标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是，在该方法中，我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明： 要删除单列：传入列名（字符串）。 删除多列：传入要删除的列的名称列表。...图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。 注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。
问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
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 很多从未接触 pandas 的小伙伴看到相关资料后，会觉得这玩意无法处理像 Excel 那样格式复杂多变的数据...自带的生成系列功能即可 ---- 批量添加标题行 从3开始，每隔3行设置一标题 ---- 去除重复的序列行 ---- 最后根据辅助列排序，即可得到结果 ---- pandas 做法 pandas...如下： 修改行索引值，相当于 Excel 的第一步 ---- reindex 可以给予不存在的行索引值，此时那些行会变成空行 相当于 Excel 中的第二与第四步 ---- 最后，把从索引3开始...，每隔3行赋值列标题即可 ---- 完整代码如下： ---- 最后 本文介绍的方式实际限制比较大，比如不能按任意维度划分等，并且需要使用者对 pandas 中的索引有深入理解。...下次将介绍一种通用的方式，而且还可以在每个小表格中添加汇总行。 如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。
从最后一行开始，自下而上进行更容易些。记住， 是1， 是 2。每一 行都乘以 ，其中半列值是奇数的行，还要加上 。可以看到这个表达式越来越像 上面的等式。...我们可以把 89 写成二进制即 1011001，在第 0、3、4、6（从右开始 数）位上都有 1，这和半列的奇数行号一样，也和前面等式的指数一样。我们可以将二进制中的1和0解释为 2 的幂之和的系数。...假设我们要把两个数 n1和 n2相乘，首先，打开 一个 Python 脚本，定义以下变量： n1 = 89n2 = 18 接下来，开始处理半列。...doubling.append(max(doubling) * 2) 最后，将两个列放在一个名为half_double的数据框中： import pandas as pdhalf_double =...这两组数字（having 和 doubling）一开始是独立的列表（list），打包后转换为一个pandas数据框，然后作为两个对齐列存储在表5那样的表中。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：请计算总收入(单价乘以数量的总和) 下面是答案了 ---- 方式1 以下是原项目解法...).sum() print('Revenue was: $' + str(np.round(revenue,2))) Revenue was: $39237.02 行1：请看上期内容讲解 行3：2列相乘...官方测试中，当数据量较大时(10万行以上)，这种方式会得到一定优化加速(使用numba) 推荐阅读： Python数据处理，pandas 统计连续停车时长
Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray...但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...，不想算的可以用-1表示 array_name.resize(3,2,2) # 改变数组形状，新shape的各维度相乘可以不与旧的相等，不足的补0 np.where(condition,x,y) #...条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值。...=0) # 最后一行添加一行 result = np.append(array_name,[[0], [2], [11]], axis=1) # 最后一列添加一列（注意添加元素格式） result =
今天讲讲pandas模块： DataFrame不同列相乘 Part 1：示例 已知一个DataFrame，有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol..."] 对应的实物意义是： 对一个商品的四处位置测量其某一质量特性，并给出该四处的质量标准，上限和下限 本示例中，如何判断有几处位置其质量特性是不符合要求的，即measure_value列的值不在公差上下限范围内...，采用的算法如下图 希望生成3个新辅助计算列（前面2列上一篇文章已经介绍过） 列up_measure中每个值=列up_tol-列measure_value 列measure_down中每个值=列measure_value...Part 3：部分代码解读 df["mul"] = df["up_measure"].mul(df["measure_down"])，两列每行分别相乘相减，生成一个新的列 df_2 = df[df["mul...传送门 Python-科学计算-pandas-02-两列相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 本文为原创作品，欢迎分享
注意 取index多级索引：构造的时候是zip对，所以这样取 取column多级索引：构造的时候是第一层和第一层数量一致，取的时候df.iloc[1:]把第一行去掉再去 pd.to_datetime()...]：对列操作 iloc：对行号直接操作 iloc[:, column_index]：对列操作 iat：对单值进行操作 ./[]：对列进行操作 多层索引 生成多级索引的方式 columns 多层索引 注意第一层的数量要和第二层的一致...pd.to_datetime(df['start_time'],unit='ms',origin=pd.Timestamp('1970-01-01 08:00:00')) 时间 取每月 s/S 每个一秒 M 每隔一月...d/D 每隔一天 过程 过滤 过滤原理，寻找为True的 timedelta可设置天（d），时（h），分钟（m），秒（s），ms，us query to_datetime 该方法可精确过滤时间 str...str具备Python str的所有方法,详细pandas中DataFrame字符串过滤之正则表达式 特殊 query pandas query 大汇总
