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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

我们还将学习如何从 JSON 格式，HTML 文件和 PICKLE 数据集中读取数据，并且可以从基于 SQL 的数据库中读取数据。 读取 JSON 文件 JSON 是用于结构化数据的最小可读格式。...二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...Pandas 有一种选择行和列的方法，称为loc。 我们将使用loc方法从之前创建的数据集中调用数据帧。...我们还学习了根据从数据创建的布尔序列过滤数据的方法，并且学习了如何将过滤数据的条件直接传递给数据帧。 我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。...我们正在使用 seaborn 的lmplot方法。 然后，我们从数据集中传递两个列名称为x和y，并将 data 参数设置为我们的 Pandas 数据帧。

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    Pandas 秘籍：1~5

    重命名行和列名称 创建和删除列 介绍 本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。...在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...get_dtype_counts是一种方便的方法，用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...准备 此秘籍向您展示如何使用.iloc和.loc索引器从数据帧中选择行。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。

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    Pandas 秘籍：6~11

    但是，像往常一样，每当一个数据帧从另一个数据帧或序列添加一个新列时，索引都将在创建新列之前首先对齐。 准备 此秘籍使用employee数据集添加一个新列，其中包含该员工部门的最高薪水。...准备 在本秘籍中，我们使用groupby方法执行聚合，以创建具有行和列多重索引的数据帧，然后对其进行处理，以使索引为单个级别，并且列名具有描述性。...它接受所有列名并转置它们，因此它们成为新的最里面的索引级别。 请注意，每个旧列名称仍如何通过与每个状态配对来标记其原始值。3 x 3数据帧中有 9 个原始值，这些值被转换为具有相同数量值的单个序列。...即使所得的latitude和longitude列似乎是浮点数，也并非如此。 它们最初是从对象列进行解析的，因此仍然是对象数据类型。 步骤 3 使用字典将列名称映射到其新类型。...一种技巧是使用pd.Categorical从每个演员/导演姓名中创建一个分类数据类型。 分类数据类型具有从每个值到整数的内部映射。 在codes属性中可以找到该整数，该属性用作唯一 ID。

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    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    好的 JSON 具有已定义的格式，但是没有始终严格执行的特定数据架构。...这些列是数据帧中包含的新Series对象，具有从原始Series对象复制的值。 可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...一种常见的情况是，一个Series具有整数类型的标签，另一个是字符串，但是值的基本含义是相同的（从远程源获取数据时，这很常见）。...在创建数据帧时未指定列名称时，pandas 使用从 0 开始的增量整数来命名列。...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。

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    【LangChain系列3】【检索模块详解】

    例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...它允许你指定如何从 JSON 结构中提取信息，并将其作为文档内容和元数据。...(即指定要提取的数据路径)自定义内容和元数据：你可以指定要从 JSON 数据中提取的内容键（content_key）（即内容对应的键值是什么），以及如何生成每个文档的元数据（通过 metadata_func...自定义列名：如果 CSV 文件没有标题行，你可以在创建 CSVLoader 实例时提供列名列表。选择特定列：你可以选择加载 CSV 文件中的特定列，而不是加载所有列。...FAISS：用于创建向量数据库。TextLoader：用于加载文本文件。HuggingFaceEmbeddings：另一个用于生成文本嵌入向量的类。

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    总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

    pd.DataFrame() # 自己创建数据框，用于练习 pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂...pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串导⼊数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML⽂件，抽取其中的tables表格 导出数据...df1.to_excel(writer,sheet_name='单位')和writer.save()，将多个数据帧写⼊同⼀个⼯作簿的多个sheet(⼯作表) 查看数据 这里为大家总结11个常见用法。...、数据类型和内存信息 df.columns() # 查看字段（⾸⾏）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看...(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建⼀个按列col1进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值

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    R数据科学|第八章内容介绍

    使用readr进行数据导入 本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。...： 参数 作用 file 读取的文件路径，路径名需要用反斜杠表示 col_names 如果为TRUE，输入的第一行将被用作列名，并且不会包含在数据帧中。...如果为FALSE，将自动生成列名:X1, X2, X3等。如果col_names是一个字符向量，这些值将被用作列的名称，并且输入的第一行将被读入输出数据帧的第一行。...缺少(NA)列名将产生一个警告，并被填充为哑名X1, X2等。重复的列名将生成警告，并使用数字后缀使其惟一。 col_types 设置类变量的类型 locale 区域设置控制的默认值因地方而异。...默认的区域设置是以美国为中心的(如R)，但您可以使用locale()创建自己的区域设置，控制默认时区、编码、十进制标记、大标记和日/月名称等内容。 na 字符串的字符向量，解释为缺少的值。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...考虑一个二维矩阵，其一维为“ B ”和“ C ”（列名），另一维为“ a”，“ b ”和“ c ”（行索引）。 我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?

