文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。...当我们在jupyter输出的时候，它会自动为我们将DataFrame中的内容以表格的形式展现。...从numpy数据创建 我们也可以从一个numpy的二维数组来创建一个DataFrame，如果我们只是传入numpy的数组而不指定列名的话，那么pandas将会以数字作为索引为我们创建列： ?...对于excel、csv、json等这种结构化的数据，pandas提供了专门的api，我们找到对应的api进行使用即可： ?...查看数据 我们在jupyter当中执行运行DataFrame的实例会为我们打出DataFrame中所有的数据，如果数据行数过多，则会以省略号的形式省略中间的部分。

3.5K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍

    利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了数据分析...pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame。 二、Series Series 是一个一维数组对象，类似于 NumPy 的一维 array。...当没有显示指定索引的时候，Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。你也可以通过 index 参数显示指定索引： ?...DataFrame 默认根据列名首字母顺序进行排序，想要指定列的顺序？传入一个列名的字典即可： ? 如果传入的列名找不到，它不会报错，而是产生一列 NA 值： ?...DataFrame 不仅可以以字典索引的方式获取数据，还可以以属性的方法获取，例如： ? 修改列的值： ? 删除某一列： ?

    1.1K40

    Pandas速查手册中文版

    所以在这里我们汇总一下 Pandas官方文档 中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。同时，我们提供一个PDF版本，方便大家打印。 ...pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas...df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表 df.to_json(filename)：以Json...对象中每一列的唯一值和计数 数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc...])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的

    12.3K92

    Pandas光速入门-一文掌握数据操作

    可以支持从各种格式的文件中导入数据，比如CSV、EXCEL、JSON、SQL等，并提供了两种数据结构Series和DataFrame，可以方便的对数据进行操作运算清洗加工等。...可以打印pandas版本号即安装成功(●’◡’●) import pandas as pd print(pd.__version__) 一般定义别名pd。...[0]) # 打印第一行 # 与上等价 data2 = {'Name': ['Alice', 18], 'Age': ['Bob', 20]} var2 = pd.DataFrame(data2)...data.to_string()) （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 读写其他格式的文件也是一样的，也可以从格式A读取后写成格式B文件，排列组合...import pandas as pd # 以Animal分组求Max Speed平均数 df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon',

    2K40

    Python 算法交易秘籍（一）

    下载彩色图像 我们还提供了一个 PDF 文件，其中包含本书中使用的屏幕截图/图表的彩色图像。...创建一个 pandas.DataFrame 对象 DataFrame 操作——重命名、重新排列、反转和切片 DataFrame 操作——应用、排序、迭代和连接 将 DataFrame...DataFrame 操作—重命名、重新排列、反转和切片 创建DataFrame对象后，你可以对其执行各种操作。本示例涵盖了对DataFrame对象进行以下操作。...重命名列、重新排列列、反转DataFrame，以及对DataFrame进行切片以提取行、列和数据子集。 准备工作完成 确保df对象在你的 Python 命名空间中可用。...如果不传递，其默认值为False，意味着将创建一个新的DataFrame而不是修改df。 重新排列：在步骤 2 中，你使用reindex()方法从df创建一个新的DataFrame，重新排列其列。

    79450

    Pandas表格样式设置，超好看！

    大家好，我是小F～ 今天给大家介绍如何给Pandas DataFrame添加颜色和样式。 通过这一方法，增强数据的呈现，使信息的探索和理解不仅内容丰富，而且具有视觉吸引力。...Pandas Styler是Pandas库中的一个模块，它提供了创建DataFrame的HTML样式表示的方法。 此功能允许在可视化期间自定义DataFrame的视觉外观。...Pandas Styler的核心功能在于能够根据特定条件对单元格进行突出显示、着色和格式化。 增强了可视化体验，并能够更直观地解释数据集中包含的信息。...现在我们将探索Pandas中的“style”模块，它使我们能够增强DataFrame的视觉呈现。...lambda x: min_style if x == min_value else '', subset=columns) ) 风格：颜色背景渐变 在接下来的部分中，我们将深入研究颜色图的概念，它表示以渐变方式排列的颜色光谱

    60710

    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame...打印重复的值 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣',...count.items(): result = ["", ""] result[0] = i result[1] = j temp.append(result) # 倒序排列一下

    2.4K30

    机器学习三剑客之PandasPandas的两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas的分组和聚合(重要)

    Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据) 允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有行索引...,又有列索引) # 创建一个3行4列的DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print...(data_3_4) # 打印第一行数据 print(data_3_4[:1]) # 打印第一列数据 print(data_3_4[:][0]) DataFrame的属性 # 读取数据 result...Panda数据读取(以csv为例) pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=",", names=None, usecols = None) filepath_or_buffer.../IMDB-Movie-Data.csv") # 获取数据字段 print(IMDB_1000.dtypes) # 根据1000部电影评分进行降序排列,参数ascending, 默认为True(升序),

    1.9K60

    Python数据分析实战（2）使用Pandas进行数据分析

    文章目录 一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 group_by()的使用 2.使用Pandas进行College数据分析 二、鸢尾花数据集分析 1.基础操作 2.数据分析 三、电影评分数据分析...： array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype=object) 对值进行升序排列： np.sort(iris_data["花萼长度"].unique...()) # 默认升序排列 打印： array([4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5. , 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6,...（4）获取平均分较高的电影 先求出每部电影的平均评分如下： #以title 作为index 对数据进行划分 movie_rate_pingjun = pd.pivot_table(movie_data...对平均评分进行降序排列： movie_rate_pingjun.sort_values(by = 'Rating',ascending=False,inplace=False) 显示： ?

    4.1K30

    Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）

    Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上） 2020-04-22阅读 760 Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...主要用途：打印所用数据的一些基本信息，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...用法： In [17]: data.info() pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 9 entries, 0 to 8 Data columns...主要用途：对数据按照索引进行排序 主要参数： ascending （boolean, default False） 是否升序排列 inplace （boolean, default False） 是否作用于原对象...主要用途：对DataFrame而言，按照某列进行排序（用by参数控制），对Series按数据列进行排序。

    62540

    Pandas从入门到放弃

    这些基本操作都建立在Pandas的基础数据结构之上。Pandas有两大基础数据结构：Series（一维数据结构）和DataFrame（二维数据结构）。...Series、DataFrame及其基本操作 Series 和 DataFrame 是 Pandas 的两个核心数据结构， Series 是一维数据结构，DataFrame 是二维数据结构。...数据统计 ①数据排序 在处理带时间戳的数据时，如地铁刷卡数据等，有时需要将数据按照时间顺序进行排列，这样数据预处理时能更加方便，或者按照已有的索引给数据进行重新排序，DataFrame提供了这类方法。...，而是要通过迭代获取 # 首先尝试打印GroupBy结果 df3 = file2.groupby('place_of_production') print(df3) # pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。

    9610
    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

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券