使用重复索引按索引重塑Pandas数据帧 - 腾讯云开发者社区

pandas 排序 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index...=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],columns=['col2','col1']) print (unsorted_df) # 按标签排序 sorted_df = unsorted_df.sort_index...降序 print (sorted_df) sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=True) # 升序 print (sorted_df) # 按值排序

2.7K1 0

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] ?

7761 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

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。...Swap levels i and j in a MultiIndex on a particular axis. # 有必要增加一个sort_index=True的参数, 使得可以通过该参数设置交换索引后是否按索引重新排序

4.6K2 0

数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者寄语：本文对索引设定、常用索引型函数、重复元素处理、抽样函数等内容做了详细介绍。...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。...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。...，这在后面章节中的分组操作中可能是有用的，例如需要保留每组的第一个值： df.drop_duplicates('Class') 上边有些类似于mysql中按某列groupby之后,还能选择其他的非分组列

2.9K2 0

Logstash 索引数据按周归档

背景日志分析平台对网络设备和服务器日志进行收集时发现索引数据按天归档单个索引的大小能控制在1G 以内，ELk集群产生的索引数量过多，于是决定将索引数据归档规则改为按周归档。...索引按天归档 index => "networklogs-%{+YYYY.MM.dd}" 索引按周归档 index => "ism-prod-networklogs-%{+YYYY.ww}" 数据格式...索引管理使用 shell 进行索引周期管理（删除两周前的索引） #!...'{print $2}' | while read LINE do if [ $LINE -le $t1 ]; then echo "$LINE时间早于$t1，进行索引删除"

1.4K1 0

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...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...切片索引 ser_obj[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。...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

3.9K2 0

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...',index_col='ID') df.head() 效果等同于读取数据后, 使用set_index方法指定某一列为索引，但index_col的方式更简洁。...：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。...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。...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。

5.1K4 0

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

6302 0

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...，值为频率，按计数降序排列 ---- 数据清洗丢弃值drop() df.drop(labels, axis=1)# 按列（axis=1），丢弃指定label的列,默认按行。。。...按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex() 更新index或者columns，默认：更新index，返回一个新的DataFrame # 返回一个新的DataFrame，更新...'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,?

3.3K2 0

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。...再看按行索引的方式：所以在中按行索引也较为方便，特别注意一下方法即可，方法的以前版本为，本身即为索引访问之意。除此之外，针对和索引的方法还包括、以及等方法，具体大家可以试一试效果。...pandas层次化索引说完了基础索引，再来看层次化索引。

7229 0

【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。

210 0

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',

1651 0

python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。...print('存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['a','A']),'取值方法:',dfa.loc['a','A'].iloc[0]) print('---------------...-------------------------------------------------------') print('不存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['c','A'...：',pd.Series(dfa.loc['a','A']).iloc[0]) print('通用取值方法，：','不重复情况：',pd.Series(dfa.loc['c','A']).iloc[0]...最终，就是要清晰，使用的数据情况，从而选择具体的取值方法。

2.3K5 2

【MySQL】索引使用规则——（覆盖索引，单列索引，联合索引，前缀索引，SQL提示，数据分布影响，查询失效情况）

，在该索引中已经全部能够找到尽量使用覆盖索引 (查询使用了素引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到) ，减少select * 演示：我们查看索引紫色部分：上面比下面的效率好...多出的蓝色部分(返回的列)，不能够在在该索引中找到，上部分的效率比下部分高上部分：usingindexcondition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据下部分：using where;using...index:查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据 2.单列索引＆联合索引单列索引：即一个索引只包含单个列。...查询发现用到了创建的前五个字符构成的前缀索引 5.SQL提示——指定某个索引/忽略索引/强制索引 SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的...我们针对profession创建一个单列索引我们想要用这个单列索引，我们就建议索引use XX——MySQL不一定接受，要强制用force XX 6.数据分布影响——MySQL自我评估

1121 0

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

1.1K3 0

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。

5733 0

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。...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。...列名或索引重复当尝试重命名时，如果新名称已经存在，可能会导致冲突。...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。

2511 0

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。

7453 0

Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)

有兴趣的可以公众号回复 "索引" 获取演示原数据及 ipynb文件。数据清洗中，我们经常需要从原始数据中通行列索引规则选择需要用于后续处理分析的数据，这便是本次的主要内容。 ?...数据清洗(通过索引选择数据) 1.索引设置我们在使用pandas读取文件数据时，可以设定初始的索引。这里我用之前爬取过的拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下： ?...布尔索引取反、contains与isin ? 布尔索引 3.删除重复数据 duplicated方法返回是否重复的布尔列表 ?...查看原始数据重复值情况drop_duplicates方法删除重复数据，保留一条（可选第一条或最后一条） keep = 'last' 保留最后一条 keep = 'first' 保留第一条 ?...删除重复值 4.思考题采取至少2种以上获取偶数行的方式

5452 0

Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感...第一篇潘大师（初识Pandas）教程考虑到篇幅问题只讲了最基础的列向索引，但这显然不能满足同志们日益增长的个性化服务（选取）需求。...第二种是基于名称（标签）的索引，这是要敲黑板练的重点，因为它将是我们后面进行数据清洗和分析的重要基石。首先，简单介绍一下练习的案例数据： ?...和第一篇数据集一样，记录着不同流量来源下，各渠道来源明细所对应的访客数、支付转化率和客单价。数据集虽然简短（复杂的案例数据集在基础篇完结后会如约而至），但是有足够的代表性，下面开始我们索引的表演。...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

pandas排序按索引和值排序

Pandas数据切片与索引

数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

Logstash 索引数据按周归档

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

数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

初探pandas——索引和查询数据

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

利用pandas进行数据分析（二）：索引与层次化索引

【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

Pandas高级数据处理：多级索引

python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

【MySQL】索引使用规则——（覆盖索引，单列索引，联合索引，前缀索引，SQL提示，数据分布影响，查询失效情况）

Python数据科学手册（四）【Pandas 索引和选择】

Python数据分析入门（六）：Pandas层级索引

Pandas数据重命名：列名与索引为标题

Python数据分析入门（三）：Pandas索引操作

Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)

Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