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Pandas入门教程

索引操作 loc loc主要是基于标签(label)的，包括行标签(index)和列标签(columns)，即行名称和列名称，可以使用df.loc[index_name,col_name]，选择指定位置的数据...标签的切片对象 data.loc[:,['name','salary']][:5] iloc iloc是基于位置的索引，利用元素在各个轴上的索引序号进行选择，序号超出范围会产生IndexError，...或命名的 Series 对象;right：另一个 DataFrame 或命名的 Series 对象; on: 要加入的列或索引级别名称; left_on：左侧 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组;right_on：来自正确 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键。...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组 left_index：如果True，则使用左侧 DataFrame 或 Series 中的索引（行标签）作为其连接键

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pandas用法-全网最详细教程

构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。 levels︰ 列表的序列，默认为无。具体水平 （唯一值） 用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。...) 3、按照特定列的值排序： df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序： df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000，group...df_inner的索引列，列名称为category和size pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index...7、适应iloc按位置单独提起数据 df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列 8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据 df_inner.ix[:'2013...和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对id字段进行计数 df_inner.groupby('city')[

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    DataFrame.groupby()所见的各种用法详解

    axis : 接收 0/1；用于表示沿行(0)或列(1)分割。 level : 接收int、级别名称或序列，默认为None；如果轴是一个多索引(层次化)，则按一个或多个特定级别分组。...as_index：接收布尔值，默认Ture；Ture则返回以组标签为索引的对象，False则不以组标签为索引。...所见 2 ：解决groupby.sum() 后层级索引levels上移的问题 上图中的输出二，虽然是 DataFrame 的格式，但是若需要与其他表匹配的时候，这个格式就有些麻烦了。...#不以组标签为索引，通过 as_index 来实现 df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).mean()...所见 3 ：解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题 在所见 2 中我们知道，使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引，但是后来在使用groupby.apply

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    三个你应该注意的错误

    然而，你可能会处理更大的DataFrame（数千或数百万行），这样就不可能进行视觉检查了。 始终牢记缺失值并检查它们。 我们要谈论的第二个悄悄错误是链式索引。...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。 我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。 考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...下面是一种做法： promotion["sales_qty"][1] = 45 我们首先选择销售数量列，然后选择索引（也是标签）为1的第二行。这被称为“链式索引”，应该避免使用。...这些方法用于从DataFrame中选择子集。 loc：按行和列的标签进行选择 iloc：按行和列的位置进行选择 默认情况下，Pandas将整数值（从0开始）分配为行标签。...因此，行标签和索引值变得相同。 让我们在我们的促销DataFrame上做一个简单的示例。虽然它很小，但足够演示我即将解释的问题。 考虑一个需要选择前4行的情况。

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

    从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...否则会报错： ValueError: arrays must all be same length 从字典的列表构建DataFrame，其中每个字典代表的是每条记录（DataFrame中的一行），字典中每个值对应的是这条记录的相关属性...属性，可以获得DataFrame的行和列的标签。...使用标签选取数据： df.loc[行标签,列标签]df.loc['a':'b']#选取ab两行数据df.loc[:,'one']#选取one列的数据 df.loc的第一个参数是行标签，第二个参数为列标签...groupby的值作为索引，如果不将这些值作为索引，则需要使用as_index=False df.groupby(['A','B'], as_index=False).sum() 构建透视表 使用pivot_table

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    玩转Pandas，让数据处理更easy系列6

    是一个二维的结合数组和字典的结构，因此对行、列而言，通过标签这个字典的key，获取对应的行、列，而不同于Python, Numpy中只能通过位置找到对应行、列，因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库...Pandas，让数据处理更easy系列1; 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) DataFrame可以方便地实现增加和删除行、列 ( 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 智能地带标签的切片...，好玩的索引提取大数据集的子集(玩转Pandas，让数据处理更easy系列2 ) 自动数据对齐，完全可以不考虑行、列标签，直接append list....04 分(splitting) 分组就是根据默认的索引映射为不同索引取值的分组名称，来看如下所示的DataFrame实例df_data，可以按照多种方式对它分组，直接调用groupby接口， ?...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby

    2.7K20

    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    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。...value_vars：表示待转换的列索引，若剩余列都需要转换，则忽略此参数。 var_name：表示自定义的列索引。 value_name：表示自定义的数据所在列的索引。...该参数的默认值为0，代表沿列方向操作。 level：表示标签索引所在的级别，默认为None。 as_index：表示聚合后新数据的索引是否为分组标签的索引，默认为True。...sort：表示是否对分组索引进行排序，默认为True。 group_keys：表示是否显示分组标签的名称，默认为True。

