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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？

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    SQL中的行转列和列转行

    而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；...这里重点解释其中的三个细节： 在每个单门课的衍生表中，例如这句：SELECT uid, '语文' as course, `语文` as score，用单引号包裹起来的课程名称是字符串常量，比如语文课的衍生表中的课程名都叫语文...这实际上对应的一个知识点是：在SQL中字符串的引用用单引号（其实双引号也可以），而列字段名称的引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值的记录，这实际是由于在原表中存在有空值的情况，如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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    SQL 中的行转列和列转行

    行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...您可能需要将当前数据库的兼容级别设置为更高的值，以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 的信息，请参见帮助。...这个是因为：对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。

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    MySQL中的行转列和列转行操作，附SQL实战

    本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....列转行列转行操作指的是将表格中多列数据转换为一行数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....是转换后的列的值。...在每个子查询中，pivot_column部分是列的名称，value_column则是该列的值。例如，假设我们有一个表格记录每月销售额，字段包括年份、月份和销售额。...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景，能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中，可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 首先，我们先创建一个...列的名称或者标签来寻找我们需要的值。...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果： 注意： 这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

    10K21

    动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    下面我们来逐行分析代码的具体实现： import numpy as np import pandas as pd 这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

    15700

    【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、插入元素、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁

    COL：存储该节点在矩阵中的列号。 VAL：存储该节点的元素值。   每一行都有一个表头节点，它引导着该行的循环链表，循环链表中的每个节点按照列号的顺序排列。...关于循环链表： 【数据结构】线性表（三）循环链表的各种操作（创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间） 在稀疏矩阵的十字链表中，每一行和每一列都有一个表头节点。...创建一个新的节点，并将行、列和值存储在节点的相应字段中。...遍历当前行的每一列，从第一列到最后一列： 如果当前节点存在且与当前列匹配，则打印节点的值。 否则，打印0。 打印换行符。 5....通过行表头节点数组获取当前行的行链表头节点。 遍历当前行的行链表，打印每个节点的行、列和值。 打印换行符。

    24210

    Python代码示例：数据清洗、表合并和分组计算销售额

    首先，我们需要生成模拟的销售数据和商品详情数据。我们创建了一个包含订单编号、产品名称和数量的销售数据表，以及一个包含产品名称、类别和单价的商品详情表。...我们使用pd.read_csv()函数读取CSV文件，然后使用dropna()函数去除销售数据表中的空值行。使用pd.merge()函数按照产品名称进行左连接合并销售数据表和商品详情表。...('product_data.csv') # 数据清洗 # 去除销售数据表中的空值行 sales_data = sales_data.dropna() # 合并销售数据表和商品详情表 merged_data...我们使用groupby()函数按照类别进行分组，并使用agg()函数计算总数量和总价格。然后，我们计算销售额，并将其添加到分组后的数据中。...sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv') product_data = pd.read_csv('product_data.csv') # 数据清洗 # 去除销售数据表中的空值行

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    （数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 　　这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃...图7 DropNa: 　　这个类用于丢弃数据中空值元素，其主要参数与pandas中的dropna()保持一致，核心参数如下： axis：0或1，0表示删除含有缺失值的行，1表示删除含有缺失值的列...：str型，用于定义结果列的名称（因为ApplyToRows作用的对象是一整行，因此只能形成一列返回值），默认为'new_col' follow_column：str型，控制结果列插入到指定列名之后，默认为...，默认为None，即对全部类别型变量进行哑变量处理 dummy_na：bool型，决定是否将缺失值也作为哑变量的一个类别进行输出，默认为False即忽略缺失值 exclude_columns：list，...时，原始变量有几个类别就对应几个哑变量被创造；当设置为指定类别值时（譬如设置drop_first = '男性'），这个值对应的类别将不进行哑变量生成 drop：bool型，控制是否在生成哑变量之后删除原始的类别型变量

