因此在二维数组中，如果axis=0是按列，那么axis=1就是按行。 ? 矩阵运算 除了普通的运算符（如+，-，*，/，//和**）以元素方式计算外，还有一个@运算符可计算矩阵乘积： ?...二维及更高维度中，argmin和argmax函数返回最大最小值的索引： ? all和any两个函数也能使用axis参数： ?...axis绝不是Python列表key参数的替代。不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ?...2、有一个辅助函数lexsort，该函数按上述方式对所有可用列进行排序，但始终按行执行，例如： a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))]：先通过第2列排序，再通过第5列排序；...它只是混合索引的顺序。 混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。
Series可以实现转置、拼接、迭代等。...，获取的永远是列，索引只会被认为是列索引，而不是行索引；相反，第二种方式没有此类限制，故在使用中容易出现问题。.../test1.CSV') file 测试完文件记录了A~F 6个物品的大小、等级以及重量。...Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。...2）Numpy只能存储相同类型的ndarray，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...准备演示的数据框架 看一看下面的例子，有一个以百分比表示的学生在校平均成绩列表，我们希望将其转换为字母顺序的分数（即a、B、C、D、F等），分数阈值如下所示： A：>=90 B：80<=且<90 C：70...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
此外，pandas 还提供了一些更具领域特定功能，如时间序列操作，这在 NumPy 中不存在。...还可以在 pandas 中找到与排序相关的其他数据操作（例如，按一个或多个列对数据表进行排序）。 唯一值和其他集合逻辑 NumPy 具有一些用于一维 ndarrays 的基本集合操作。...2.4 2.9 警告： 请注意，如果列的数据类型不全都相同，则转置会丢弃列数据类型，因此转置然后再次转置可能会丢失先前的类型信息。..."min" 使用整个组的最小等级 "max" 使用整个组的最大等级 "first" 按数据中值出现的顺序分配等级 "dense" 类似于method="min"，但等级总是在组之间增加 1，而不是在组中相等元素的数量之间增加...，以便将其对齐到另一个不同值的数组；有助于数据对齐和连接类型操作 unique 计算 Series 中唯一值的数组，按观察顺序返回 value_counts 返回一个 Series，其唯一值作为索引，频率作为值
（两维时就是按行排列，这和R中按列是不同的）： a = a.reshape(4,5) 构造更高维的也没问题: a = a.reshape(2,2,5) 既然a是array，我们还可以调用array的函数进一步查看...想计算全部元素的和、按行求和、按列求和怎么办？for循环吗？...这个陷阱在Python编程中很容易碰上，其原因在于Python不是真正将a复制一份给b，而是将b指到了a对应数据的内存地址上。...，首先来看矩阵转置： 矩阵求逆： 求特征值和特征向量 按列拼接两个向量成一个矩阵： 在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成： 缺失值...nan_to_num可用来将nan替换成0，在后面会介绍到的更高级的模块pandas时，我们将看到pandas提供能指定nan替换值的函数。
如出现新的列，值为NaN # index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）...基本操作技巧 数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序 数据查看、转置 # 数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(...（行标签）对齐 输出为： /排序 排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。...，按列顺序排序 输出为： 排序2 - 索引排序 .sort_index pandas中提供了一个sort_index()方法，使用sort_index()方法可以让Series类对象DataFrame...，1代表按列排序。
泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息表： 实现几个简单的拆分需求： 按"性别"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"性别(值)" 按 "性别"、"船舱等级"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"...性别(值)，船舱等级(值)" 按 "性别" ，把数据拆分到不同的工作簿(文件)，文件名字使用"性别值.xlsx"，每个对应文件中，按 "船舱等级"，拆分到不同的工作表，工作表名字使用"船舱等级(值)"...如下数据： 按 列1，列2 分组，每组数据输出也好，统计也行 vba中实现这个有许多方式，我就用最常用的一种方式，数组+字典： 这里使用 "|" 连接多个 作为 key 其实是不合理的做法，要避免...---- 需求2：按 "性别"、"船舱等级"，把数据拆分到不同的工作表，工作表名字使用"性别(值)，船舱等级(值)" 先看 pandas ： 再看vba： 与之前需求变动非常少，因为本身需求表达变动也不多...---- 数据的传递 需求3：按 "性别" ，把数据拆分到不同的工作簿(文件)，文件名字使用"性别值.xlsx"，每个对应文件中，按 "船舱等级"，拆分到不同的工作表，工作表名字使用"船舱等级(值)"
