使用多索引重塑Pandas数据帧 - 腾讯云开发者社区

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...重塑 COVID-19 时间序列数据有了到目前为止我们学到的知识，让我们来看看一个现实世界的问题：约翰霍普金斯大学 CSSE Github 提供的 COVID-19 时间序列数据。...让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便，是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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Pandas数据切片与索引

01 前言我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。...例如，要选择某几行某几列，或者符合某种条件的数据（类似于Excel中的筛选功能）。因此，本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择的方法，用最少的知识点，解决最重要的问题。...02 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时，最常用的就是选择部分行和列。首先为loc，这个根据行和列索引名称来进行选择，例如下面的数据。...最后iloc用法和loc一样，只是iloc使用行和列的数字索引，也就是说，行索引就是0到6，列索引就是0到2。...03 布尔选择为了选择符合某种条件的数据，就需要使用布尔选择，例如，我们要选择成绩大于80的数据，可用下面代码。 data[data['score'] > 80] ?

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使用Tidyr重塑数据

本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能： [gather()]宽数据转化成长数据 [spread()]长数据转变成宽数据 [separate()]将一列数据拆分为多列 [unite()...]将多列数据合并为一列 install.packages("tidyr") library(tidyr) 管道函数%>%运算符将值或表达式的结果转发到下一个函数表达式中。...Revenue, 3:6) DF %>% gather(Quarter, Revenue, Qtr.1, Qtr.2, Qtr.3, Qtr.4) 还要注意，如果不为na.rm提供参数或不转换值，则使用默认值...这可以使用separate（）函数来实现，该函数将单个字符列分割为多个列。...convert values to logical, integer, numeric, complex or factor as appropriate 通过使用

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初探pandas——索引和查询数据

索引 import pandas as pd ser=pd.Series(range(0,10,2)) print(ser) 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 dtype...: int64 通过索引值或索引标签获取数据通过index查看索引值 print(ser.index) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 自定义索引值 ser.index...=['a','b','c','d','f'] print(ser) a 0 b 2 c 4 d 6 f 8 dtype: int64 通过索引值和索引标签获取数据 print...查询数据 import pandas as pd stu_dic={ 'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'], 'age':[18,15,45,56,89,78,45,12...name age sex 1 b 15 m 2 c 45 m 3 d 56 f 查询指定的列 student[['name','age']] 如果查询多个列，必须使用双重中括号

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数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas的数据结构SeriesDataFrame3.Pandas的索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引：标签

文章来源：Python数据分析参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的对象...ix是以上二者的综合，既可以使用索引编号，又可以使用自定义索引，要视情况不同来使用，如果索引既有数字又有英文，那么这种方式是不建议使用的，容易导致定位的混乱。...，可将其看作ndarray的索引操作标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充

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数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

多层索引切片使用第一层的索引,会把该索引下的所有行都选中,除非该索引的二级索引只有一个,否则返回行数不会等于一行。...方法1：交换索引层级 df_using_mul.swaplevel('Class','Address').loc['street_1'] 方法2：使用针对索引的 get_level_values 函数...方法3：使用query方法,传入次级索引名称等于指定值--需要使用引号 df_using_mul.query('Address == "street_1"') 相当于将内层索引当作列，等价于 select...索引Slice的使用非常灵活 df_s.sum()默认为对列求和，因此返回一个长度为9的数值列表。...） df_using_mul.head() 交换索引后, 使用sort_index使得显示结果更加整齐。

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数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

索引设定 1. index_col参数 index_col是read_csv中的一个参数，而不是某一个方法，在使用 read_csv 函数读取文本的时候使用index_col参数指定用哪几个列作为索引...DataFrame，数据使用被调用的表。...'Height':np.zeros(5), 'ID':[1101,1104,1103,1106,1102]}).set_index('ID') 表中的值数据来自于...使用表内列作为索引： df.head() 将df的列设置为索引, 参数 drop 默认丢弃原来的索引。...df.drop_duplicates('Class',keep='last') 在传入多列时等价于将多列共同视作一个多级索引，比较重复项： df.drop_duplicates(['School','Class

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Elasticsearch——多索引的使用

在Elasticsearch中，一般的查询都支持多索引。只有文档API或者别名等不支持多索引操作，因此本篇就翻译一下多索引相关的内容。...首先，先插入几条数据： $ curl -XPOST localhost:9200/test1/test/1 -d '{"name":"test1"}' $ curl -XPOST localhost:9200...、三条数据！...", "_id" : "2", "_score" : 1.0, "_source":{"name":"test1"} } ] } } _all 也可以在索引部分直接使用...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 数学表达式风格最后可以通过add(+)添加一个索引，使用remove(-)去掉一个索引 $ curl -XPOST localhost

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

此教程适合有pandas基础的童鞋来看，很多知识点会一笔带过，不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame：每个column就是一个Series 基础属性shape,index...(axis=1, ascending=False) 值排序 # 按值对Series进行排序，使用order()，默认空值会置于尾部 s = pd.Series([4, 6, np.nan, 2, np.nan...index 打造层次化索引的方法 # 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index...'race','sex'], inplace = True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引...DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?

