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Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...的Series对象比它模仿的一维Numpy数组更加通用 Series是广义的Numpy数组 Series对象和Numpy数组基本可以等价代换，但两者间的本质差异其实是索引: Numpy数组通过隐式定义的整数索引获取数值...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...DataFrame是广义的Numpy数组 如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组，那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列索引的二维数组。

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python数据分析——数据的选择和运算

在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...正整数用于从数组的开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组的结尾开始索引元素，其中最后一个元素的索引是-1，第二个到最后一个元素的索引是-2，以此类推。...关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...关键技术: NumPy数组的索引和切片,一维数组切片的语法为: [start:stop:step]。...如果为True,则不要使用连接轴上的索引值。生成的轴将标记为0…, n-1。 join_axes-这是索引对象的列表。用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。

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    pandas（一）

    ']  支持切片操作 pd.Series(data,index=index) data可以是列表或numpy数组 pd.Series([2,4,6]) 也可以是标量，创建时会重复填充到每个索引上 pd.Series...([5,index=[100,200,300]) 也可以是字典，index默认是字典的键 pd.Series({2:'a',3:'b'}) series的字典式映射方法  data=pd.Series(...*注意此处data是前面series创建好的有索引的对象 通过numpy创建 pd.DataFrame(np.random.rand(3,2), 　　　　　　columns=['name','age']...] 等价于data.name,推荐前者 data.values  查看数组数据 data.values[0] 查看第一行数据 data.T 转置 loc,iloc与series对象中的用法相同 data.loc...','age']] 更新数据 data[0,1]= 20 numpy通用函数pandas也适用 当用两个series对象创建dataframe对象时，会取两个对象的并集，没有的用nan代替 两个dataframe

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

    如果请求的索引器超出范围，.iloc将引发IndexError，除了切片索引器允许超出范围索引（这符合 Python/NumPy 的切片语义）。允许的输入为： 一个整数，例如5。...警告 当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是0-based索引。在切片时，起始边界是包含的，而上限是排除的。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数，例如5。 一个整数列表或数组[4, 3, 0]。...此图是使用包含使用numpy.random.randn()生成的浮点值的 3 列的DataFrame创建的。

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    【数据处理包Pandas】Series的创建与操作

    1、创建时如果是不同类型的数据，则会统一转化为 object 类型 # 创建时如果是不同类型的数据，则会统一转化为object类型 tp1 = pd.Series([0.25, '0.5', 0.75,...（一）Series对象看作一维的Numpy数组 基于位置索引的切片，不包含终值；基于标签索引的切片，包含终值。...print(score[score>85]) # 使用布尔数组做索引，得到的仍是Series对象 print(data[[2,0,1]]) # 使用花式索引（整数列表），得到的仍是Series对象...: float64 （二）Series对象看作特殊的字典 用键访问对应的值：字典不存在切片操作，因此切片操作是把 Series 对象看成 Numpy 而非字典。...print(score['s02']) # 用键访问对应的值(字典不存在切片操作，因此切片操作是把Series对象看成Numpy而非字典) print(score.get('s03',0)) # 通过

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    python数据分析——数据预处理

    它可以应用于numpy数组对象，返回一个表示数组形状的元组。 使用方法如下： numpy.shape(arr) 参数说明： arr：要获取形状的数组对象。...以下是一个示例代码，展示了如何使用dtype属性获取数组元素的数据类型： import numpy as np # 创建一个整型数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])...例如，df.drop_duplicates()返回一个没有重复行的新DataFrame。 替换重复值：使用.replace()方法可以将DataFrame中的重复值替换为其他值。...示例 【例】利用numpy库的arange函数创建一维浮点数数组arr1,然后将arr1数组的数据类型转换为整型。 关键技术: astype函数。...需要注意的是，lower()函数返回的是一个新的字符串，原字符串不会被改变。 此外，lower()函数只能应用于字符串，如果应用于其他类型的数据（如整数或浮点数），会抛出TypeError异常。

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    猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

