值位置变化df.sort_values(by='E') # 按'E'列的值进行升序排序"""...(现在已经被弃用)df[df.A将A列中小于8的值对于数据与其他列保留形成新dataframe""""""# pandas设置值import pandas as pdimport numpy
DataFrame.to_numpy() 作为一个方法，更清楚地表明返回的 NumPy 数组可能不是 DataFrame 中相同数据的视图。...排序 pandas 支持三种排序方式：按索引标签排序、按列值排序以及按两者的组合排序。...()将返回数据类型的最低公共分母，即可以容纳结果同类数据类型的 NumPy 数组。...Series.array将始终返回一个ExtensionArray，并且永远不会复制数据。Series.to_numpy()将始终返回一个 NumPy 数组，可能会以复制/强制转换值为代价。...作为一个方法，DataFrame.to_numpy()更清晰地表明返回的 NumPy 数组可能不是 DataFrame 中相同数据的视图。
提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...键是新字段的列名，值为是插入值（例如，Series 或 NumPy 数组），或把 DataFrame 当做调用参数的函数。返回结果是插入新值的 DataFrame 副本。 0.23.0 版新增。...类似于多维数组，T 属性（即 transpose 函数）可以转置 DataFrame： # only show the first 5 rows In [103]: df[:5].T Out[103]...Series 应用 __array_ufunc__，支持 NumPy 通用函数。 通用函数应用于 Series 的底层数组。...如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。 控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。
它可以应用于numpy数组对象，返回一个表示数组形状的元组。 使用方法如下： numpy.shape(arr) 参数说明： arr：要获取形状的数组对象。...dtypes（） 在Python中，dtypes函数是numpy库中的一个函数，用于返回一个数组的数据类型。它可以应用于numpy数组对象，并返回该数组中元素的数据类型。...替换重复值：使用.replace()方法可以将DataFrame中的重复值替换为其他值。...DataFrame.astype()函数将DataFrame中的某一列或多列转换为指定的数据类型，或将整个DataFrame转换为指定的数据类型。...示例 【例】利用numpy库的arange函数创建一维浮点数数组arr1,然后将arr1数组的数据类型转换为整型。 关键技术: astype函数。
矢量化操作和与 Series 的标签对齐 在使用原始 NumPy 数组时，通常不需要逐个值循环。在 pandas 中使用 Series 时也是如此。...如果没有传递轴标签，它们将根据常识规则从输入数据中构建。 从 Series 或字典的字典 结果的 索引 将是各个 Series 的索引的 并集。如果有任何嵌套字典，这些将首先转换为 Series。...如果未传递轴标签，它们将根据常识规则从输入数据构建。 来自 Series 字典或字典 结果的索引将是各个 Series 的并集。如果有任何嵌套的字典，它们将首先被转换为 Series。...如果有任何嵌套的字典，这些将首先转换为 Series。如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。...和 Series 之间进行操作时，默认行为是将 Series 的 索引 与 DataFrame 的 列 对齐，从而进行按行广播。
NumPy NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。 ?...# 数组元素的数据类型 >>> b.dtype.name # 数据类型名称 >>> b.astype(int) # 将数组转换为不同类型 获取帮助 >>> np.info(np.ndarray.dtype...转置数组 >>> i = np.transpose(b) # 交换数组维度 >>> i.T 改变数组形状 >>> b.ravel() # 将数组压平 >>> g.reshape(3,-2...Stack: 将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名) Unstack: 将数据的行索引转换为列索引 >>> stacked = df5.stack() >>> stacked.unstack...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
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