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【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

首先，导入 NumPy 库和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、元组作为一级索引如果想产生如下图所示的学生成绩表：因为 DataFrame 的行索引/列索引要求是不可变的，因此考虑使用元组做索引是很自然的选择...二、引入多级索引（一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...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...小结：无论基于行索引还是列索引选取数据，只要没指定最高级索引，则必须使用.loc[行索引，列索引]的形式。 2、基于行索引选取数据基于行索引选取数据，必须使用.loc[]的形式。

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数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...和iloc的长处在于, 可以同时对列和行进行切片 df['Height'].head() 更简洁的使用列名标签索引的方式 df.Height.head() ④ 多列索引 df.loc[:,['Height...索引多列时,传入的必须是一个list,而不是多个列名标签--方括号应该有两层。...：如果不加values就会索引对齐发生错误，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。...返回所有的行索引(转换为区间后)与给定区间有重叠的行。 cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。

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Pandas与GUI界面的超强结合，爆赞！

，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。基于此，我觉得有必要写一篇文章，再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui安装与简单使用根据作者的介绍，pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库，使用之前需要安装。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.

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Pandas高级数据处理：多级索引

一、多级索引简介Pandas中的多级索引（MultiIndex）是用于表示更高维度数据的一种方式，它允许我们在一个轴上拥有多个层次的索引。这在处理分层数据或需要更精细控制数据访问时非常有用。...（三）聚合操作复杂在多级索引的数据上进行聚合操作（如求和、平均值等）时，可能会出现一些复杂的情况。例如，我们想要计算每个地区各类别产品的销售总额，但是直接使用sum()函数可能会得到不符合预期的结果。...四、常见报错及避免方法（一）KeyError当我们尝试使用错误的索引标签（例如拼写错误或者不存在的标签）去访问多级索引的数据时，会触发KeyError。...避免方法：在访问数据之前，先检查索引标签是否正确存在。可以通过df.index.levels查看各个级别的索引标签，确保使用的标签准确无误。...五、代码案例解释import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个简单的销售数据示例arrays = [['Fruit', 'Fruit', 'Vegetable',

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利用Python进行数据分析(13) pandas基础: 数据重塑轴向旋

重塑重塑指的是将数据重新排列，也叫轴向旋转。 DataFrame提供了两个方法： stack: 将数据的列“旋转”为行。 unstack:将数据的行“旋转”为列。例如： ?...2.处理堆叠格式堆叠格式也叫长格式，一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式，例如： ?...3.DataFrame的povit方法虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。

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Python数据分析入门（六）：Pandas层级索引

下面创建一个Series，在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： pandas.indexes.multi.MultiIndex'...labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 选取子集根据索引获取数据...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。

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Python数据科学手册（四）【Pandas 索引和选择】

前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作，Pandas也具有类似的操作，这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。...索引器：loc,iloc和ix 使用传统的索引方式很容易引起混淆。...例如Series对象使用了整型数组进行显式声明，则data[1]将使用显式的索引，而data[1:3]还会继续使用隐式索引。...，所以Pandas提供了一些高级的索引器属性，这些索引器并不是函数，而是作为属性存在。...loc()方法总是使用显式索引： data.loc[1] # 'a' data.loc[1:3] 结果为 1 a 3 b dtype: object 而iloc()总是使用隐式索引： data.iloc

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Pandas数据重命名：列名与索引为标题

引言在数据分析和处理中，Pandas 是一个非常强大的工具。它提供了灵活的数据结构和丰富的操作方法，使得数据处理变得更加简单高效。其中，对数据的列名和索引进行重命名是常见的需求之一。...本文将从基础概念出发，逐步深入探讨如何使用 Pandas 对列名和索引进行重命名，并介绍一些常见问题、报错及解决方案。...基础概念在 Pandas 中，DataFrame 是最常用的数据结构之一，它类似于表格，由行和列组成。每一列都有一个名称（即列名），每一行有一个索引（默认是数字索引）。...索引重命名索引是对每一行数据的标识，默认情况下是递增的整数索引。但有时我们需要自定义索引，使其更具意义。同样地，Pandas 提供了多种方式来重命名索引。...希望这些内容能够帮助你在实际工作中更好地使用 Pandas 进行数据处理。

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Python数据分析入门（三）：Pandas索引操作

print(df_obj2.index) 运行结果： pandas.indexes.range.RangeIndex'> pandas.indexes.numeric.Int64Index...'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变，保证了数据的安全示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果...----> 2 df_obj2.index[0] = 2 /Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py...Int64Index，整数索引 MultiIndex，层级索引 DatetimeIndex，时间戳类型 Series索引 index 指定行索引名示例代码： ser_obj = pd.Series(...[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’] 注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。

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利用pandas进行数据分析（二）：索引与层次化索引

继上一节的基本数据结构的介绍之后，本节继续介绍中操作和的基本手段。一个最常用的操作就是索引，如何根据分析目的对和进行索引访问得到数据是利用进行数据分析的基本技能之一。...索引用的好，对于数据访问、筛选和过滤以及理解数据结构至关重要。 Series和DataFrame的索引方式可见的索引方式非常简单，既可以按其索引标签来进行索引，也可以按数字排序来进行索引。...再来看的索引和访问方式：具有行列属性，所以在索引上除了习惯性的按列索引之外，按行索引也是不错的数据访问方式：按列名进行多个列的索引时，传入的是一个形态。...pandas层次化索引说完了基础索引，再来看层次化索引。...以上是的层次化索引方式，再来看看的层次化索引：好了，本次推送就给大家介绍到这里啦。关于的数据索引和访问方法，除了对基本的语法有所熟识之外，更需要在实际的数据处理实践中练习掌握。

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

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Pandas数据切片与索引

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