今天说一说Python数据分析pandas之多层高维索引,希望能够帮助大家进步!!!...注： 1 这里多维索引的levels是元组的元素的值。 2 这里多维索引的codes是对元组元素进行的编码，如0，1，2等。 #比如这里定义了关于学生年份、学习周期定义的多层(维)索引。...它的特点是同层(维)的索引值不会重复。 import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012]] #注意index里数组元素的顺序。...#注意，当前多层索引为学期周期、年份、难度，学生数据(列)为姓名、分数。 #查询层年份(2011年)和等级(B)对应的数据。...#通过DataFrame的T方法对原有的多层索引进行转置，即原有的列为索引，索引合并为列。
pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。
如： 同名异义：数据源A中的属性ID和数据源B中的属性ID分别描述的是菜品编号和订单编号，即描述的是不同的实体。...2.5.3 数组转置 熟悉数组的转置，可以通过T属性、transpose()方法、swapaxes()方法实现数组转置操作 2.5.4 随机数生成 1. numpy的random库 python里随机数生成主要有两种方式...基本操作技巧 数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序 1....排序 排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。...，1代表按列排序。
Pandas中的数据经常包括在名为数据框架（data frame）的结构中，数据框架是已经标记的二维数据结构，可以让你根据需要选择不同类型的列，类型有字符串（string）、整数（int）、浮点型（float...，若想得到想要的顺序，需要对df按想要的顺序重新排序 df.reindex(columns=['name', 'age', 'BMI', 'healthy?'])...下面假设我们有以下数据框架，由2列分别是’one’、’two’和四行’a’、’b’、’c’、’d’。值均为整数。...在本例中，我们重温一下之前numpy中提到的求平均数。numpy.mean对每个自成一列的向量求平均数，这本身就是一个新的数据结构。...由于我水平有限，所以接下来几天给大家转几篇大神写的关于Pandas和NumPy的很好的文章，大家可以一起学习一下哈！最后感谢大家的阅读。
Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大库。它提供了丰富的功能，可以轻松地处理各种类型的数据。...在Pandas中，我们可以将自定义函数应用于DataFrame或Series对象，以实现更复杂的数据处理逻辑。例如，对某一列的数据进行特定格式的转换，或者根据多列数据计算出新的结果等。...（二）使用场景数据清洗在获取到原始数据后，可能会存在一些不符合要求的值，如缺失值、异常值等。通过自定义函数，可以根据业务规则对这些值进行处理。...特别是当我们使用apply方法逐行或逐列应用自定义函数时，这种影响更加明显。2. 解决方案向量化操作：尽量利用Pandas提供的向量化操作来替代循环结构。...四、代码案例解释下面通过一个完整的案例来展示如何在Pandas中使用自定义函数进行数据处理。假设我们有一个包含学生成绩信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、科目、成绩等信息。
03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...、处理缺失值、填充默认值、补全格式、处理极端值等； 建立高效的索引； 支持大体量数据； 按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列； 灵活方便的数据查询、筛选； 分组聚合数据，可独立指定分组后的各字段计算方式...； 数据的转置，如行转列、列转行变更处理； 连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理； 对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日； 窗口计算，移动窗口统计、日期移动等...://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装完成后，在终端中启动Jupyter Notebook，给文件命名，如pandas-01。...图6 分组后每列用不同的方法聚合计算 10、数据转换 对数据表进行转置，对类似图6中的数据以A-Q1、E-Q4两点连成的折线为轴对数据进行翻转，效果如图7所示，不过我们这里仅用sum聚合。