    位置下标从0开始,输出结果为numpy.float格式，可以通过float()函数转换为python float格式,numpy.float与float占用字节不同,s[-1]会报错？...是一个结构类似于二维数组或表格的对象，与Series类对象相比，DataFrame类对象也由索引和数据组成，但该对象有两组索引，分别是行索引和列索引。...NaN 设置索引 set_index() 将已存在的列标签设置为 DataFrame 行索引。...使用[]访问数据 变量[索引] 需要说明的是，若变量的值是一个Series类对象，则会根据索引获取该对象中对应的单个数据；若变量的值是一个DataFrame类对象，在使用“[索引]”访问数据时会将索引视为列索引...需要说明的是，若变量是一个DataFrame类对象，它在使用"loc[索引]"或"iloc[索引]"访问数据时会将索引视为行索引，获取该索引对应的一行数据。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

    通常使用标量进行索引会降低维度。使用标量切片DataFrame将返回一个Series。使用标量切片Series将返回一个标量。但是对于重复项，情况并非如此。...通常使用标量进行索引将减少维度。使用标量对DataFrame进行切片将返回一个Series。使用标量对Series进行切片将返回一个标量。但是对于重复项，情况并非如此。...数组 目前，分类数据和底层的Categorical是作为 Python 对象实现的，而不是作为低级别的 NumPy 数组 dtype。...数组 当前，分类数据和底层的 Categorical 是作为 Python 对象实现的，而不是作为低级 NumPy 数组 dtype。...NumPy 数组而不是Categorical时也会发生这种情况：使用整数数组（例如np.array([1,2,3,4])）将表现出相同的行为，而使用字符串数组（例如np.array(["a","b",

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

    当你使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分地确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。...警告 当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是基于 0 的索引。在切片时，起始边界是包含的，而上限是不包含的。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数例如5。 一个整数数组或列表[4, 3, 0]。...当您使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。

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    Pandas

    而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。 Pandas 数据结构 DataFrame 是 Pandas 最常用也是非常重要的一个对象，它是一个二维的数据结构，数据以行和列的表格方式排列。...创建 DataFrame 的方式有很多种，一般比较常用的是利用一个字典或者数组来进行创建 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame...进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...DataFrame.ix[] 方法进行切片，该方法可以看成是上述切片访问方法的结合。...DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) # 一般情况下会把结果进行转置，更符合我们的使用习惯 df.describe

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（八）

    assign() 的函数签名只是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series或 NumPy 数组），或者是要在DataFrame上调用的一个参数的函数。...Series 类似于 ndarray Series的行为与ndarray非常相似，并且是大多数 NumPy 函数的有效参数。但是，诸如切片之类的操作也会切片索引。...assign() 的函数签名简单地是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series 或 NumPy 数组），也可以是要在 DataFrame 上调用的一个参数的函数。...如果有任何嵌套的字典，这些将首先转换为 Series。如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。...assign() 的函数签名只是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series 或 NumPy 数组），或者是要在DataFrame 上调用的一个参数的函数。

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    一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的...],fill_value=0).T #列插补技巧 ————————————————————————————————————- 三、切片与删除、增加操作与选中 dataframe实质是numpy的高阶表现形式...参考文献：Python 数据分析包：pandas 基础 4、DataFrame转换为其他类型 参考：pandas.DataFrame.to_dict df.to_dict(orient='dict...，因为不带上会出现索引都是0000，那么就不能方便地使用切片，而发生切片都是“0” 参考：【原】十分钟搞定pandas ————————————————————————————————————- 延伸二...其中注意： series没有转置的情况 series没有转置的情况，我在尝试Series之间的横向合并的时候，只能纵向拼接。所以，需要转化成dataframe格式才能进行纵向拼接。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

    此外，如果 astype 操作无效，它们将引发异常。 向上转型始终遵循NumPy规则。如果操作涉及两种不同的 dtype，则将使用更通用的 dtype 作为操作的结果。...: object 注意 当尝试使用astype()和loc()将一部分列转换为指定类型时，会发生向上转型。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。...此外，如果 astype 操作无效，它们将引发异常。 向上转型始终遵循NumPy规则。如果操作涉及两种不同的数据类型，则将使用更通用的数据类型作为操作的结果。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。

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    数据分析利器--Pandas

    1、前言 pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None； 2、预备知识点详解 NumPy...（参考：Python 科学计算 – Numpy） Series： Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做 索引。...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...（参考：Series与DataFrame） NaN/None： python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...名称 维度 说明 Series 1维 带有标签的同构类型数组 DataFrame 2维 表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列 DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame

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