切片Pandas数据帧非单调索引 - 腾讯云开发者社区

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。...布尔选择有与或非，分别用&，|，~来实现，例如获取李四和王五的成绩单。

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Pandas知识点-索引和切片操作

索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作...本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方式可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍前面介绍DataFrame和Series的文章中，代码是在Pycharm中编写的，本文和后面介绍Pandas...三、读取指定位置的数据 ? Pandas中获取指定位置数据的索引方式默认是“先列后行”，这与numpy中ndarray的索引方式“先行后列”是相反的。...在Pandas中，取数据的逻辑通常是先获取某一列数据，然后再取这列数据中的某个数据，所以默认采用了“先列后行”的方式，如果顺序反了会报错。 ?...以上就是Pandas中的索引和切片基本操作介绍，如果需要获取数据和代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas03”关键字获取本文代码和数据。

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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...6 c 7 b 8 a 9 dtype: int64 a 10 b 10 c 10 d 10 f 10 g 10 dtype: int64 利用pandas...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

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数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

1101,1203,2402],columns=['Height','Gender']) 可以选择缺失值的填充方法： fill_value和method（bfill/ffill/nearest），其中method参数必须索引单调...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...df_temp.reindex(index=df[0:5][['Weight','Height']].index,columns=df[0:5][['Weight','Height']].columns) 如果df_temp单调还可以使用...# 传入一个和索引层级等长的list, 不需要命名的层级赋值 None, 需要命名的层级传入字符串 dftemp.index.names=[None,None,'RIGHT'] 当然非层次化索引也可以用

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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。...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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数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。创建多级索引 1....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。...一般切片当索引不排序时，单个索引会报出性能警告 df_using_mul.loc['C_2','street_5'] 该函数检查索引是否排序 df_using_mul.index.is_lexsorted..., 是个闭区间非元组也是合法的，表示选中该层所有元素 df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street_7'):'C_3'].head() df_using_mul.sort_index...使用元素和元组组成的切片时, 就不会报错了, 但这时候需注意传入的切片不应该再包含在[]内。

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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...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。...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名示例代码...，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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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...Series： count(),value_counts()，前者是统计总数，后者统计各自value的总数 ---- df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为...就将这行删除 df.dropna(axis=1)#每列只要有空值，整列丢弃 df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留...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...df.reset_index() ---- 数据选取 [] 只能对行进行（row/index）切片，前闭后开df[0:3]，df[:4]，df[4:] where 布尔查找 df[df["

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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...df.iloc[3::4,7::-2]#.head() ⑥ 函数式索引注意: 由于是iloc,返回值必须是由默认整数索引作为元素构成的类list的数据结构。...s[0:4] ③ 函数式索引注意使用lambda函数时，直接切片(如：s[lambda x: 16::-6])就报错，此时使用的不是绝对位置切片，而是元素切片，非常易错。...，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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深入理解四种数据库索引类型（- 唯一索引非唯一索引 - 主键索引（主索引） - 聚集索引非聚集索引 - 组合索引）唯一索引非唯一索引主键索引（主索引）聚集索引非聚集索引5.组合索引（联合索引）

唯一索引/非唯一索引主键索引（主索引）聚集索引/非聚集索引组合索引唯一索引/非唯一索引唯一索引 1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复...非唯一索引 2.非唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复，不要求唯一。主键索引（主索引） 3.主键索引（主索引）是唯一索引的特定类型。...扩展：聚集索引和非聚集索引的区别？分别在什么情况下使用？聚集索引和非聚集索引的根本区别是表中记录的物理顺序和索引的排列顺序是否一致。...非聚集索引的记录的物理顺序和索引的顺序不一致其他方面的区别： 1.聚集索引和非聚集索引都采用了 B+树的结构，但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式...聚集索引的叶节点就是数据节点，而非聚集索引的叶节点仍然是索引节点。 2.非聚集索引添加记录时，不会引起数据顺序的重组。