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    案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    ：0或1，0表示删除含有缺失值的行，1表示删除含有缺失值的列 下面是举例演示，首先我们创造一个包含缺失值的数据框： import numpy as np # 创造含有缺失值的示例数据 df = pd.DataFrame...：str型，用于定义结果列的名称（因为ApplyToRows作用的对象是一整行，因此只能形成一列返回值），默认为'new_col' follow_column：str型，控制结果列插入到指定列名之后，默认为...，默认为None，即对全部类别型变量进行哑变量处理 dummy_na：bool型，决定是否将缺失值也作为哑变量的一个类别进行输出，默认为False即忽略缺失值 exclude_columns：list，...时，原始变量有几个类别就对应几个哑变量被创造；当设置为指定类别值时（譬如设置drop_first = '男性'），这个值对应的类别将不进行哑变量生成 drop：bool型，控制是否在生成哑变量之后删除原始的类别型变量...的方法，直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline，而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数（如verbose控制是否打印过程）之外，还可以用类似scikit-learn

    82410

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路.../一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    在Python中进行探索式数据分析（EDA）

    根据以上结果，我们可以看到python中的索引从0开始。 底部5行 ? 要检查数据框的维数，让我们检查数据集中存在的行数和列数。...数据形状 数据集中共有11914行和16列 数据集的简明信息 现在，检查数据类型以及数据集中所有变量的摘要。它包括存在的非空值的数量。 ? 如果变量中存在字符串，则数据类型将作为对象存储。...以上结果表明，许多变量（例如发动机燃料类型，发动机HP，发动机汽缸，门数和市场类型）在数据中缺少值。 我们可以通过另一种方法检查数据类型： ? 打印数据集的列 ?...由于列的名称很长，让我们重命名它们。 重命名列 ? 删除列 ? 删除数据框不需要的列。数据中的所有列不一定都相关。在这个数据中，受欢迎程度、门的数量、车辆大小等列不太相关。...分类变量的直方图 ? 这是“ 制造变量” 的计数图。每个条形图都显示数据集中存在的类别计数。 离群值检查 离群值是与其他值或观察值明显不同的值。离群值会在建模中产生重大问题。

    3.3K30

    Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

    dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值    1.2 重复值的处理1.2.1...（1）QL称为下四分位数，表示全部观察中四分之一的数据取值比它小 ​ （2）QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大 ​ （3）IQR称为四分位数间距，是上四分位数0与下四分位数则之差...数据重塑  3.1 重塑层次化索引  ​ Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...数据转换  4.1 重命名轴索引  Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。 ...哑变量又称应拟变量，名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，用来反映某个交量的不间类别 ​ 使用哑变最处理类别转换，事实上就是将分类变量转换为哑变最矩阵或指标矩阵，矩阵的值通常用“0”或“1”表示

    5.5K00

    机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

    在这个(10 x 10)的矩阵中，行依然表示样本的真实值，列依然表示算法预测样本的预测值，因此对于第 i 行第 j 列的位置表示的是样本的真实值为 i 预测值为 j 的样本数量。...i 预测值为 i 的样本数量相对来说比较多，而第 i 行第 i 列的位置就是混淆矩阵中的对角线。...通过观察混淆矩阵依然会发现算法会犯一些错误，比如矩阵第4行的第0列为2（从第0行第0列开始，下同），表示的是有两个样本真实值为数字4但是算法错误预测为数字0。...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个行的和，即cfm / row_sums； 我们并不关注那些完全预测正确的结果，所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为...比如对于error_matrix矩阵的第1行第9列元素值（从第0行第0列开始），表示真实为数字1但是算法错误预测为数字9的所有样本数占所有真实为数字1的样本总数的比重。

    5.4K40

    左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

    这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...() #份数表示的列联表 margin.table() #添加边际和 addmargins() #将边际和放入表中 ftable() #创建紧凑型列联表 一维列联表： mytable...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None..., normalize=False ) 透视表的参数设定非常直观，其理念大致与Excel中的透视表理念一致，只要把握好关于行、列、度量值和聚合函数的设定规则即可

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