文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

2020年入门数据分析选择Python还是SQL？七个常用操作对比！

tips WHERE tip > 9; 在pandas中，我们选择应保留的行，而不是删除它们 tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9] 五、分组 在pandas中，使用groupby...例如，通过对性别进行分组查询 SELECT sex, count(*) FROM tips GROUP BY sex; ? 在pandas中的等价操作为 ?...'value': np.random.randn(4)}) 内连接 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行，在SQL中实现内连接使用INNER JOIN SELECT * FROM...df1 INNER JOIN df2 ON df1.key = df2.key; 在pandas中可以使用merge() ?...全连接 全连接返回左表和右表中的所有行，无论是否匹配，但并不是所有的数据库都支持，比如mysql就不支持，在SQL中实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1

3.6K31

Pandas部分应掌握的重要知识点

② loc索引器的切片却包含终值，所以team.loc[3:4,[0,2]]中却包含行标签为4的行； ③ 同样是整数，在iloc索引器中将被解读为行/列下标，而在loc索引器中将被解读为行/列标签...Series对象的str属性的介绍 team.loc[team['name'].str.startswith('M'),['name','Q1','Q2']] #通过set_index函数可以把name列作为新的行标签...sex_value df['salary']=salary_value print("增加性别和工资列之后：") df 2、在尾部增加一行 注意：此处只能使用loc索引器（使用iloc会出现索引越界的提示...df.loc[len(df),:]=['Mike','Guarding','M',2000] print("在尾部增加一行之后：") df 3、修改一列数据 修改一列数据仍采用对列进行赋值操作的形式。...，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用

4800
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    我用Python展示Excel中常用的20个操

    Pandas 在Pandas中没有一个固定修改格式的方法，不同的数据格式有着不同的修改方法，比如类似Excel中将创建时间修改为年-月-日可以使用df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime...数据分组 说明：对数据进行分组计算 Excel 在Excel中对数据进行分组计算需要先对需要分组的字段进行排序，之后可以通过点击分类汇总并设置相关参数完成，比如对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资...Pandas 在Pandas中对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定，比如使用df.groupby("学历").mean()一行代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资，结果与Excel...Pandas 在Pandas中没有现成的vlookup函数，所以实现匹配查找需要一些步骤，首先我们读取该表格 ? 接着将该dataframe切分为两个 ?...最后修改索引并使用update进行两表的匹配 ?

    5.6K10

    pandas 提速 315 倍！

    如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...= cents_per_kwh * df['energy_kwh'] 上面代码pd.cut()会根据bin列表应用分组。...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。

    2.8K20

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。表格中的下标是数字，比如我们想获取第 1、2 行数据，可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...import pandas as pd df = pd.read_csv('music.csv') print(df.isnull()) 假设我们之前的音乐数据集中 有空值(NaN)的行。 ?...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5. 分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们的数据，也是很有意思的操作。...相加在一起，然后组合在 Jazz 列中显示总和。...从现有列中创建新列 通常在数据分析过程中，我们发现自己需要从现有列中创建新列，使用 Pandas 也是能轻而易举搞定。 ? - end -

    2.9K20

    Pandas 秘籍：6~11

    最后，在步骤 8 中，我们使用.loc索引器根据索引标签选择行，在第一步中将其作为学校名称。 此过滤器仅适用于具有最大值的学校。.../img/00128.jpeg)] 您还可以在分组对象上调用head方法，以在单个数据帧中将每个组的第一行放在一起。...对象 在本章中，我们将介绍以下主题： 将新行追加到数据帧 将多个数据帧连接在一起 比较特朗普总统和奥巴马总统的支持率 了解concat，join和merge之间的区别 连接到 SQL 数据库 介绍 可以使用多种选项将两个或多个数据帧或序列组合在一起...merge方法提供了类似 SQL 的功能，可以将两个数据帧结合在一起。 将新行追加到数据帧 在执行数据分析时，创建新列比创建新行更为常见。...在步骤 11 中将网格线与第一行添加在一起时，我们设置属性linewidth，color，，和linestyle。 这些都是 matplotlib 线（正式为Line2D对象）的所有属性。

    34K10

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    # 加载音乐流媒体服务的 CSV 文件 df = pandas.read_csv('music.csv') 其中变量 DF 是 Pandas 的 DataFrame 类型。 ?...同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。表格中的下标是数字，比如我们想获取第 1、2 行数据，可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5.分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们的数据，也是很有意思的操作。...相加在一起，然后组合在 Jazz 列中显示总和。...这也是 Pandas 库强大之处，能将多个操作进行组合，然后显示最终结果。 6.从现有列中创建新列 通常在数据分析过程中，我们发现自己需要从现有列中创建新列，使用 Pandas 也是能轻而易举搞定。

