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Pandas DataFrame 数据合并、连接

merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来 语法如下: merge(left...在此典型情况下,结果集的行数并没有增加,列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。...必须存在右右两个DataFrame对象中,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键 left_on:左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同...sort:默认为True,将合并的数据进行排序。...True,总是将数据复制到数据结构中;大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator:在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(

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    Pandas数据结构:Series与DataFrame

    引言在数据分析领域,Python 的 Pandas 库因其强大的数据操作功能而广受欢迎。Pandas 提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。...# 将 'Age' 列从字符串转换为整数df['Age'] = df['Age'].astype(int)2.3 重复数据问题描述数据集中可能存在重复的记录,这会影响分析结果的准确性。...常见报错及解决方法3.1 KeyError报错描述当尝试访问不存在的列时,会引发 KeyError。解决方法确保列名正确无误。...总结本文介绍了 Pandas 中的两种主要数据结构 Series 和 DataFrame,并通过具体代码案例详细讲解了常见的问题及其解决方案。...希望本文能帮助读者更好地理解和使用 Pandas 进行数据分析。

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    pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

    今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。...首先,我们先从最简单的开始,如何创建一个DataFrame。 从字典创建 ?...从numpy数据创建 我们也可以从一个numpy的二维数组来创建一个DataFrame,如果我们只是传入numpy的数组而不指定列名的话,那么pandas将会以数字作为索引为我们创建列: ?...从文件读取 pandas另外一个非常强大的功能就是可以从各种格式的文件当中读取数据创建DataFrame,比如像是常用的excel、csv,甚至是数据库也可以。...在所有这些创建DataFrame的方法当中最常用的就是最后一种,从文件读取。

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    Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...这是要注意的是,该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作,再计算比例。这个例子就是对没有事先筛选 DataFrame 进行的引用。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引(行标签)的数据。与上文一样,生成的结果是列和行标签的并集。...Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如,两个标签排序不同的 Series 运算前,会先对齐标签。...DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 DataFrame 列标签是有效的 Python 变量名时,可以像属性一样访问该列: In [131]: df = pd.DataFrame(

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    量化分析入门——从聚宽获取财务数据Pandas Dataframe

    Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它基于Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。...它是Python下用于数据工作的一个强有力的工具,数据分析、机器学习、金融、统计等很多领域都有着广泛应用。想要涉足这些领域的同学,Pandas建议一定要学一学。...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。

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    python 全方位访问DataFrame格式数据

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102012895 1.行/列索引访问 在pandas中DataFrame.index...可以访问DataFrame全部的行索引,DataFrame.columns可以访问DataFrame全部的列索引 我们用DataFrame.axes查看交易数据行和列的轴标签基本信息,DataFrame.axes...等价于DataFrame.index结合DataFrame.columns 2.行/列元素访问 DataFrame.values可以访问DataFrame全部元素数值,以numpy.ndarray数据类型返回...某列内容访问可以通过类似字典标记或属性的方式,比如DataFrame[‘Open’]或是DataFrame.Open方式,返回得到的’Open’列元素其实是Series数据结构(类似数组) 某行内容可以用切片式访问...,比如访问从索引0开始的第一行元素,我们使用DataFrame[0:1]方式,返回得到的元素是DataFrame数据结构 3.元素级的访问 元素级访问有三种: loc是通过标签方式选取数据,iloc是通过位置方式选取数据

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    pandas.DataFrame()入门

    pandas.DataFrame()入门概述在数据分析和数据科学领域,pandas是一个非常强大和流行的Python库。...本文将介绍​​pandas.DataFrame()​​函数的基本用法,以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。...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。...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。...pandas.DataFrame()的缺点:内存占用大:pandas.DataFrame()会将数据完整加载到内存中,对于大规模数据集,会占用较大的内存空间,导致运行速度变慢。

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    Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...这是要注意的是,该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作,再计算比例。这个例子就是对没有事先筛选 DataFrame 进行的引用。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引(行标签)的数据。与上文一样,生成的结果是列和行标签的并集。...Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如,两个标签排序不同的 Series 运算前,会先对齐标签。...DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 DataFrame 列标签是有效的 Python 变量名时,可以像属性一样访问该列: In [131]: df = pd.DataFrame(

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    Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    上例用 assign 把函数传递给 DataFrame, 并执行函数运算。这是要注意的是,该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作,再计算比例。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引(行标签)的数据。与上文一样,生成的结果是列和行标签的并集。...Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如,两个标签排序不同的 Series 运算前,会先对齐标签。...如有可能,应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。 控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时,会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。...DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 DataFrame 列标签是有效的 Python 变量名时,可以像属性一样访问该列: In [131]: df = pd.DataFrame(

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    pandas DataFrame的创建方法

    pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中; ②在已有的DataFrame...字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame) 假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型,为了方便之后的数据统计和计算,我们想把它转换为DataFrame,存在很多写法,这里简单介绍常用的几种...2. csv文件构建DataFrame(csv to DataFrame) 我们实验的时候数据一般比较大,而csv文件是文本格式的数据,占用更少的存储,所以一般数据来源是csv文件,从csv文件中如何构建...当然也可以把这些新的数据构建为一个新的DataFrame,然后两个DataFrame拼起来。

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