一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...请教问题：对A列的文字信息进行数据筛选，数据类型为“string”，如果含有“李宁”“安踏”，C列标记为“运动品牌”；如果含有“奔驰”“福特”，C列标记为“汽车品牌”，现在报错：TypeError: argument...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个指导，如下所示： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
- df.fillna(value=0) :: 用数字 0 填充空值 df[‘pr’].fillna(df[‘pr’].mean())用列 pr 的平均值对 na 进行填充df[‘city’]=df[...city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。...，T 表示转置 计算列的标准差 df['pr'].std() 计算两个字段间的协方差 df['pr'].cov(df['m-point']) 计算表中所有字段间的协方差 df.cov() 两个字段间的相关性分析...，可以使用 ['min'] ，也可以使用 numpy 中的方法，比如 numpy.min ，也可以传入一个方法，比如： def max_deviation(s): std_score = (s...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \...，不改变分类的数量 reorder_categories：类进行排序 set_categories：用指定的一组新类替换原来的类，可以添加或者删除
首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。...从CSV文件中读入数据，可以使用Pandas的read_csv方法。...这样当然可以，然而现在，我们要用网络爬虫的技术自动完成数据读取。 预备知识 用Pandas读取HTML表格数据，当然要先安装Pandas了。...用Pandas的iloc删除最后几行 下面，使用Pandas的iloc删除最后三行。...DataFrame类型 本文中，学习了用Pandas的read_html函数从HTML中读取数据的方法，并且，我们利用维基百科中的数据创建了一个含有时间序列的图像。
中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...) endswith() 相当于每个元素的str.endswith(pat) findall() 计算每个字符串的所有模式/正则表达式的列表 match() 在每个元素上调用re.match，返回匹配的组作为列表...，性别×，生于×年×月×日” （b）将（a）中的人员生日信息部分修改为用中文表示（如一九七四年十月二十三日），其余返回格式不变。
因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？...实战 刚开始我用的是比较笨的方法，直接复制到Excel，手动将日期往下偏移，差哪天补哪天，次数多了就累了，QAQ~如果需要一个月、一个季度、一年的数据呢？...这样不就可以出来我想要的结果了吗~ 说干就干，先来填充一个日期序列了来~ # 习惯性导入包 import pandas as pd import numpy as np import time,datetime...Pandas会遇到不能转换的数据就会赋值为NaN，但这个方法并不太适用于我这个需求。...以上就是我关于Pandas在工作上的分享，希望能帮助到大家。 下载练习数据：https://www.lanzoui.com/iBAhpv8ym4j
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...key1 NaN 36 key2 NaN 37 dtype: float64 38 ''' 39 # 计算单一列的均值 40 print('计算单一列的均值',df['key2']....mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame({ 46 'key1': [1, 3, 5], 47...，只能对一列，不能对Dataframe 193 print(df['key2'].value_counts()) 194 195 # 判断Dataframe中的每个元素是否都是在某个列表中 196 print
前言欢迎各位小伙伴一起继续学习，我们上期和大家简单的介绍了一下JupyterLab的使用，从今天开始我们就要正式开始pandas的学习了。...我们新建一个day01的目录用来保存我们的notebook选择默认的即可我们为了能使用pandas，我们需要通过pip 进行安装，在notebook中安装，还是比较方便的，只需输入以下内容!...导入pandasimport pandas as pd运行结束后，单元格的前面会出现一个编号，你的和我的不一样也没关系。加载数据df = pd.read_csv("...../data/年度数据.csv", encoding="utf-8", sep="\t")这里我们读取的是CSV文件，路径使用的是相对路径，由于这个csv并不是用逗号分隔的，而是用tab(制表符)分隔的，...数据加载好后，我们再看看具体都写了些什么，产看很简单，只需要在单元格中输入我们之前定义好的变量df然后shift+回车即可。我们可以看到数据被很好的展示出来了。
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。
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值
为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。 使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。...在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...单变量图 在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。 直方图将数据分为很多列并为你提供每一列的数值。...如果两个变量具有相同的变化趋势，那么它们是正相关的。如果呈相反的趋势（一个上升，一个下降），那么它们是负相关的。 您可以计算每对特征之间的相关性。这被称为相关矩阵。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章中，您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。