    2.8K20

    《Python for Excel》读书笔记连载11：使用pandas进行数据分析之组合数据

    进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 组合数据框架 在Excel中组合不同的数据集可能是一项繁琐的任务，通常涉及许多VLOOKUP公式。...，从而自动匹配列名，即使它们在两个数据框架中的顺序不同。...联接（joining）和合并（merging） 当联接（join）两个数据框架时，可以将每个数据框架的列组合成一个新的数据框架，同时依靠集理论来决定行的情况。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。

    2.5K20

    Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

    在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。...pandas.crosstab 参数 index：指定了要分组的列，最终作为行。 columns：指定了要分组的列，最终作为列。..."，此时需要在第一步使用pandas.DataFrame.droplevel把"driver_age"删除：df.columns = df.columns.droplevel(0) 然后在执行上面两步

    4.3K11

    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    如果简单地在Jupyter单元中写df的结果恰好太长（或太不完整），可以尝试以下方法： df.head(5) 或 df[:5] 显示前五行。 df.dtypes返回列的类型。...s.iloc[0]，只有在没有找到时才会引发异常；同时，它也是唯一一个支持赋值的：df[...].iloc[0] = 100，但当你想修改所有匹配时，肯定不需要它：df[...] = 100。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示： 删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制...首先，你可以只用一个名字来指定要分组的列，如下图所示： 如果没有as_index=False，Pandas会把进行分组的那一列作为索引列。...在上面的例子中，所有的值都是存在的，但它不是必须的： 对数值进行分组，然后对结果进行透视的做法非常普遍，以至于groupby和pivot已经被捆绑在一起，成为一个专门的函数（和一个相应的DataFrame

    44420

    Pandas

    更改名称 pd中的一个df一般会有两个位置有名称，一个是轴的名称(axis_name),一个是行或列的名称，两个名称可以在创建df时进行声明，也可以调用方法进行修改: df.rename_axis(str...#inplace表示是否在原DataFrame上进行操作 #axis表示删除的行还是列，默认是0即删除行 Sorting and Ranking df.sort_index(axis=1,ascending...pd 一个重要的方法是 reindex(),可以用来重新定义行/列索引的顺序以及内容(也可以用来增加新的index，该列或者行的值可以按照某种规则填充)： import pandas as pd import...分组后的对象其实可以视作一个新的 df 或者 se(SeriesGroupBy object)，名字即为分组键的值（如果是通过传递函数进行分组那么索引值就是函数的返回值），当数据集比较大时，我们有时候只希望对分组结果的部分列进行运算...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame

    9.2K30

    Pandas之实用手册

    本篇通过总结一些最最常用的Pandas在具体场景的实战。在开始实战之前。一开始我将对初次接触Pandas的同学们，一分钟介绍Pandas的主要内容。...假设数据框有一个缺失值：Pandas 提供了多种方法来处理这个问题。最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。...1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。

    22610

    Pandas_Study02

    pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...) # 在列标 相同的情况下，就是后一个df 接在前一个df 后面 df12 = pd.concat([df1, df2]) 当然，列标和行标不一定是对应的，这个时候两DataFrame未匹配上的label...补充： 内连接，对两张有关联的表进行内连接操作，结果表会是两张表的交集，例如A表和B表，如果是A 内连接（inner join）B表，结果表是以A为基准，在B中找寻A匹配的行，不匹配则舍弃，B内连接A同理...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。

    20510

    快速提升效率的6个pandas使用小技巧

    将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...可以看到新增了一列ageGroup，用以展示年龄分组： df['ageGroup'].head() 6....「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐行合并： files = sorted(glob('data/data_row

    3.3K10

    【Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

    panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...R的对应函数： table(df['A']) 字符方法 pandas提供许多向量化的字符操作，你可以在str属性中找到它们 s.str.lower()s.str.len()s.str.contains(...('A').sum()#按照A列的值分组求和df.groupby(['A','B']).sum()##按照A、B两列的值分组求和 对应R函数： tapply() 在实际应用中，先定义groups，然后再对不同的指标指定不同计算方式...groups = df.groupby('A')#按照A列的值分组求和groups['B'].sum()##按照A列的值分组求B组和groups['B'].count()##按照A列的值分组B组计数 默认会以...时间序列在Pandas中就是以Timestamp为索引的Series。

    15.1K100

    多表格文件单元格平均值计算实例解析

    准备工作在开始之前，请确保您已经安装了Python和必要的库，例如pandas。...glob: 用于根据特定模式匹配文件路径。pandas: 用于数据处理和分析，主要使用DataFrame来存储和操作数据。...总体来说，这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件，过滤掉值为0的行，计算每天的平均值，并将结果保存为一个新的CSV文件。...准备工作： 文章首先强调了在开始之前需要的准备工作，包括确保安装了Python和必要的库（例如pandas）。任务目标： 文章明确了任务的目标，即计算所有文件中特定单元格数据的平均值。...在这个案例中，代码不仅读取文件并提取关键信息，还进行了一些数据过滤和分组计算，最终将结果保存为新的CSV文件。

    19000
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券