前言 最近有小伙伴推荐我多写写一个增强 pandas 功能的库—— pyjanitor 。...往往初学者会使用 apply 遍历每一行，使用 python 的 if else 语法完成需求。...如下： 数据： 代码： 新增一列 value，里面就是一大堆的逻辑判断 代码倒是不复杂，但是条件很多，数据也多的情况下，代码就会难看，并且代码的执行速度也不行。...所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python...的切片功能就可以轻易分开： 行2，3：利用切片的最后一个参数 step ，让其每隔2个位置取出元素，配合开始位置，就可以取出所有的奇数位置或偶数位置的元素 最后，我们不希望修改了源数据，可以使用 pandas
然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。...这一行代码从矩阵的每一行中分别减去当前的电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。
标签：Python与Excel,pandas 在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测，但大多是用Excel。事实上，Excel确实易于使用且透明。...在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。...用于现金流预测的Python工具 我们可以使用列表或pandas库来预测现金流。可能还有其他工具或库，有兴趣的可以进一步研究，但这里只使用列表和pandas。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
在最新版本的Pandas（从0.20.0版本开始），Panel已经不再被推荐使用，并且在将来的版本中可能会被弃用。...readline(size=-1): 从文件中读取一行内容，包括行末尾的换行符。如果指定了 size 参数，则最多读取指定大小的字符数。...这段代码的功能是读取 'data/02Python使用入门/data2_2.txt' 文件的每一行，计算每行的字符数，并将去掉换行符后的字符数写入到 'data2_42.txt' 文件中。...Python编写，使用pandas和pylab库从Excel文件中读取数据并创建条形图。...这个操作将用于生成3D图形中的x坐标。 y = z**2 * np.cos(z)：这行代码与上一行类似，只不过这里将z数组的每个元素的余弦值与平方相乘，生成一个新的数组，并将其赋值给变量y。
'col2']) # 194.29873905921264 101 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列...['positionName', 'salary'],nrows = 10) 102 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高...对薪资水平列每隔20行进行一次抽样 期望结果 ?...,np.min]) 119 数据计算 题目：对不同列执行不同的计算 难度：⭐⭐⭐ 备注 对salary求平均，对score列求和 Python解法 df.agg({"salary":np.sum,"score...，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！
>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。...NumPy和SciPy、Scikit-learn、pandas等库一样，是数据科学领域不可或缺的库，它提供了比python list更好的数组数据结构：更紧凑、读写速度更快、更加方便和高效。...NumpPy包含两种基本的数据类型：数组和矩阵，二者在处理上稍有不同。 NumPy数组 NumPy数据处理 与标准的python不同，使用NumPy处理数组中的数据可以省去循环语句。..., 0.2, 0.3]) >>> a1 * a2 array([0.3, 0.4, 0.9]) NumPy数组属性 一个numpy数组是一个由不同数值组成的网格，网格中的数据都是同一种数据类型，可以通过非负整型数的元组来访问...比如strides值为(10, 1)意味着前进1个字节获得下一列的数据，而前进10个字节定位到下一行数据。
Numpy介绍： Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。...，在python中幂运算用**来表示 print(arr_multi) arr_multi=arr1*arr2 # 元素逐个相乘 print(arr_multi) arr_multi=np.dot...(arr1[0]) # 索引从0开始计数 print(arr2) print(arr2[0][2]) # arr[行][列]，也可以用arr[行,列] print(arr2[0,:]) # 用:来代表所有元素的意思...print(arr2[0,0:3]) # 表示输出第0行，从第0列到第2列所有元素 # 注意python索引一般是左闭右开 # 通过for循环每次输出矩阵的一行...把玩你的数据 给深度学习入门者的Python快速教程：numpy和Matplotlib篇
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。...，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。...PS,如果我们在创建时不指定index，系统会自动生成从0开始的索引。...06 常用数据类型及操作 1、字符串 字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。
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