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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。...例如，在金融数据分析中，我们可能想要按日期和股票代码同时对数据进行索引；或者在实验数据中，按照实验批次和样本编号进行索引。...如果确实需要不同类型的数据作为索引，考虑将它们转换为合适的类型后再构建索引。...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',...然后演示了如何解决索引层级混乱的问题，通过交换索引层级并重新排序数据。接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。

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Python进阶之Pandas入门(五) 数据流切片，选择，提取

前言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。到目前为止，我们主要关注数据的一些基本总结。...下面是您需要经常使用的其他切片、选择和提取方法。...列提取在开始之前，我们先把数据集导入进来： import pandas as pd movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col...在Python中，只需使用像example_list[1:4]这样的括号进行切片。...与isnull()类似，它返回Series真值和假值:对于雷德利·斯科特导演的电影为真，对于非雷德利·斯科特导演的电影为假。我们想过滤掉所有不是雷德利·斯科特导演的电影，换句话说，我们不想要假电影。

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左手用R右手Python系列5——数据切片与索引

今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。...行切片：（行切片同样可以使用行号：） mpg[1:10,] ? 通常情况下这种取值是没有任何意义的，行索引最常用的场景是用于条件索引，来基于分类字段筛选数据子集。...再高级一点儿的切片与索引方法有木有呢，当然有了，datatable包把所有的数据框索引与切片功能参数全都封装到了数据框内部，不过鉴于datatable语法对于初学者会引起不适，而且我平时使用的也比较少，...只懂一些皮毛，感性的话，可以自行扩展学习，以上切片与索引方式最足够你完成数据分析工作中的所有切片索引需求。...R语言默认索引从1开始，Python从0开始（不包含尾部）。 R语言与Python均可以基于数据框自身进行索引切片，同时又都可以通过外部索引函数进行条件索引。

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python数据分析——数据的选择和运算

主要有以下四种方式：索引方式使用场景基础索引获取单个元素切片获取子数组布尔索引根据比较操作，获取数组元素数组索引传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集数组的索引主要用来获得数组中的数据...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]。...而在选择行和列的时候可以传入列表,或者使用冒号来进行切片索引。...关键技术：二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...非空值计数【例】对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv，形式如下所示，请利用Python对数据读取，并计算数据集每列非空值个数情况。

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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。...Series数据选择前面说过，Series有些操作类似一维Numpy数组，有些操作类似Python字典。...： data['a':'c'] # 显式声明索引进行切片 data[0:2] # 隐式切片注意上面的索引操作是有区别的，前者包含了最后一个元素，而后者并不包含。...，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。...这些索引操作也可以用来赋值或者修改值： data.iloc[0, 2] = 90 其它常用索引直接对DataFrame索引获取到的是列，而切片获取的则是行： data['Florida':'Illinois

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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。...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。...建议先处理缺失值再进行重命名操作：# 填充缺失值df.fillna(method='ffill', inplace=True)总结通过对 Pandas 的列名和索引进行重命名，可以使数据更加清晰易懂，便于后续分析...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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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。...需要注意的是，中索引与切片有一点细微的区别就是索引的末端是包括在内的。...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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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...ser_obj[‘label’], ser_obj[pos] 示例代码： # 行索引 print(ser_obj['b']) print(ser_obj[2]) 运行结果： 1 2 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。...示例代码： # 切片索引 print(ser_obj[1:3]) print(ser_obj['b':'d']) 运行结果： b 1 c 2 dtype: int64 b 1 c

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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： ?...读取数据时指定索引 1.1.reindex reindex方法可以重新进行索引排序，如果某个索引值之前不存在则会引入缺失值。 ?...函数式索引 2.3. []操作符方法 df[val]主要是选取某列或某些列序列，当然我们也可以通过切片形式选取行（这里是整数索引切片形式） 2.3.1.行索引 ? 行索引 2.3.2.列索引 ?...列索引 2.3.3.混合索引与函数式索引 ? 混合索引与函数式索引 2.3.4.布尔索引布尔索引可以理解为条件判断，根据条件判断选择满足的数据，是我们在数据清洗中最常见的手段之一。

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Pandas数据切片与索引

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