一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Pandas数据分析的问题，一起来看看吧。...她提供了原始数据demo，部分数据如下所示： 问题描述：大佬们请教个问题 有个df数据只有1列数据，每5行为一组，把他拆成5列N行数据这个怎么实现呀？...后来【郑煜哲·Xiaopang】给了个代码如下所示： def trans_lists(lists, n=5): lsts = [lists[i:n+i] for i in range(0, len...确实还真没留意到有一列可以分组！...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。
image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...统计汇总 仔细观察下图，pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。 image.png 3....image.png 输入公式后，接着点击Enter，即可完成对列的筛选。 image.png 4. 交互式绘图 这里我们定义了一个3行2列的DataFrame，以a为横坐标，b为纵坐标进行绘图。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
如果我们再链接一次cumsum方法，则值 1 在每一列中只会出现一次，并且它将是最大值的第一次出现： >>> college_n.eq(college_n.max()).cumsum().cumsum(...，但对于传递给value_vars的每列重复一次。...默认情况下，在数据帧上调用plot方法时，pandas 尝试将数据的每一列绘制为线图，并使用索引作为 x 轴。...我们对数据进行结构设计，以使每位总裁在其批准等级上都有一个唯一的列。 Pandas 为每一列单独一行。...第 4 步创建一个特殊的额外数据帧来容纳仅包含日期时间组件的列，以便我们可以在第 5 步中使用to_datetime函数将每一行立即转换为时间戳。
print(df.loc[0]) # 第一行 print("------------------------------") print(df.loc[0:1]) # 第一行到第二行 print(...] print(df, end="\n\n") # 删除列 df = df.drop(columns=['Salary']) print(df, end="\n\n") # 修改列 年龄这一列的所有年龄...+1 df['Age'] = df['Age'] + 1 print(df, end="\n\n") # 缺失值处理 填充缺失值 使用每列的均值填充缺失值 df['Age'].fillna(df['...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。
# 2–Apply函数 Apply是一个常用函数，用于处理数据和创建新变量。在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。...由于我已经知道有一次信用记录是非常重要的，如果我预测拥有信用记录的人贷款状态是Y（贷款成功），而没有的人为N(贷款失败)。令人惊讶的是，我们在614个例子中会有82+378=460次的正确。...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...# 9–绘图（箱线图和柱状图） 很多人可能没意识到，箱线图和柱状图可以直接在Pandas中绘制，不必另外调用matplotlib。这只需要一行命令。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。
3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍 重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作，该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引，生成一个具有分层索引的结果对象...df起初是一个只有单层索引的二维数据，其经过重塑分层索引操作之后，生成一个有两层行索引结构的result对象。...# 重塑df，使之具有两层行索引 # 原来的列数据one, two, three就到了行上来了，形成多层索引。...，它主要是将高频率采集数据规约到低频率采集数据，比如，从每日采集一次数据降低到每月采集一次数据，会增大采样的时间粒度，且在一定程度上减少了数据量。...降采样常见于时间序列类型的数据。假设现有一组按日统计的包含开盘价、收盘价等信息的股票数据（非真实数据），该组数据的采集频率由每天采集一次变为每7天采集一次。
对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...比如在讲数组计算时，用神经网络中一个公式可把重塑 (reshape)、点乘 (dot)、广播 (broadcast) 和元素层面 (element-wise) 几个知识点一次性捋清。 ?...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...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
对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。...如果在创建数据帧时未显式提供索引，则默认情况下，将创建RangeIndex，其标签为从 0 到n-1的整数，其中 n 是行数。...由于数据帧中有九列，因此每所学校的缺失值最大数目为九。 许多学校缺少每一列的值。 步骤 3 删除所有值均缺失的行。...drop_duplicates方法的默认行为是保留每个唯一行的第一次出现，因为每一行都是唯一的，所以不会删除任何行。 但是，subset参数将其更改为仅考虑为其提供的列（或列列表）。...正是这个索引将 Pandas 数据结构与 NumPy 的 n 维数组分开。 索引为数据的每一行和每一列提供了有意义的标签，而 Pandas 用户可以通过使用这些标签来选择数据。
s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列...数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...) major_axis axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data...，dict，constant和另一个数据帧(DataFrame) items axis=0 major_axis axis=1 minor_axis axis=2 dtype 每列的数据类型 copy
行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 编号 参数...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import
Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...、索引不同的数据转换为DataFrame对象 大数据集的智能标签的切片，高级索引和子集化 直观的合并和联接数据集 数据集的灵活重塑和旋 坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签) 强大的IO工具...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
： 输出包括两列信息。 第一个是索引，第二个是Series中的数据。 输出的每一行代表索引标签（在第一列中），然后代表与该标签关联的值。...以下内容检索数据帧的第二行： 请注意，此结果已将行转换为Series，数据帧的列名称已透视到结果Series的索引标签中。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...数据帧的每一列都是 Pandas Series，并且数据帧可以视为一种数据形式，例如电子表格或数据库表。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...、区域选择 二维数组的索引格式是[a:b,m:n],逗号前选择行,逗号后选择列。...关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。
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...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...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。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集
数据帧的列是序列结构。 可以将其视为序列结构的字典，在该结构中，对列和行均进行索引，对于行，则表示为“索引”，对于列，则表示为“列”。 它的大小可变：可以插入和删除列。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...与 Numpy ndarrays相比，pandas 数据结构更易于使用且更加用户友好，因为在数据帧和面板的情况下，它们提供行索引和列索引。数据帧对象是 Pandas 中最流行和使用最广泛的对象。..._2013.get('Brent Blend','N/A') Out[650]: 'N/A' 注意 请注意，无法使用数据帧中的括号运算符[]选择行。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。
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...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...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。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes()的作用是，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...整个文件共包含226万行和145列数据，数据量规模非常适合演示 datatable 包的功能。...来计算每列数据的均值，并比较二者运行时间的差异。...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...▌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
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