本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...中按顺序指定索引内容 # 前100行, 不能指定行，如：df[100] df[:100] # 只取指定行 df1 = df.loc[0:, ['设计师ID', '姓名']] # 将ages平分成5个区间并指定...()) # 按指定的列表顺序显示 df.reindex(order_list) # 按指定的多列排序 df.reindex(['col_1', 'col_5'], axis="columns") 10...# 按列迭代，[列名, 列中的数据序列 S（索引名 值)] for label, content in df.items():print(label, content) # 按行迭代，迭代出整行包括索引的类似列表的内容...精通Python数据科学及Python Web开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参与教育部“1+X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审。
处理NaN值的函数：如nanmax()、nanmin()等，用于处理包含NaN值的数组操作。 如何在NumPy中实现矩阵分解算法？...例如，在主成分分析（PCA）中，通常会先计算协方差矩阵，然后进行特征值分解以提取主要成分 。 NumPy与pandas库的集成使用有哪些最佳实践？...NumPy与Pandas是Python数据科学中非常重要的两个库，它们在处理大规模数据集时具有高效性和易用性。...图像转置：可以使用NumPy对图像进行水平或垂直翻转，即交换图像的行或列。 通道分离：将彩色图像的RGB三个通道分别提取出来，并显示单通道的图像。这对于分析每个颜色通道的特性非常有用。...添加mask：通过逻辑运算符对像素值进行掩码处理，可以实现特定区域的图像处理。 随机打乱顺序：可以使用NumPy对图像的像素进行随机打乱，以生成新的图像。
中的数据结构都有 ndarray 中的常用方法和属性，如通过 .shape 获取数据的形状，通过 .T 获取数据的转置。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...Pandas 支持两种排序方式：按轴（索引或列）排序和按实际值排序。 先来看下按索引排序：sort_index 方法默认是按照索引进行正序排的。...注意：list 中每个元素的顺序会影响排序优先级的。...pandas python
# 日期天数转短日期 def days_to_date(days): # 处理nan值 if pd.isna(days): return # 44567 2022...代码如下，首先将字符串按格式转变成日期类型数据，原数据为06/Jan/2022 12:27（数字日/英文月/数字年 数字小时:数字分钟），按日期格式化符号解释表中对应关系替换即可。...SOID去重 ” 这里去重复除了按指定列去重外，还需要按日期保留最新数据。...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据...代码如下： # 去除重复值 SOID重复 按日期去除最早的数据 def delete_repeat(data): # 先按日期列 Docket Rec.Date & Time 排序 默认降序
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...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。...删除列 有一些数据损坏！如果你查看 Rank 列，你会注意到散乱的随机破折号。这不是很好，由于实际的数字顺序被破坏，这使得 Rank 列无用，特别是使用 Pandas 默认提供的编号索引。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。...现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...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。...05 删除列 有一些数据损坏！如果你查看 Rank 列，你会注意到散乱的随机破折号。这不是很好，由于实际的数字顺序被破坏，这使得 Rank 列无用，特别是使用 Pandas 默认提供的编号索引。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。...现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?
此图只是为了封面而已，并非python女友 接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...（两维时就是按行排列，这和R中按列是不同的）： 构造更高维的也没问题: 既然a是array，我们还可以调用array的函数进一步查看a的相关属性："ndim"查看维度；"shape"查看各维度的大小；"...下面这个例子是将第一列大于5的元素（10和15）对应的第三列元素（12和17）取出来： 可使用where函数查找特定值在数组中的位置： 六、数组操作 还是拿矩阵（或二维数组）作为例子，首先来看矩阵转置：...矩阵求逆： 求特征值和特征向量: 按列拼接两个向量成一个矩阵： 在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成： 一个水平合一起，一个垂直合一起...nan_to_num可用来将nan替换成0，在后面会介绍到的更高级的模块pandas时，我们将看到pandas提供能指定nan替换值的函数。
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