Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上） 2020-04-22阅读 760 Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...正确的方式是先把常用的方法先吃透，然后找个项目直接上手，遇到现有方法处理不了的再查看官方文档。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...正确的方式是先把常用的方法先吃透，然后找个项目直接上手，遇到现有方法处理不了的再查看官方文档。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
大家好，今天给大家简单分享几个好用的Pandas数据处理函数。...1. melt 和 pivot melt 场景：假设原始数据集中var1和var2代表产品在不同季度的销售额，我们可以将这两列扁平化，方便后续针对季度进行分析或绘制折线图。...'var1', 'var2'], var_name='quarter', value_name='quarter_sales') pivot 场景：完成分析或可视化后，可能需要将扁平化的数据恢复原样。...=True) cross_tab 3. between between 场景：在进行数据分析时，我们可能只关心某个年龄段的客户数据，比如筛选出20到40岁的活跃用户及其购买情况。...# 限制 score 列的值在0到100之间 df['score'].clip(lower=0, upper=100, inplace=True) # 验证处理效果并计算修正后的评分平均值 print
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。...首先是窗口大小固定的处理方式，对应以rolling开头的函数，基本用法如下 >>> s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 4]) >>> s.rolling(window=2)...还提供了一种窗口大小可变的处理方式，对应expanding函数，基本用法如下 >>> s 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 dtype: float64 >>> s.expanding...，可以按照窗口的方式来灵活处理序列。
一、引言Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大库，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。...本文将由浅入深地介绍 Pandas 窗口函数的常见用法、常见问题以及如何避免或解决报错。二、窗口函数的基本概念窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组数据上进行计算，并返回与原始数据相同数量的结果。...在 Pandas 中，窗口函数主要用于对时间序列数据或有序数据进行滚动计算、累积计算等操作。常见的窗口函数包括 rolling、expanding 和 ewm。...如果可能的话，提前对数据进行预处理，减少窗口函数的输入规模。五、总结Pandas 的窗口函数为数据分析提供了强大的工具，能够灵活应对各种场景下的需求。...通过合理选择窗口类型、参数设置以及注意常见问题的处理，我们可以更好地利用窗口函数挖掘数据背后的价值。希望本文对你理解并掌握 Pandas 窗口函数有所帮助！
”模块中的“LabelEncoder”方法来对其进行打标签，而在“pandas”模块中也有相对应的方法来对处理，“factorize”函数可以将离散型的数据映射为一组数字，相同的离散型数据映射为相同的数字...，例如我们针对数据集当中的“room_type”这一列来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回的是元组形式的数据，由两部分组成，其中的第一部分是根据离散值映射完成后的数字...: 将第一列的给去掉 我们将它与源数据进行合并的话 df.join(pd.get_dummies(df['room_type'])) 03 pandas.qcut() 有时候我们需要对数据集中的某一列进行分箱处理...df.head() 05 pandas.clip() 由于极值的存在，经常会对模型的训练结果产生较大的影响，而在“pandas”模块中有针对极值的处理方法，“clip”方法中对具体的连续型的数据设定范围...，要是遇到超过所规定范围的值，则会对其进行替换，替换成所设定范围中的上限与下限，例如下面的例子，我们针对数据集当中的“price”这一列进行极值的处理 df['price'] = df['price'
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据....官方函数说明： DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) Remove missing...参数说明： Parameters 说明 axis 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 how {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all...：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理 inplace bool，是否修改源文件 测试： >>>df = pd.DataFrame...df.dropna(subset=['name', 'born']) name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 修改原数据
Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大库。它提供了丰富的功能，可以轻松地处理各种类型的数据。...在实际应用中，我们经常需要对数据进行复杂的转换、计算或聚合操作，而这些操作往往不能仅靠Pandas内置的函数完成。这时，自定义函数就显得尤为重要。...一、自定义函数的基础概念（一）什么是自定义函数自定义函数是指由用户根据特定需求编写的函数。在Pandas中，我们可以将自定义函数应用于DataFrame或Series对象，以实现更复杂的数据处理逻辑。...四、代码案例解释下面通过一个完整的案例来展示如何在Pandas中使用自定义函数进行数据处理。假设我们有一个包含学生成绩信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、科目、成绩等信息。...接着又定义了一个score_to_grade函数来根据成绩划分等级，并将其应用到每一行数据上。这样我们就实现了较为复杂的数据处理逻辑，满足了业务需求。
在pandas中，通过DataFrame来存储文件中的内容，其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串，pandas提供了一系列的函数，来提高操作效率。...这些函数可以方便的操作字符串类型的Series对象，对数据框中的某一列进行操作，这种向量化的操作提高了处理效率。pandas中的字符串处理函数以str开头，常用的有以下几种 1....去除空白 和内置的strip系列函数相同，pandas也提供了一系列的去除空白函数，用法如下 >>> df = pd.DataFrame([' A', ' B', 'C ', 'D ']) >>> df...# 返回值为一个行为多重索引的数据框 # match表示匹配的顺序，从0开始计数 >>> df[0].str.extractall(r'(?...，完整的字符串处理函数请查看官方的API文档。
上次我们介绍了几个pandas函数，如nlargest()、pct_change()和explode()，《学会这些好用的pandas函数，让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等...今天，我们再介绍几个好用的pandas函数，让大家在新增数据列、数据筛选或进行数据微调的时候继续快人一步。 目录： 1....为Dataframe新增数据列 新增数据列其实是很常见的操作，一般情况下我们可以采用直接赋值法，也就是在原来的Dataframe数据上进行直接操作，比如： >>> import pandas as pd...里的顶层函数，有着很牛批的作用。...数据筛选 关于更多的数据筛选大家可以参考之前的文章《Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)》，这里介绍的是query()，一个也是接收字符串表达式参数，然后返回满足条件的数据部分的方法，
Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 ---- 目录 Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 前言 环境 基础函数的使用 drop...，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了...，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop...编码测试 这里先创建一个测试数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗
今天，我们就来看看pandas都提供了哪些便捷的函数方法，让我们数据处理快人一步~ 目录： 1. 求最大或最小的前N组数据 2. 求当前元素和前一元素间变化率 3. 将列表中每个元素转化为一行 1....求最大或最小的前N组数据 我们在进行数据处理的时候，往往会遇到一个场景，那就是求这组数据中最大或最小的前N组数据。...keep参数可选值：默认为 first，可选 last 和 all （字面意思） 我们先构造一个案例数据 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'...N组数据，函数如下（参数含义同）： DataFrame.nsmallest(n,columns,keep='first') Series.nsmallest(n=5,keep='first') 2....Series.explode(ignore_index=False) DataFrame.explode(column,ignore_index=False) 先看看对Series类型数据的处理： >>
它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。...日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...前面我们也介绍过几种使用pandas处理时间序列文章，可以戳： 时间序列 | pandas时间序列基础 时间序列 | 字符串和日期的相互转换 时间序列 | 重采样及频率转换 时间序列 | 时期(Period...最后"np.random.randint()"函数是随机生成一些假定的数据。...最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。建议参考本文中的内容并尝试pandas中的其他日期函数进行更深入的学习，因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。
最近做可视化视频，在处理数据的时候遇到了一些问题。 所以就来总结一下，也给大家一个参考。 1. pandas.pivot_table 数据透视表，数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...我的理解就是可以进行「行列转换」。 比如下面这样的一个转换。 ? 对名字列进行分类汇总，然后将日期那一列转换到行上，具体代码如下。...DataFrame.apply 上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。 代码如下，axis可转换轴。...5. pandas.to_datetime 利用to_datatime函数对字符串进行时间转换，然后以此来筛选数据。...——Pandas中文网。
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...1.2 轴向链接 pandas的轴向链接指的是根据某一个轴向来拼接数据，类似于列表的合并。...Series或者DataFrame的列的排列工作，通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数数组,最后使用pandas的take函数返回指定大小的数据即可实现采样。...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...transform函数 transform会将一个函数运用到各个分组，然后将结果放置到适当的位置上。
本文主要是关于pandas的一些基本用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np # Test 1 # 定义数据...= pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index = dates, columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) # 假设缺少数据..., how = any or all, any是默认值 print df.dropna(axis = 0, how = 'any') # 填充数据 print df.fillna(value = 0)...# 判断是否缺失数据 print df.isnull() # 判断是否存在缺失数据的情况 print np.any(df.isnull() == True) # Test 2 result
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。...Y-%m-%d %H:%M:%S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的index...了，要保留分钟的数据，有两个方法，重新采样或者分组。...(lambda x:x[:16]) pr=df['price'].mean() am=df['amount'].max() 对于分组/采样结果，还可以用ohlc方法，很酷： 对比起来，用时间索引重采样的方式...因为诸如1分钟、5分钟、10分钟、半小时等各种时间节点，可以快速表示无需复杂的代码。
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。 如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。...sklern库中也提供时间序列功能，但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...前面我们也介绍过几种使用pandas处理时间序列文章，可以戳： 当时间序列数据和Pandas撞了个满怀 | 干货分享 | Pandas处理时间序列的数据 现在我们接续看几个使用这些函数的例子。...最后"np.random.randint()"函数是随机生成一些假定的数据。...最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。建议参考本文中的内容并尝试pandas中的其他日期函数进行更深入的学习，因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。
“Pandas”模块来处理时间序列的数据 01 创建一个时间戳 首先我们需要导入我们所需要用到的模块，并且随机创建一个时间戳，有两种方式来创建，如下所示 import pandas as pd import...a.month_name() ## October 十月份 a.day(), a.month(), a.year() ## 1, 10, 2021，查看年月日等信息 03 数据格式转化为时间序列 接下来我们做一些数据处理...当然从字符串转换回去时间序列的数据，在“Pandas”中也有相应的方法可以来操作，例如 time_string = ['2021-02-14 00:00:00', '2021-02-14 01:00:00...'%Y-%m-%d') 05 提取时间格式背后的信息 在时间序列的数据处理过程当中，我们可能需要经常来实现下面的需求 l求某个日期对应的星期数（2021-06-22是第几周） l判断一个日期是周几（2021...08 关于重采样resample 我们也可以对时间序列的数据集进行重采样，重采样就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程，主要分为降采样和升采样，将高频率、间隔短的数据聚合到低频率、间隔长的过程称为是降采样
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