Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类: Series,可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。 DataFrame,一个类似于表格的数据类型的2维结构化数据。...相关语法如下: loc,基于列label,可选取特定行(根据行index) iloc,基于行/列的位置 ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position at,根据指定行index...WHERE(数据过滤) 在SQL中,过滤是通过WHERE子句完成的: ? 在pandas中,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: ?...Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改,默认为False,返回一个新的Dataframe;若为True,不创建新的对象,直接对原始对象进行修改。...常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 ? Pandas中对应的实现: ? 注意,在Pandas中,我们使用size()而不是count()。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数,有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据(例如客户名称)过滤观察结果(行)。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。...endswith函数根据字符串末尾的字符进行相同的过滤。 Pandas可以对字符串进行很多操作。
用read_csv加载这个包含来自音乐流服务的数据的基本 CSV 文件:df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame:1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...:使用数字选择一行或多行:也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc:1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...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...groupby()折叠数据集并从中发现见解。聚合是也是统计的基本工具之一。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。
对象有一些缺点: 无法同时使用多个函数 无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题: 当使用多个聚合函数时,需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对height和weight分别用三种方法聚合,所以共返回六列数据 对特定的列使用特定的聚合函数 可以通过构造字典传入agg中实现...47.918519 1 173.62549 72.759259 2 173.62549 72.759259 组索引与过滤 过滤在分组中是对于组的过滤,而索引是对于行的过滤,返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表...组过滤作为行过滤的推广,指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回True则会被保留,False则该组会被过滤,最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为DataFrame返回。...,定义身体质量指数BMI: 不是过滤操作,因此filter不符合要求;返回的均值是标量而不是序列,因此transform不符合要求;agg函数能够处理,但是聚合函数是逐列处理的,而不能够多列数据同时处理
介绍 SQL的神奇之处在于它容易学习,而它容易学习的原因是代码语法非常直观。 另一方面,Pandas不是那么直观,特别是如果像我一样首先从SQL开始。...内容 选择行 结合表 条件过滤 根据值进行排序 聚合函数 选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表,只需调用表的名称: # SQL SELECT * FROM table_df...WHERE column_a = 1 # Pandas table_df[table_df['column_a'] == 1] SELECT column_a WHERE column_b 当你想从一个表中选择一个特定的列并用另一个列过滤它时...GROUP BY column_a # Pandas table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean() 总结 希望在使用Pandas处理数据时,本文可以作为有用的指南...当我和Pandas一起工作时,我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习,你将对Pandas感到更舒适,并充分理解其潜在机制,而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往,祝你编码快乐!
01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送5篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的5篇文章:...,让数据处理更easy系列5 实践告诉我们Pandas的主要类DataFrame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,...Pandas,让数据处理更easy系列5) 善于处理missing data,如NaN, non-floating数据(玩转Pandas,让数据处理更easy系列5) 强大而灵活的分组功能,在数据集上实现分...06 治:分组上的操作 对分组上的操作,最直接的是使用aggregate操作,如下,求出每个分组上对应列的总和,大家可以根据上面的分组情况,对应验证: agroup = df.groupby('A')...还可以对不同的列调用不同的函数,详细过程在参考官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html 还可以进行一些转化和过滤操作,
,进而完成特定窗口内的聚合统计 注:这里的Window为单独的类,用于建立窗口函数over中的对象;functions子模块中还有window函数,其主要用于对时间类型数据完成重采样操作。...之后所接的聚合函数方式也有两种:直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数,这与pandas中的用法几乎完全一致,所以不再赘述,具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗?一文。...这里补充groupby的两个特殊用法: groupby+window时间开窗函数时间重采样,对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作,对标pandas中的pivot_table...以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作,而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame,例如以下操作: dropna:删除空值行 实际上也可以接收指定列名或阈值...,并不实际执行计算 take/head/tail/collect:均为提取特定行的操作,也属于action算子 另外,DataFrame还有一个重要操作:在session中注册为虚拟表,而后即可真正像执行
/ 01 / 使用Pandas导入数据并读取文件 要使用pandas导入数据和读取文件,我们可以使用库提供的read_*函数。...() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法,允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...df[df['column_name'] > 5 ] # 使用多个条件过滤行 df[(df['column_name1'] > 5) & (df['column_name2'] == 'value...')] # 通过标签选择特定的行和列 df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices, column_indices...df.reset_index() / 05 / 过滤、排序和分组 Pandas是一个强大的Python库,用于数据操作和分析。
