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Pandas的函数应用、层级索引、统计计算1.Pandas的函数应用apply 和 applymap排序处理缺失数据2.层级索引（hierarchical indexing）MultiIndex索引对

文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...示例代码： # 按值排序 df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False) print(df4_vsort) 运行结果： 1...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。...1 d 0.567547 2 d -0.154148 dtype: float64 交换并排序分层 sortlevel() .sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序

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    Pandas图鉴(四)：MultiIndex

    时同样适用于索引）： 如何防止 stack/unstack 的排序 stack和unstack都有一个缺点，就是对结果的索引进行不可预知的排序。...而对于不那么琐碎的顺序，比如说，中国各省市的顺序，又该如何处理？ 在这种情况下，Pandas所做的只是简单地按字母顺序排序，你可以看到下面： 虽然这是一个合理的默认值，但它仍然感觉不对。...，--在纯Pandas中没有直接的对应关系： pdi.insert_level(obj, pos, labels, name)用给定的值添加一个关卡（必要时适当广播），--在纯Pandas中不容易做到...[0,1,2,3]) Parquet[3]文件格式支持多索引DataFrame，没有任何提示（唯一的限制是所有列的标签必须是字符串），产生的文件更小，而且工作速度更快（见基准）： df.to_parquet...多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。但处理单元格的子集有其自身的一些特殊性。

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    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    Numpy数组的基本运算 1、数组和标量之间的预算 2、元素级数组函数 是指对数组中每个元素执行函数运算。下面例子是对数组各元素执行平方根操作。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...（1）Series数据结构的排序和排名 a、按索引值进行排序 b、按值进行排序 默认情况下，排序是按升序排列的，但也可通过ascending=False进行降序排列。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna...8、值计数 用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas的一个重要功能，它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。

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    数据整合与数据清洗

    选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...当参数axis的值为0时，纵向合并。 当参数axis的值为1时，横向合并。...# ignore_index=True表示忽略两表原先的行索引,合并并重新排序索引,drop_duplicates()表示去重 print(pd.concat([df1, df2], ignore_index...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...03 数据分箱 分箱法包括等深分箱(每个分箱样本数量一致)和等宽分箱(每个分箱的取值范围一致)。 其中Pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，默认是实现等宽分箱。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

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    Python替代Excel Vba系列（四）：课程表分析与动态可视化图表

    并且尽可能让每个部分都有可视化输出。 本文要点： 使用 pandas 快速按需求做汇总整理。...如下图： 表中的一行表示 某一天的某课时是哪位教师负责的哪门科目。 这里的名字按照原有数据做了脱敏(teach 列)。...看看每个级别的主科目占比情况。如下: 这次我们的汇总主键是 级别和主科目。 可以看到其实与之前的流程基本一致，只是在分组时加上了 grade 字段。...此时 apm 行索引中都有上午和下午的值。 .unstack() ，把 apm 从行索引移到列索引。那么就会有 上午列 和 下午列。...---- .stack(dropna=False) ，把 apm 从列索引移回去行索引，dropna=False ，让其保留 nan 的值。 此时即可确保所有的教师都有上下午2行数据。

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    【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

    1、基于列索引选取数据 # 基于列的第1层索引选取单列 scores['富强'] # 基于列的第1层索引选取多列，需要使用花式索引 scores[['富强','王亮']] 补充说明： 排序时默认按第一个字符的...sort_index()没有指明对哪个级别的列索引排序，默认对两级列索引都做了排序。...# 基于行的单个第1层索引值选取数据 scores.loc[2017] # 基于行的多个第1层索引值选取数据 scores.loc[[2017,2016]] # 基于行的单个第2层索引值选取数据 scores.loc...),(列索引)]，例如#1处； （2）其中行/列索引分别构成元组，并且从左到右，索引级别依次下降,相邻级别间用逗号分隔； （3）未指明的高级别行/列索引需要用slice(None)表示取任意值（例如...#1处的第1级列索引）；未指明的低级别索引可以不写（例如#1处的第2级行索引）；如果同级别的索引有多个（例如#1处的第2级列索引），需要用花式索引而不能使用切片（元组不支持冒号:）； 2、选取数据的简化形式

