pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...提取第n个单词 在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。（请注意，也可以通过公式来做到这一点。）
数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...通过这些基础知识和资源，你可以逐步深入学习Pandas，从而在数据分析领域游刃有余。 Pandas库中Series和DataFrame的性能比较是什么？...在Pandas库中，Series和DataFrame是两种主要的数据结构，它们各自适用于不同的数据操作任务。我们可以对这两种数据结构的性能进行比较。...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。...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。
DataFrame数据结构的构成 DataFrame数据是Pandas中的基本数据结构，同时具有行索引(index)和列索引(columns)，看起来与Excel表格相似。 ?...ndarray相比，同一个ndarray中的数据类型是一致的，而DataFrame中的每一列数据可以是不同类型的数据。...设置某一列为行索引 上面的DataFrame数据中，行索引是0~4725的整数，假如要设置日期为行索引，可以使用set_index()方法设置。...当一列中的数据不唯一时，可以使用两列或多列来组合成多重行索引，当需要将数据处理成多维数据时，也可以用多重索引。...以上就是Pandas中DataFrame数据结构的基本介绍。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，大部分方法都是对DataFrame作处理，后面会陆续介绍更多相关的属性和方法。
合并通过在一个或多个列或行索引中查找匹配值来合并两个 Pandas 对象的数据。 然后，基于应用于这些值的类似关系数据库的连接语义，它返回一个新对象，该对象代表来自两者的数据的组合。...从技术上讲，熔化是将DataFrame对象整形为 格式的过程，其中通过不旋转variable列中的列标签来创建两个或更多列，分别称为variable和value ，然后将数据从这些列移到value列中的适当位置...总结 在本章中，我们研究了在一个或多个DataFrame对象中合并和重塑数据的几种技术。 我们通过检查如何组合来自多个 Pandas 对象的数据来开始本章。...然后，我们研究了如何沿行轴和列轴连接多个DataFrame对象。 由此，我们随后研究了如何基于多个DataFrame对象中的值，使用 Pandas 执行类似于数据库的连接和数据合并。...使用多列来分组 也可以通过传递列名列表对多个列进行分组。
在步骤 5中，通过向构造函数传递columns参数以特定顺序的列来创建一个DataFrame，该参数是一个字符串列表。...请参考本章的创建 pandas.DataFrame 对象示例来设置该对象。 如何执行… 对这个示例执行以下步骤： 将df的date列重命名为timestamp。...DataFrame 操作 — 应用、排序、迭代和连接 在上一个食谱的基础上，本食谱演示了可以对 DataFrame 对象执行的更多操作：对列中的所有元素应用函数、基于列进行排序、迭代行以及垂直和水平连接多个...排序：在 步骤 3 中，您通过按照 df 的 close 列升序排列来创建一个新的 DataFrame 对象。您使用 sort_values() 方法来执行排序。...类似地，在 步骤 4 中，您通过按照 df 的 open 列降序排列来创建一个新的 DataFrame 对象。
（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat...：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，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...describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...value_name='Cases' ) 指定多个 ID Melt() 最有用的特性之一是我们可以指定多个 id 以将它们保留为列。...有两个问题： 确认、死亡和恢复保存在不同的 CSV 文件中。将它们绘制在一张图中并不简单。 日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。...confirmed_df.columns、deaths_df.columns 和recovered_df.columns，它们都应该输出如下相同的结果： 请注意，列都是从第 4 列开始的日期，并获取确认的日期列表
▲图3-7 loc方法将在后面的内容中详细介绍。 索引的存在，使得Pandas在处理缺漏信息的时候非常灵活。下面的示例代码会新建一个DataFrame数据df2。...▲图3-11 有了df，我们就可以使用多个基于DataFrame的内建方法了，下面来看看相关的示例。...有时候，我们会希望按照DataFrame的绝对位置来获取数据，比如，如果想要获取第3行第2列的数据，但不想按标签（索引）获取，那么这时候就可以使用iloc方法。...可以通过这个数组来选取对应的行，代码如下： df[df.A>0] 运行结果如图3-21所示。 ? ▲图3-21 从结果可以看到，A列中值大于0的所有行都被选择出来了，同时也包括了BCD列。...在输出Series对象的时候，左边一列是索引，右边一列是值。由于没有指定索引，因此会自动创建0到（N-1）的整数索引。也可以通过Series的values和index属性获取其值和索引。
Performance：包含关于贷款支付历史的信息，以及借款人最终是否会拖欠贷款。 目标 我们的目标是通过这些数据来预测，那些最有可能拖欠抵押贷款的借款人。...在开始分析之前，我们将使用Python Datatable来获得基本分析。 import datatable as dt 接下来，我们将使用Datatable的fread函数读取获取和性能文件。...Will Default列由日期组成。...行和26列，其中包含关于贷款利率、付款日期、属性状态和每个属性邮政编码的最后几个数字的信息。...为了比较它们的性能，我们建立了一个基准，该基准定期针对这些包的最新版本运行并自动更新。这对包的开发人员和用户都是有益的。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算 查询中的简单数学计算 数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示： 示例6 df.query("Shipping_Cost...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...所以可以通过编写更非常简单的表达式来过滤： df.query("OrderDate >= '2021-08-15' and OrderDate <= '2021-08-31'") 我们直接传递一个符合日期格式的字符串
1961/1/8 0:00:00 4.pandas中series与DataFrame区别 Series是带索引的一维数组 Series对象的两个重要属性是：index（索引）和value（数据值）...Series的字典 二维数组 一个Series对象 另一个DataFrame对象 5.dataframe保存进excel中多个sheet(需要注意一下，如果是在for循环中，就要考虑writer代码的位置了...,periods=6), "age":np.arange(6)}) print(df) df["date"] = df["date"].dt.date #将date列中的日期转换为没有时分秒的日期...，比较灵活 DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors=’raise’) 删除特定的多列 # Import pandas package..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...所以可以通过编写更非常简单的表达式来过滤： df.query("OrderDate >= '2021-08-15' and OrderDate <= '2021-08-31'") 我们直接传递一个符合日期格式的字符串