本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录,行索引不包含2,列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...[0:2)之间,列名为'col1'和'col2'的记录,行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据,直接写索引值即可。...具体实现如表7所示: 表7 Pandas常用数据分类汇总方法 方法用途示例示例说明groupby按指定的列做分类汇总In: print(data2.groupby(['col2'])['col1']....Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用,而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算,这种方式能极大提升计算效率,具体如表8所示: 表8 Pandas常用高级函数 方法用途示例示例说明map
可以读取 RFC4180 兼容和不兼容的文件。 pandas 读取 下面,使用 Pandas 包来读取相同的一批数据,并查看程序所运行的时间。...Pandas,Pandas 需要一分多钟时间来读取这些数据,而 datatable 只需要二十多秒。...注意:这里用颜色来指代数据的类型,其中红色表示字符串,绿色表示整型,而蓝色代表浮点型。...▌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...▌过滤行 在 datatable 中,过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。下面就来展示如何过滤掉 loan_amnt 中大于 funding_amnt 的值,如下所示。
方法 描述 head() 选择每个组的前几行 nth() 选择每个组的第 n 行 tail() 选择每个组的底部行 用户还可以在布尔索引中使用转换来构建组内的复杂过滤。...方法 描述 head() 选择每个组的顶部行 nth() 选择每个组的第 n 行 tail() 选择每个组的底部行 用户还可以在布尔索引中使用转换来构建组内的复杂过滤。...提供的参数可以是任何整数、整数列表、切片或切片列表;请参见下面的示例。当组的第 n 个元素不存在时,不 会引发错误;相反,不会返回相应的行。 一般来说,此操作作为过滤器。...在某些情况下,它还会返回每个组的一行,因此也是一种缩减。但是,由于一般情况下它可以返回零个或多个组的行,因此 pandas 在所有情况下都将其视为过滤器。...在某些情况下,它还会返回每个组的一行,使其也成为一个减少。但是,因为一般来说它可以返回零个或多个每组的行,所以 pandas 在所有情况下都将其视为过滤器。
Pandas在管理结构数据方面非常方便,其基本功能可以大致概括为一下5类: 数据 / 文本文件读取; 索引、选取和数据过滤; 算法运算和数据对齐; 函数应用和映射; 重置索引。...(1)创建DataFrame DataFrame是一个二维结构,较为常见的创建方法有: 通过二维数组结构创建 通过字典创建 通过读取既有文件创建 # 不指定行索引、列索引 arr = np.random.rand...,获取的永远是列,索引只会被认为是列索引,而不是行索引;相反,第二种方式没有此类限制,故在使用中容易出现问题。...# 选取x行A列的数据 x #0.13834995969465658 至此已经了解了df.loc[][]以及df.iloc[],我们可以进行一下对比: 1)使用.iloc访问数据的时候,可以不考虑数据的索引名...Numpy底层使用C语言编写,效率远高于纯Python代码。 4)Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。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。...使用pd.read_csv读取CSV文件。过滤掉值为0的行,将非零值的数据存储到combined_data中。...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。...脚本使用了os、pandas和glob等库,通过循环处理每个文件,提取关键列数据,最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。
,例如组大小、平均值、中位数或总和,还可以包括从每个组中过滤掉特定的行 Aggregation 要聚合 GroupBy 对象的数据(即按组计算汇总统计量),我们可以在对象上使用 agg() 方法: #...我们可以直接在 GroupBy 对象上应用其他相应的 Pandas 方法,而不仅仅是使用 agg() 方法。...过滤方法根据预定义的条件从每个组中丢弃组或特定行,并返回原始数据的子集。...将此数据结构分配给一个变量,我们可以用它来解决其他任务 总结 今天我们介绍了使用 pandas groupby 函数和使用结果对象的许多知识 分组过程所包括的步骤 split-apply-combine...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象的一列或多列 如何将不同的聚合函数应用于 GroupBy 对象的不同列 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中的值 如何过滤 GroupBy 对象的组或每个组的特定行
它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一,它类似于电子表格或SQL中的表格。...访问列和行:使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列:使用assign()方法可以添加新的列,使用drop()方法可以删除现有的列。...数据过滤和选择:使用条件语句和逻辑操作符可以对DataFrame中的数据进行过滤和选择。数据排序:使用sort_values()方法可以对DataFrame进行按列排序。...通过学习和熟悉pandas的DataFrame类,您可以更好地进行数据处理、数据清洗和数据分析。希望本文对您有所帮助,使您能够更好地使用pandas进行数据科学工作。...接下来,我们使用groupby()方法对产品进行分组,并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。
2.1.1 数据标准化处理 数据标准化处理是将数据按照一定的比例缩放,使之投射到一个比较小的特定区间。...pivot()函数如下: DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) index:表示新生成对象的行索引,若未指定说明使用现有对象的行索引...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...使用pandas的groupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类的对象,该对象是一个可迭代对象,它里面包含了每个分组的具体信息,但无法直接被显示。...filter()方法 通过filter也可过滤分组后的数据: # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 6, 12,
SparkSession 类。...可以使用 iloc对行进行筛选:# 头2行df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中,可以像这样选择前 n 行:df.take(2).head()# 或者df.limit(2...).head()注意:使用 spark 时,数据可能分布在不同的计算节点上,因此“第一行”可能会随着运行而变化。...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下:# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...另外,大家还是要基于场景进行合适的工具选择:在处理大型数据集时,使用 PySpark 可以为您提供很大的优势,因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小,那么使用Pandas会很快和灵活。
']) 过滤 pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?...['speed']<1] # python3中的 df06 = df04.loc[True - (float(df04.columns[-6]) > 0.0)] groupby 利用pandas进行数据分组及可视化...而 drop_duplicates方法,它用于返回一个移除了重复行的DataFrame 这两个方法会判断全部列,你也可以指定部分列进行重复项判段。...例如,希望对名字为k2的列进行去重, data.drop_duplicates([‘k2’]) 应用 用kmeans聚类 import pandas as pd import matplotlib.pyplot...4类 kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(dataSet) #center为各类的聚类中心,保存在df_center的DataFrame中给数据加上标签
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云