] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...# 检查重复行 df.duplicated() # 删除重复行 df.drop_duplicates() # 计算z分数 z_scores = (df - df.mean()) / df.std...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中,你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge
或字典(用于重命名行标签和列标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...query,按列对dataframe执行条件查询,一般可用常规的条件查询替代 ?...检测各行是否重复,返回一个行索引的bool结果,可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值,drop_duplicates...,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...两种数据结构作图,区别仅在于series是绘制单个图形,而dataframe则是绘制一组图形,且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。
初始DataFrame中将成为索引的列,并且这些列显示为唯一值,而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下: ?...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈(原因是存在“ 0 ”)。...如果不是,则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作,串联或简称为concat,而DataFrame是按行(垂直)连接的。...为了防止这种情况,请添加一个附加参数join ='inner',该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记:在列表和字符串中,可以串联其他项。...串联是将附加元素附加到现有主体上,而不是添加新信息(就像逐列联接一样)。由于每个索引/行都是一个单独的项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame中,这可以看作是行的列表。
data.loc[data['列四']==138,['列二','列三','列四']] #loc的条件筛选 可以看出行列 的索引访问支持 切片,添加逻辑判断等操作。...需要注意的是,在访问dataframe时,访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....({'2018_T001': 10, '2018_T005': 12}) # 或者使用insert 方法,可以在指定位置添加一个新列 nval = np.arange(100, 110).reshape...[:, "ix"] = nval # 传入行列索引信息,确定新列标签名 # 添加新行 df.append(df2) # 添加新行,使用append 方法即可 # concat 多列连接 # concat...多行连接 与多列连接的方式仅在于axis 参数指定,axis=0按行操作即多行连接,否则按列连接 # 删除一列,在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的,但可以更改位置参数,将新列添加到任何位置。...,则 loc=0 column: 给插入的列取名,如 column='新的一列' value:新列的值,数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复,选择...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df: 在第三列的位置插入新列: #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列,从0开始计算...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件,保持原来的值,不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN,也可以指定特殊值。...用法: DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc:按标签(column和index)选择行和列 iloc:按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据
数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...,储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀,默认为('_x','_y') indicator:是否生成一列新值_merge,来为合并后的每行标记其中的数据来源,有left_only,right_only...;'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据,缺失则填充缺省值 lsuffix:对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix:对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort:表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...细心的你会发现虽然我们成功得到了一个数据框按行的随即全排列,但是每一行的行index却依然和打乱前对应的行保持一致,如果我们利用行标号进行遍历循环,那么实际得到的每行和打乱之前没什么区别,因此下面引入一个新的方法...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中,经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析,在SQL中我们可以使用Select语句来选择,而在pandas中,也有几种相类似的方法: 方法1: A =
pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元,来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中,可以使用条件公式进行逻辑比较。...删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。...添加一行 假设我们使用 RangeIndex(编号为 0、1 等),我们可以使用 DataFrame.append() 在 DataFrame 的底部添加一行。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
结果的行索引是多个数据的行索引拼接的结果,如果有相等的行索引会重复多行。 2. 按列连接 ?...结果的列索引是多个数据的列索引拼接的结果,如果有相等的列索引会重复多列。 二连接基本原理解析 ---- 上面两个例子的连接原理如下。 1. 按行连接 ? 2. 按列连接 ?...在这两个例子中,按行连接时,两个DataFrame的列索引相同,按列连接时,两个DataFrame的行索引相同,所以结果看起来很直观。 3. 被连接数据的索引不同 ? 连接原理如下。 ?...这个例子中,两个DataFrame的行索引和列索引都不相等,将它们按行连接时,先将两个DataFrame的行拼接起来,然后在每行中没有数据的列填充空值。按列连接同理。...根据上面的三个例子(例1~例3),可以总结连接的原理为(按行连接,按列同理): 第一步,将数据按行拼接起来,如果有行索引相等的行,行索引会重复多行。
Row元素的所有列名:** **选择一列或多列:select** **重载的select方法:** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列,返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考:王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中,需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...— 有时候需要根据某个字段内容进行分割,然后生成多行,这时可以使用explode方法 下面代码中,根据c3字段中的空格将字段内容进行分割,分割的内容存储在新的字段c3_中,如下所示 jdbcDF.explode...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。
Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们有三个不同的城市,在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测(行)中包含一个要素的多个条目,但您希望在单独的行中分析它们。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行(如果未指定其它方式,则默认为 inner 方式) outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe...Replace 顾名思义,它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值,第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。
从现有的列创建新列: ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列,可以用 .drop() 函数。...获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行,你需要用 .loc[] 来按索引(标签名)引用这一行,或者用 .iloc[],按这行在表中的位置(行数)来引用。 ?...此外,你还可以制定多行和/或多列,如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式,除了直接指定选中某些列外,还能接收一个条件语句,然后筛选出符合条件的行/列。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值,在一个 DataFrame 里往往是独一无二,与众不同的。找到不重复的值,在数据分析中有助于避免样本偏差。...在上面的例子中,数据透视表的某些位置是 NaN 空值,因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...重设索引,但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...18.插入新列 我们可以向DataFrame添加新列,如下所示: group = np.random.randint(10, size=6) df_new['Group'] = group df_new...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据(例如客户名称)过滤观察结果(行)。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同的列,该怎么办? 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 列。 ?...不过,用 isin() 方法筛选会更清晰,只要传递电影类型的列表就可以了。 ? 如果想反选,可在条件前添加一个波浪符(tilde ~)。 ? 14....把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列,用 str.split() 方法,按空格分割,并用 expand 关键字,生成一个新的 DataFrame。 ?...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,但返回与原始数据行数一样的输出结果,本例中为 4622 行。 ?
设置verify_integrity参数为True,是为了避免结果中的行索引重复,但很可能会导致添加失败,所以需要先观察原始数据是否适合。...即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复,也可以添加成功(verify_integrity不为True)。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...join(): 加入操作,可以在一个DataFrame中加入多个DataFrame,结果都是按列进行合并的。...append(): 添加操作,可以将多个DataFrame添加到一个DataFrame中,按行的方式进行添加。添加操作只是将多个DataFrame按行拼接到一起,可以重设行索引。
header:表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引,默认为0,即第一行数据作为列索引。...header:表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names:表示DataFrame类对象的列索引列表。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df...; pd.concat()通过axis参数指定在水平还是垂直方向拼接; df.append()在DataFrame的末尾添加一行或多行;大致等价于pd.concat([df1,df2],axis=0...# 重塑df,使之具有两层行索引 # 原来的列数据one, two, three就到了行上来了,形成多层索引。
在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...行和列都有索引,它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下,索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...现在,您的 DataFrame 按城市条件下测量的平均 MPG 降序排序。MPG 值最高的车辆在第一排。...按升序按索引排序 您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行,因此索引变得杂乱无章。
9、10、11行三种方式均可以导入文本格式的数据。 特殊说明:第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。...当没有指明用哪一列进行连接时,程序将自动按重叠列的列名进行连接,上述语句就是按重叠列“key”列进行连接。也可以通过on来指定连接列进行连接。...2、索引上的合并 (1)普通索引的合并 Left_index表示将左侧的行索引引用做其连接键 right_index表示将右侧的行索引引用做其连接键 上面两个用于DataFrame中的连接键位于其索引中...可以用left(right)=False来设置哪边是闭合的。 清理数据集 主要是指清理重复值,DataFrame中经常会出现重复行,清理数据主要是针对这些重复行进行清理。...利用drop_duplicates方法,可以返回一个移除了重复行的DataFrame. 默认情况下,此方法是对所有的列进行重复项清理操作,也可以用来指定特定的一列或多列进行。
如果要查看特定数量的行,还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行(head 方法的默认值),我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...请注意,Python 索引从0开始,而不是1,这样,如果要调用 dataframe 中的第一个值,则使用0而不是1!你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看!...有12个国家的 GDP 超过 50000! 选择属于以 s 开头的国家的行。 现在可以显示一个新 dataframe,其中只包含以 s 开头的国家。...现在我们完成了,我们可以快速看看,添加了几个可以操作的列,包括不同年份的数据来源。 现在我们来合并数据: ? 我们现在可以看到,这个表格包含了人均 GDP 列和具有不同列的遍及全国的数据。...事实上,你将要重复我们所有的计算,包括反映每个国家的人口列的方法!看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。
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