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    【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

    （列名为key，数据格式为values），默认为None df = pd.read_excel('team.xlsx') df （二）选择行 选取通过 DataFrame 提供的head和tail方法可以得到多行数据...，但是用这两种方法得到的数据都是从开始或者末尾获取连续的数据， 而利用sample可以随机抽取数据并显示。...副本df2与原始的 DataFrame df具有相同的数据和结构，但它们是独立的对象，对其中一个对象的操作不会影响另一个对象。因此，通过这样的方式可以安全地对df2进行任何需要的修改或处理。...对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和： df2.apply(lambda x:sum(x['Q1':'Q4']),axis=1) # 一次处理一行 使用了...因此，该代码将会对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和，并返回一个包含每一行求和结果的 Series。

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    【数据处理包Pandas】DataFrame的创建

    一、DataFrame简介   DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame函数原型：pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data：数据，可以是多种形式...index：行索引，用于指定行的标签，默认为整数索引。 columns：列索引，用于指定列的标签，默认为整数索引。 dtype：数据类型，用于指定DataFrame中的数据类型，默认为None。...DataFrame的属性： 函数 返回值 values 元素 index 索引 columns 列名 dtypes 类型 size 元素个数 ndim 维度数 shape 数据形状（行列数目） 导入...NumPy 库和 Pandas 库： import numpy as np import pandas as pd 二、基于一维数据创建 DataFrame对象看成一维对象的有序序列，序列中的对象元素又分成按列排列和按行排列两种情况

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    数据分析-Pandas DataFrame的基本操作

    背景介绍 今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载数据、查看数据的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的数据转换等操作，接下来开始： ? 入门示例 ? ? ? ? ? ?...加载数据 # In[46]: df = pd.DataFrame(data) # In[47]: df # ## 查看前五条数据 # In[48]: df.head() # ## 查看最后五条数据 #...In[49]: df.tail() # ## 查看最后2条数据 # In[50]: df.tail(2) # ## 使用set_index()设置dataframe的索引列 # In[51]: df.set_index...('Day') # ## 我们继续打印前5条数据 # ## 发现索引并没有改为上边设置的Day # ## 因为使用df.set_index('Day')默认情况下创建了新的对象 # In[52]: df.head...]: np.array(df[['Visits','Rates']]) # ## 将numpy数组作为数据源加载到DataFrame # In[60]: df_new = pd.DataFrame(np.array

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》031-DataFrame数据的转换

    无论是在进行数据整合、特征工程，还是在准备数据以适应不同的分析需求，掌握DataFrame数据转换的技巧都显得尤为重要。...Pandas库中的DataFrame对象为数据转换提供了丰富的功能，使得我们能够轻松地对数据进行变换和处理，以适应不同的分析场景。...本文将重点介绍DataFrame数据转换的常用方法，包括数据的重塑、透视、合并与连接、类型转换等。通过实际案例，我们将深入探讨如何灵活运用这些功能来优化数据结构，提升分析效率。...一、DataFrame数据的转换数据转换是数据预处理的重要环节，本节介绍如何将DataFrame转换为字典、列表和元组。...tuple(t) for t in df.values) # 将DataFrame数据转换为元组数据print('转换后的元组数据如下：\n',tuples)输出：高效方法：使用 itertuples

    26110

    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》030-DataFrame数据的清洗

    /AI/元宇宙◾ 游戏开发：Unity3D引擎深度解析前言在数据分析的过程中，数据清洗往往是最重要也是最耗时的环节之一。...Pandas库中的DataFrame对象为我们提供了强大的数据清洗功能，使得这一过程变得更加高效和便捷。...本文将深入探讨DataFrame数据清洗的基本方法和技巧，包括处理缺失数据、去除重复项、转换数据类型以及应对异常值等常见问题。...通过具体示例，我们将帮助你掌握如何利用Pandas对数据进行有效的清洗，从而为后续的数据分析打下坚实的基础。...一、DataFrame数据的清洗数据清洗是数据分析的关键步骤，主要包括处理缺失值（NaN）和去除重复数据。

    21210

    量化分析入门——从聚宽获取财务数据Pandas Dataframe

    两大数据结构 DataFrame——带标签的，大小可变的，二维异构表格 Series——带标签的一维同构数组 重点说下DataFrame，它是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列...获取财务数据Dataframe 聚宽是国内不错的量化交易云平台，目前可以通过申请获得本地数据的使用权。授权之后，就可以通过其提供的SDK获取到你想要的数据。...在这里，将通过一个获取上市公司财务数据的例子来展示DataFrame的使用。...stock_dataframe.High.rolling(window=30).max() Series 前面也说到了Series是同构的一维数据，其实在这里也就是DataFrame中的某一列，比如ci_parent_company_owners...方便的绘图能力 我们可以利用Pandas很方便地绘制出类似Matlab那样丰富的图表，比如：我们将上面代码里获取到的四家公司的市盈率数据展示出来，只需要加上如下的代码即可： plot = df['pe_ratio

    2.4K40

    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》033-DataFrame的数据排序

    无论是在探索性数据分析中了解数据分布，还是在准备数据可视化时展示清晰的趋势，掌握如何对DataFrame中的数据进行有效排序都是至关重要的。...Pandas库为我们提供了强大的排序功能，使得这一过程简单而高效。本文将深入探讨DataFrame的数据排序，包括按单列或多列排序的技巧、升序和降序的设置、以及如何处理缺失值对排序结果的影响。...一、DataFrame的数据排序1.数据排序整理1.1 sort_values 方法概述DataFrame.sort_values() 是 Pandas 中用于数据排序的核心方法，功能类似 SQL 的...2.数据排名整理2.1 rank 方法概述DataFrame.rank() 用于为数据分配排名（如数值大小的顺序位置），支持多种排名规则（如并列值处理）。...代码：import pandas as pdexcelFile = 'mrbook.xlsx'df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))#设置数据显示的列数和宽度

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    每日一练：Python国内疫情数据爬取与地图绘制

    Python 国内疫情数据爬取与地图绘制 效果图 累计确诊疫情地图绘制 ① 时时数据抓取 ② 获取省份疫情数据 ③ 视觉配置项分段颜色数据设置 ④ 累计确诊疫情地图绘制 现存确诊疫情地图绘制 ① 获取省份疫情数据...② 现存确诊疫情地图 效果图 先给大家看下效果图哈： 可以看刚和查询的吉林累计确诊疫情数据是一致的。...累计确诊疫情地图绘制 ① 时时数据抓取 肺炎疫情的相关数据获取请参考下面的文章： [ 相关文章 ] 每日一练：Python 爬虫爬取全国新冠肺炎疫情数据实例详解，使用 beautifulsoup4 库实现...省份的效果图展示： 城市的效果图展示： ② 获取省份疫情数据 这里是根据 json 字符串提取的省份疫情数组数据。...处理后是这样的： ③ 视觉配置项分段颜色数据设置 首先要设置个视觉配置项分段显示的数据，后面会根据数据在哪个分段显示为哪种演示。

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    数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加

    微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程问题或建议，请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作，在合并DataFrame时，您可能会考虑很多目标。...或者您可能希望添加更多列，我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式：连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段： # ## Dataframe的连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90...# In[27]: concat_df = pd.concat([df1,df2]) concat_df # ## 连接三个dataframe # In[28]: concat_df_all = pd.concat...([df1,df2,df3],sort=False) concat_df_all # ## 使用append()追加dataframe # In[29]: df4 = df1.append(df2) df4

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