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    构建数据可视化代理（Plotly）

    Plotly 是我最喜欢的数据可视化库。在广泛撰写有关使用 Plotly 创建高级可视化的文章后，我产生了好奇：我能否通过仅提供 dataframe 和自然语言指令来教语言模型构建我喜欢的可视化？...以下是通过构建代理我旨在解决的一些关键问题： 描述你的数据：LLM 本质上不知道你的数据集的具体信息，例如列名称和行详细信息。手动提供此信息可能很麻烦，尤其是在数据集变大时。...如果没有此上下文，LLM 可能会产生幻觉或发明列名称，从而导致数据可视化中的错误。 样式和偏好：数据可视化是一种艺术形式，每个人都有独特的审美偏好，这些偏好因图表类型和信息而异。...不是一个好的输出 设计 要构建此应用程序，我们需要为 LLM 代理配备两个工具，以便帮助它生成更好的数据可视化。一个工具提供有关数据集的信息，另一个工具包含有关样式的信息。...要编制索引的数据包括列名称、数据类型以及值的最小、最大和平均范围。这有助于代理了解他们正在处理的变量类型。 在此示例中，使用了 layoff.fyi 中的数据。

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    PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

    本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...与读取 CSV 不同，默认情况下，来自输入文件的 JSON 数据源推断模式。 此处使用的 zipcodes.json 文件可以从 GitHub 项目下载。...如果事先知道文件的架构并且不想使用inferSchema选项来指定列名和类型，请使用指定的自定义列名schema并使用schema选项键入。...使用 PySpark StructType 类创建自定义 Schema，下面我们启动这个类并使用添加方法通过提供列名、数据类型和可为空的选项向其添加列。...应用 DataFrame 转换 从 JSON 文件创建 PySpark DataFrame 后，可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。

    1.1K20

    Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程二

    从编程模型的角度来看，有几点需要考虑： 应该保留哪个属性（默认为所有声明的属性）？您可以通过使用 注释这些属性来排除属性@Transient。 如何在数据存储中表示属性？...对不同的值使用相同的字段/列名称通常会导致数据损坏，因此您应该使用明确的字段/列名称注释至少一个属性。...从编程模型的角度来看，有几点需要考虑： 应该保留哪个属性（默认为所有声明的属性）？您可以通过使用 注释这些属性来排除属性@Transient。 如何在数据存储中表示属性？...该键必须是长度不超过 250 个字符的任意字符串。随意使用适合您用例的任何内容，无论是 UUID、电子邮件地址还是其他任何内容。 2.3.数据类型和转换器 选择的存储格式是 JSON。...对于以下实体字段类型，无需添加特殊处理： 由于JSON支持对象（“映射”）和列表，Map和List类型可以自然被转换。如果它们只包含最后一段中的原始字段类型，则您也不需要添加特殊处理。

    1.8K50

    鸿蒙NEXT版仿抖音快手App的获取视频缩略图

    接下来就介绍如何从视频文件中根据时间点提取帧图像，具体的提取过程分为以下四个步骤。...1、导入系统提供的媒体库 因为提取帧图像用到了来自媒体库的元数据提取器和图像生成器，所以要在ETS代码开头添加下面的导包语句，声明引入media媒体库。...、创建元数据提取器和图像生成器 由于元数据提取器和图像生成器的创建结果为异步返回，所以可在aboutToAppear方法中提前创建它们的实例。...这里之所以要从视频文件提取元数据，是因为一个可以检查指定文件是否属于音视频格式，另一个能够获取视频文件的画面宽高。...那么最后截取的图像帧也是异步返回，且返回的图像数据为image.PixelMap类型，使用Image组件即可显示该缩略图。

    14010

    Pandas 学习手册中文第二版：6~10

    具体而言，在本章中，我们将介绍： 将 CSV 文件读入数据帧 读取 CSV 文件时指定索引列 数据类型推断和规范 指定列名 指定要加载的特定列 将数据保存到 CSV 文件 使用一般的字段分隔数据 处理字段分隔数据中格式的变体...然后，每一行代表特定日期的值的样本。 将 CSV 文件读入数据帧 data/MSFT.CSV中的数据非常适合读入DataFrame。 它的所有数据都是完整的，并且在第一行中具有列名。...Pandas 已经意识到，文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中，索引是数字的，从0开始，而不是按日期。...我们从学习如何从 CSV，HTML，JSON，HDF5 和 Excel 格式的本地文件中读取和写入数据开始，直接读取和写入数据帧对象，而不必担心将包含的数据映射到这些各种数据中的细节。 格式。...数据的形状已更改，现在有其他行或列，在重塑时无法确定 可能还有更多原因，但是总的来说，这些情况的确会发生，作为 Pandas 用户，您将需要解决这些情况才能进行有效的数据分析 让我们开始研究如何通过创建具有一些缺失数据点的数据帧来处理缺失数据

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    PostgreSQL 教程

    最后，您将学习如何管理数据库表，例如创建新表或修改现有表的结构。 第 1 节. 查询数据 主题 描述 简单查询 向您展示如何从单个表中查询数据。 列别名 了解如何为查询中的列或表达式分配临时名称。...管理表 在本节中，您将开始探索 PostgreSQL 数据类型，并向您展示如何创建新表和修改现有表的结构。 主题 描述 数据类型 涵盖最常用的 PostgreSQL 数据类型。...创建表 指导您如何在数据库中创建新表。 SELECT INTO 和 CREATE TABLE AS 向您展示如何从查询的结果集创建新表。...JSON 说明如何使用 JSON 数据类型，并向您展示如何使用一些最重要的 JSON 运算符和函数。...用户定义的数据类型 向您展示如何使用CREATE DOMAIN和CREATE TYPE语句创建用户定义的数据类型。 第 15 节.

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    Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

    它为数据集提供报告生成，并为生成的报告提供许多功能和自定义。在本文中，我们将探索这个库，查看提供的所有功能，以及一些高级用例和集成，这些用例和集成可以对从数据框创建令人惊叹的报告!...变量 报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。 数值变量 对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...它还会报告与变量相关的任何警告，而不管其数据类型如何 切换按钮扩展到Overview, Categories, Words, and Characters选项卡。...计数图是一个基本的条形图，以 x 轴作为列名，条形的长度代表存在的值的数量（没有空值）。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本 此部分显示数据集的前 10 行和最后 10 行。 如何保存报告？...这将具有描述的字典作为键和值作为另一个具有键值对的字典，其中键是变量名称，值作为变量的描述。

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