本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...head()，默认是头5行 tail() df.index/df.columns df.describe() 查看各种统计信息 df.T 转置 df.sort_index(axis=0, ascending...） 分组 groupby 拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function...分组用groupby 求平均mean() 排序sort_values，默认是升序asc 操作某个列属性，通过属性的方式df.column df.groupby("occupation").age.mean...=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame
我们可以在这里停下来，手动确定获胜者，但 Pandas 提供了自动执行此功能的函数。 第 7 步中的pivot函数通过将一列的唯一值转换为新的列名称来重塑我们的数据集。...将水平列名称转换为垂直列值的某些通用术语是“融化”，“解除堆叠”或“取消旋转”。...数据帧分别具有分别通过unstack和pivot方法直接反转这两个操作的能力。stack/unstack是更简单的方法，仅允许控制列/行索引，而melt/pivot提供更大的灵活性来选择要重塑的列。...数据透视表只是分组列的所有唯一组合的交集。 步骤 3 通过使用unstack方法将最里面的索引级别转换为列名来完成复制。...append方法最不灵活，仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用，可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。
2.3 根据行索引合并数据 join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象 2.3.1 join()方法 on：名称，用于连接列名。...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.1.2 unstack()方法 unstack()方法可以将数据的行索引转换为列索引 level：默认为-1，表示操作内层索引，0表示操作外层索引。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...数据转换 4.1 重命名轴索引 Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。
如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。 使用groupby()和transform()进行分组操作和计算。...以下是一些主要的高级技巧： 重采样（Resampling） ： 重采样是时间序列数据处理中的一个核心功能，它允许你按照不同的频率对数据进行重新采样。例如，可以将日数据转换为月度或年度数据。...数据重塑（Data Reshaping） ： 数据重塑是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，常见的方法有pivot和melt。这些方法可以用于将宽表数据转换为长表数据，或者反之。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。
2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...通过调用merge函数即可进行合并。 当没有指明用哪一列进行连接时，程序将自动按重叠列的列名进行连接，上述语句就是按重叠列“key”列进行连接。也可以通过on来指定连接列进行连接。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 （1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。...也可以使用字典的形式来进行替换。 （2）离散化或面元划分，即根据某一条件将数据进行分组。 利用pd.cut（）方式对一组年龄进行分组。 默认情况下，cut对分组条件的左边是开着的状态，右边是闭合状态。
本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...3.1 stack()和unstack() stack()函数将列转换为行，unstack()函数将行转换为列。
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...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...，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
，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 标记重复的行 drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化
听着很绕口，但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解，比如： 高维数组的转置 数组的重塑和打平 不同维度上的整合 我为上面那句话画了三幅图，注意比较数组“想象中的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat..., iloc) 可互换 (stack, unstack) 可重设 (pivot, melt) ---- HOW 了解完数据帧本质之后，我们可从 Pandas 功能角度来学习它： 数据创建 (不会创建那还学什么...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型
数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据表的结构或格式，以便更好地进行数据分析和处理。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01...20 赣州 45 2024-06-02 杭州 40 赣州 30 dtype: int64 # 使用 unstack 将行索引转换为列索引
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...； 更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。
五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 在本章中，我们解决了在数据结构中重新排列数据的问题。 我们研究了各种函数，这些函数使我们能够通过在实际数据集上利用它们来重新排列数据。...我们将讨论的主题如下： 数据聚合/分组 合并和连接数据 重塑数据 数据分组 我们经常详细介绍希望基于分组变量进行聚合或合并的粒度数据。 在以下各节中，我们将说明实现此目的的一些方法。...将一行附加到数据帧 我们可以通过将序列或字典传递给append方法来将单个行附加到数据帧： In [152]: algos={'search':['DFS','BFS','Binary Search'...在这里，我们可以看到数据帧已旋转，并且该组现在已从行索引（标题）更改为列索引（标题），从而使数据帧看起来更加紧凑。...使用melt函数 melt函数使我们能够通过将数据帧的某些列指定为 ID 列来转换它。 这样可以确保在进行任何重要的转换后，它们始终保持为列。
Frame 对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中，有两个重要的函数，二者互为逆操作： stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列 先来看下面的例子： data = pd.DataFrame...我们使用unstack()将数据的列旋转为行，默认是最里层的行索引： result.unstack() ?...默认unstack是将最里层的行索引旋转为列索引，不过我们可以指定unstack的层级,unstack之后作为旋转轴的级别将会成为结果中的最低级别，当然，我们也可以根据名字指定要旋转的索引,下面两句代码是等价的...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列伤的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
数据聚合：Pandas能够轻松地对数据进行聚合操作，如求和、平均、最大值、最小值等。 数据重塑：Pandas提供了灵活的数据重塑功能，包括合并、分割、转换等。...数据合并：使用concat、merge等函数合并多个数据集。 数据分组：使用groupby进行数据分组并应用聚合函数。 数据重塑：使用pivot_table、melt等函数重塑数据。...index_col：用作行索引的列名。 usecols：需要读取的列名列表或索引。 dtype：列的数据类型。...数据类型转换：在读取数据时，Pandas可能无法自动识别数据类型，这时可以通过dtype参数指定。 性能考虑：对于非常大的CSV文件，考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能。...日期时间列：如果CSV文件包含日期时间数据，可以使用parse_dates参数将列解析为Pandas的datetime类型。
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