#获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组:数据框（DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值...0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc[:,0] #根据行号和列名称来查询值 salesDf.loc[0,'商品编码'] #获取第一行 salesDf.loc[0,:] #...获取‘商品名称’这一列 salesDf.loc[:,'商品名称'] salesDf['商品名称'] #通过列表来选择某几列的数据 salesDf[['商品名称','销售数量']] #通过切片功能，获取指定范围的列.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...“销售时间”这一列 timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间'] #对字符串进行分割，获取销售日期 dateSer=splitSaletime(timeSer) #修改销售时间这一列的值
1、前言 pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None； 2、预备知识点详解 NumPy...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...（参考：Series与DataFrame） NaN/None： python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...（参考：NaN 和None 的详细比较） 3、pandas详解 3.1 简介： pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库...默认为False keep_date_col 如果将列连接到解析日期，保留连接的列。默认为False。 converters 列的转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时，以内部形式存储。
在本系列中，我们将使用Pandas框架来介绍将金融（股票）数据导入Python的基础知识。...是写这篇文章时最新的pandas io库。...在金融领域，即使你亏本，好看的图表也非常重要的（作者注：赔本赚吆喝）。接下来，设置一个开始和结束的日期时间对象，这将是我们要获取股票价格信息的日期范围。 3....创建dataframe: df = web.DataReader('TSLA',"yahoo", start, end) 如果您目前不熟悉DataFrame对象，可以通过查看Pandas,，可以将其想象为电子表格或者存储器...在本文里，索引是日期。是与所有列相关的东西。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。...经过第6步之后，为什么原来的dataframe数据中Mjob和Fjob列的数据仍然是小写的？...Pandas中的时间序列 不管在哪个领域中（如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等），时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或者测量到的任何事物都是可以形成一段时间序列。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...pandas库中的date_range方法可以产生时间日期索引，关键字periods可以指定有多少天。 ? image.png
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。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，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...的数据： # 通过列表生成器 获取DataFrameGroupBy的数据 result = dict([x for x in groupby_obj])['A'] # 字典中包含多个DataFrame...pd.DataFrame(df_obj.groupby("key")['data'].value_counts()) 输出为： 2.3.2 聚合操作 （6.2.3 ） pandas中可通过多种方式实现聚合操作
在 pandas 中，你可以直接对整列进行操作。 pandas 通过在DataFrame中指定单独的Series提供矢量化操作。新列可以以相同的方式分配。...在 pandas 中，您通常希望在进行计算时将日期保留为datetime对象。在电子表格中，输出日期的部分（如年份）是通过日期函数完成的，在 pandas 中则通过 datetime 属性完成。...在 pandas 中，您可以直接对整个列进行操作。 通过在 DataFrame 中指定单独的 Series 来提供向量化操作。新列可以以相同的方式分配。...在 pandas 中，您通常希望在进行计算时将日期保留为datetime对象。在电子表格中，通过日期函数和在 pandas 中通过 datetime 属性来输出日期的部分（如年份）。...在电子表格中，输出日期的 部分（如年份）是通过 日期函数 实现的，在 pandas 中则通过 datetime 属性 实现。
pandas中的许多数据类型具有多个子类型，它们可以使用较少的字节去表示不同数据，比如，float型就有float16、float32和float64这些子类型。...我们用DataFrame.select_dtypes来只选择整型列，然后我们优化这种类型，并比较内存使用量。 我们看到内存用量从7.9兆下降到1.5兆，降幅达80%。...我们再创建一个原始dataframe的副本，将其数值列赋值为优化后的类型，再看看内存用量的整体优化效果。 可以看到通过我们显著缩减数值型列的内存用量，我们的dataframe的整体内存用量减少了7%。...现在我们使用这个字典，同时传入一些处理日期的参数，让日期以正确的格式读入。 通过对列的优化，我们是pandas的内存用量从861.6兆降到104.28兆，有效降低88%。...通过对列的优化，我们是pandas的内存用量从861.6兆降到104.28兆，有效降低88%。
数据读取与检查1.1 数据读取在开始任何数据分析之前，首先需要将数据加载到 Pandas 的 DataFrame 中。...常见问题：重复行未被检测到：有时数据中的某些列是唯一的，但其他列存在重复。可以通过指定 subset 参数来选择特定列进行去重。去重后索引混乱：删除重复行后，索引可能会变得混乱。...日期格式不一致：不同来源的数据可能使用不同的日期格式。可以通过 format 参数指定日期格式。...可以通过传递多个列名给 groupby() 方法实现多级分组。此外，还可以使用 agg() 方法对不同列应用不同的聚合函数。...可以通过采样或聚合数据来减少数据量。图表布局不合理：多个子图之间的布局可能不合理。可以通过 plt.subplots() 创建多个子图，并调整布局参数。
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