    19.3K20

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

    你可以像通过标签索引一样提供任何选择器，参见按标签选择，包括切片、标签列表、标签和布尔索引器。 你可以使用slice(None)来选择该级别的所有内容。...你不需要指定所有更深层次的级别，它们将被隐含为slice(None)。 与标签索引一样，切片器的两侧都包括在内。 警告 你应该在.loc指定器中指定所有轴，即索引和列的索引器。...，通常用于重命名`DataFrame`的列。...您可以使用slice(None)来选择该级别的所有内容。您不需要指定所有更深层次的级别，它们将被隐含为slice(None)。 通常情况下，切片器的两侧都包含在内，因为这是标签索引。...，通常用于重命名DataFrame的列。

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    超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

    5.1 数据的合并 用merge合并 DataFrame.merge(self，right，how =‘inner’，on = None) right指要合并的对象 on指要加入的列或索引级别名称，必须在两个...data.reset_index(drop=True) # 重置索引列，并且避免将旧索引添加为列 输出结果： ?...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...标签列表或数组，例如。[‘a’, ‘b’, ‘c’] 具有标签的切片对象，例如’a’:‘f’，切片的开始和结束都包括在内。...数据汇总 8.1 以department属性对所有列进行计数汇总 data.groupby("department").count() 输出结果： ?

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    超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

    5.1 数据的合并 用merge合并 DataFrame.merge(self，right，how =‘inner’，on = None) right指要合并的对象 on指要加入的列或索引级别名称，必须在两个...data.reset_index(drop=True) # 重置索引列，并且避免将旧索引添加为列 输出结果： ?...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...标签列表或数组，例如。[‘a’, ‘b’, ‘c’] 具有标签的切片对象，例如’a’:‘f’，切片的开始和结束都包括在内。...数据汇总 8.1 以department属性对所有列进行计数汇总 data.groupby("department").count() 输出结果： ?

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    用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs

    ---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...) Out[3]: # 或者要选取的列使用索引，聚合函数作为字符串传入agg In[4]: flights.groupby('AIRLINE')['ARR_DELAY'].agg('mean').head...# 行和列都有两级索引，get_level_values(0)取出第一级索引 In[15]: level0 = airline_info.columns.get_level_values(0)...更多 # Pandas默认会在分组运算后，将所有分组的列放在索引中，as_index设为False可以避免这么做。...，groups属性是一个字典，包含每个独立分组与行索引标签的对应 In[45]: groups = list(grouped.groups.keys()) groups[:6] Out

    8.9K20

    精通 Pandas：1~5

    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。...DataFrame.from_items：需要一些（键，值）对。 键是列或索引名，值是列或行值。 如果希望键为行索引名，则必须指定orient ='index'作为参数并指定列名。...这里要学习的关键知识是，多重索引的当前版本要求对标签进行排序，以使较低级别的切片例程正常工作。 为此，您可以利用sortlevel()方法对多重索引中的轴的标签进行排序。...如果我们的数据帧具有多重索引，则可以使用groupby按层次结构的不同级别分组并计算一些有趣的统计数据。...-即'group'—成为列多重索引中新的最低级别。

    19.1K10

    Pandas

    [:][m:n] DataFrame.head/tail()：访问前/后五行 整数标签的特殊情况 为了防止计算机不知道用户输入的索引是基于位置还是基于标签的，pd 整数标签的索引是基于标签的，也就是说我们不能像列表一样使用...，还可以通过以下方法进行修改: df=pd.DataFrame(data,index,column) df.index.names= df.columns.names= 具体传入参数根据列标签和行标签进行适当调整即可...，在进行 reindex 时还可以进行缺失值的填充，一个方法是’ffill’(“forward-fills”)，实现对缺失索引的前向填充： 一般来说，我们很少使用 df 的多级列标签，更多的情况是将列标签转化为行标签...，这时就可以借助 df.set_index 方法： drop:Bool,决定将列标签设置为行标签时原来的列标签是否保留 frame = pd.DataFrame({'a': range(7), 'b':...其中 x 为 DataFrame 或分组对象 GroupBy object 的列的泛指。

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    Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

    ，设置新的从0开始的索引，常与groupby()一起用 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame转换为ndarray...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut

    5.9K20
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