您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。 更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章中，您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。...这是一个很好的演示数据集，因为所有的输入属性都是数字的，要预测的输出变量是二进制的（0或1）。 这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并作为每个配方的一部分直接下载。...如果两个变量在同一个方向上变化，它们是正相关的。如果相反方向的变化（一个上升，一个下降），那么它们是负相关的。 您可以计算每对属性之间的相关性。这被称为相关矩阵。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如是否可以用一条线来总结两个变量之间的关系。具有结构化关系的属性也可能是相关的，可以从数据集中移除。...概要 在这篇文章中，您发现了许多方法，可以使用Pandas更好地理解Python中的机器学习数据。
Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。...下面采用某商店的零售数据集，通过实际的应用场景，来介绍一下style中那些实用的方法。...突出显示特殊值 style还可以突出显示数据中的特殊值，比如高亮显示数据中的最大（highlight_max）、最小值（highlight_min）。...色阶样式 运用style的background_gradient方法，还可以实现类似于Excel的条件格式中的显示色阶样式，用颜色深浅来直观表示数据大小。...数据条样式 同样的，对于Excel的条件格式中的数据条样式，可以用style中的bar达到类似效果，通过颜色条的长短可以直观显示数值的大小。
前言我们上篇文章中介绍了，如何加载excel和csv数据，其实除了这两种数据外，还可以从网站或者数据库中读取数据，这部分我们放到后面再和大家介绍。...有了数据，我们该如何查看呢，今天就和我一起看看如何查看数据的行，列的数据。...最新版本以及不支持了，这里就不介绍了)loc我们注意到，我们的excel表中并没有0~10的那列索引，这一列时pandas自动帮我们生成的，如果我们还想使用之前的指标那列作为索引该如何操作呢？...接下来我们就可以使用loc这个方法来获取指定行的数据了，例如我们获取县数(个)这行的数据df.loc["县数(个)"]可以看到，我们可以正常的获取到，如果要同时获取多行，只需修改列表中的参数即可这里需要注意的是我们使用的的是一个列表作为参数传给了...df.loc[]这个方法，不要少了中括号哦。
本文要点： 使用 xlwings ，如同 vba 一样操作 excel 使用 pandas 快速做透视表 注意：虽然本文是"替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，适合才是好...案例 今天的例子非常简单，从一个表中读取学生的数据，然后按班级汇总各个科目的成绩。...options(pd.DataFrame) 是一个很关键的操作，我们希望把数据放入 pandas 的 DataFrame ，以便快速处理数据。然后通过 value 获得。...总结 如果需要从 excel 读取数据进行汇总处理，可以选用 xlwings + pandas(如果数据非常规范并且无需处理格式等，可以直接使用 pandas)。...pandas 中的 pivot_table 快速得到各种方式的分组汇总。
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...中的groupby实际上非常的灵活且强大，具体的操作技巧有以下几种 1....，用列表的形式声明 >>> df.groupby(['class','sex']) # 用行标签分组 >>> arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot...中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...pandas 中怎么实现： - 行6、7，由于现在需要姓名匹配，我们把2份数据的姓名列设置为行索引 - 行9，简单调用 update 方法，表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...pandas 中怎么实现： - 行6、7，由于现在需要姓名匹配，我们把2份数据的姓名列设置为行索引 - 行9，简单调用 update 方法，表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas
PS：大家也很给力，点了30个赞，小五赶紧安排上 最简单的爬虫：用Pandas爬取表格数据 有一说一，咱得先承认，用Pandas爬取表格数据有一定的局限性。...它只适合抓取Table表格型数据，那咱们先看看什么样的网页满足条件？ 什么样的网页结构？ 用浏览器打开网页，F12查看其HTML的结构，会发现符合条件的网页结构都有个共同的特点。...如果你发现HTML结构是下面这个Table格式的，那直接可以用Pandas上手。 中的质量指数表格，它的网页结构完美符合了Table表格型数据网页结构。 它就非常适合使用pandas来爬取。...一共47页1738条数据都获取到了。 通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握用Pandas批量爬取表格数据啦
Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子） 【知识点】 语法： 参数如下： left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称...如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键...) 如果是用how=’outer’是取并集 可以看到两个10，一个是【2019010 鸠摩智】一个是【2019011 丁春秋】总共是11个数据，没有数所的用NaN填空 vlookup_data=...(df1,df2,how='right') 这个就可以自己解理了 ======================= Pandas比excel的vlookup更强大快捷 ====今天学习到此====
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