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    Python中Pandas库的相关操作

    1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...每个Series和DataFrame对象都有一个默认的整数索引，也可以自定义索引。 4.选择和过滤数据：Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...# 按照某一列的值排序 df.sort_values('Age') # 按照多列的值排序 df.sort_values(['Age', 'Name']) # 对DataFrame的元素进行排名 df

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    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或Series实现，整个预处理工作包含众多项目，本节列出通过Pandas...1 0 col2 a b a行索引、列名以及数据相互调换sort_values按值排序，默认为正序，可通过ascending=False指定倒序排序In: print(data2.sort_values...1.0 Name: col1, dtype: int64以col2列为索引建立数据透视表，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 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

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    Pandas 秘籍：6~11

    Pandas 显示的多重索引级别与单级别的列不同。 除了最里面的级别以外，屏幕上不会显示重复的索引值。 您可以检查第 1 步中的数据帧以进行验证。 例如，DIST列仅显示一次，但它引用了前两列。...最里面的多重索引级别是最接近数据的级别。 这将是最底部的列级别和最右边的索引级别。 步骤 2 通过首先使用多重索引方法get_level_values.检索每个级别的基础值来定义新列。...默认情况下，unstack方法使用最里面的索引级别作为新的列值。 索引级别从外部从零开始编号。 Pandas 默认将unstack方法的level参数设置为-1，这是指最里面的索引。...准备 当用多列进行分组或聚合时，所得的 Pandas 对象将在一个或两个轴上具有多个级别。 在本秘籍中，我们将命名每个轴的每个级别，然后使用stack/unstack方法将数据显着重塑为所需的形式。...sort_index方法被调用两次，并对每个级别的实际值进行排序。 请注意，列级别的值是列名SATMTMID和UGDS。 通过步骤 6 进行堆叠和拆栈，我们可以得到截然不同的输出。

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    pandas的连接函数concat()函数「建议收藏」

    如果传递了dict，则排序的键将用作键参数，除非它被传递，在这种情况下，将选择值（见下文）。任何无对象将被静默删除，除非它们都是无，在这种情况下将引发一个ValueError。...如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，…，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。...用于其他n-1轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。 levels：序列列表，默认值无。...用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。 names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。....index]) #设置索引为df1的索引 pandas文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

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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...5.3 按照特定列的值排序： 按照索引列进行排序： data.sort_index() 按照money的值进行排序： data.sort_values(by="money",ascending = True...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列 提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列 提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?

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    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...5.3 按照特定列的值排序： 按照索引列进行排序： data.sort_index() 按照money的值进行排序： data.sort_values(by="money",ascending = True...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列 提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列 提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?

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    Python之Pandas中Series、DataFrame实践

    Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8....处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。...层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它是你能以低维度形式处理高维度数据。

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    Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

    ([["Ohio", "Ohio", "Colorado"], ["Green", "Red", "Green"]], names=["state", "color"]) 重新排序和排序级别 有时您可能需要重新排列轴上级别的顺序或按特定级别的值对数据进行排序...这是一个多对一连接的示例；df1中的数据有多行标记为a和b，而df2中的每个值在key列中只有一行。...由于right1的索引是唯一的，这种“一对多”合并（使用默认的how="inner"方法）可以保留与输出中的行对应的left1的索引值。...2 5 如果在每个子组中未找到级别中的所有值，则取消堆叠可能会引入缺失数据： In [133]: s1 = pd.Series([0, 1, 2, 3], index=["a...在某些情况下，以这种格式处理数据可能更加困难；您可能更喜欢拥有一个 DataFrame，其中包含一个以date列中的时间戳为索引的每个不同item值的列。

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。 如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。...排序 如果想要将整个表按某一列的值进行排序，可以用 .sort_values() ： ? 如上所示，表格变成按 col2 列的值从小到大排序。...要注意的是，表格的索引 index 还是对应着排序前的行，并没有因为排序而丢失原来的索引数据。...请注意，每个 Excel 表格文件都含有一个或多个工作表，传入 sheet_name='Sheet1' 这样的参数，就表示只读取 'excel_output.xlsx' 中的 Sheet1 工作表中的内容

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