对多索引pandas DataFrame求和 - 腾讯云开发者社区

Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据，其中一种是使用多条件索引，它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...解决方案可以使用以下步骤来实现多条件索引：首先，使用 isin() 方法来选择满足特定值的条件。isin() 方法接受一个列表或元组作为参数，并返回一个布尔值掩码，指示每个元素是否包含在列表或元组中。...代码例子以下是使用多条件索引的代码示例：import pandas as pd# 生成一些数据mult = 10000fruits = ['Apple', 'Banana', 'Kiwi', 'Grape...: vegetables, 'Animal': animals, 'xValue': xValues, 'yValue': yValues,}df = pd.DataFrame...然后，我们使用多条件索引来选择满足以下条件的行：水果包含在 fruitsInclude 列表中蔬菜不包含在 vegetablesExclude 列表中我们还选择了满足以下条件的行：水果包含在 fruitsInclude

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pandas的dataFrame的行列索引操作

pandas的dataFrame的索引值从1开始假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...inplace为True表示直接对原表修改。...1 3 3 4 2 12 5 6 7 8 3 13 1 1 1 1 4 14 2 3 2 3 5 15 7 8 9 10 >>> pandas...中DataFrame修改index、columns名的方法一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame(np.arange

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pandas dataframe 新增单列和多列

dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2': [4, 5, 6, 7] }) sLength = len...新增列 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2':...新增多列 list unpacking import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({...也可以一行匹配 df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index

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pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法，了解一下DataFrame的索引机制和使用方法。...先是iloc查询行之后，再对这些行组成的新的DataFrame进行列索引。...因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行，所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。逻辑表达式和numpy一样，DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。...总结今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。

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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

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...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...4 0.368212 Name: a, dtype: float64 pandas.core.frame.DataFrame'> 3....：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...索引操作，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 修改单列，多列，Dataframe 数据类型方法汇总

文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv

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Elasticsearch 通过Scroll遍历索引，构造pandas dataframe 【Python多进程实现】

笔者从3.7亿数据的索引，取200多万的数据，从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右。每个分片用一个进程查询数据，最后拼接出完整的结果。...由于返回的json数据量较大，每次100多万到200多万，如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json()、json_normalize()、DataFrame...(eval(pandas_json))及DataFrame.from_dict()，from_dict()速度最快转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/NaughtyCat/...集合即可构造一个完整的dataframe，如下： frame = pd.concat(result, ignore_index=True, sort = False) ****************...5年内把代码写好，技术博客字字推敲，坚持零拷贝和原创写博客的意义在于打磨文笔，训练逻辑条理性，加深对知识的系统性理解；如果恰好又对别人有点帮助，那真是一件令人开心的事 ****************

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python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。...dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),index=list('aacdeb'),columns=list('ABCD')) dfa ?...print('存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['a','A']),'取值方法:',dfa.loc['a','A'].iloc[0]) print('---------------...-------------------------------------------------------') print('不存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['c','A'...-------------------------------------------------------------------') # # 如果在程序中需要通用的话，需要先转换 # 或者对返回结果类型先进行判断

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Python中Pandas库的相关操作

DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...每个Series和DataFrame对象都有一个默认的整数索引，也可以自定义索引。 4.选择和过滤数据：Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。...9.时间序列数据处理：Pandas对处理时间序列数据提供了广泛的支持，包括日期范围生成、时间戳索引、重采样等操作。...查看DataFrame的索引 df.index # 查看DataFrame的统计信息 df.describe() 数据选择和过滤 # 选择单列 df['Name'] # 选择多列 df[['Name...# 检测缺失数据 df.isnull() # 删除包含缺失数据的行 df.dropna() # 替换缺失数据 df.fillna(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age']

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...排序排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。...我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算：汇总运算最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算，汇总运算也就是聚合运算，比如我们最常见的sum方法，对一批数据进行聚合求和。...DataFrame当中同样有类似的方法，我们一个一个来看。首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。

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《Pandas Cookbook》第02章 DataFrame基本操作1. 选取多个DataFrame列2. 对列名进行排序3. 在整个DataFrame上操作4. 串联DataFrame方法5. 在

# 通过filter()函数过滤选取多列 In[9]: movie.filter(like='facebook').head() Out[9]: ?...# 通过正则表达式选取多列 In[10]: movie.filter(regex='\d').head() Out[10]: ?...对列名进行排序 # 读取movie数据集 In[12]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') In[13]: movie.head() Out[13]: ?...duration 15 director_facebook_likes 102 dtype: int64 # 对这个...# 对所有True值求和 In[77]: diversity_metric = college_ugds_.ge(.15).sum(axis='columns') diversity_metric.head

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...排序排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。 ?...汇总运算最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算，汇总运算也就是聚合运算，比如我们最常见的sum方法，对一批数据进行聚合求和。DataFrame当中同样有类似的方法，我们一个一个来看。...首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。 ? 除了sum之外，另一个常用的就是mean，可以针对一行或者是一列求平均。 ?

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

5.6 切割数据对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...7.3 对结果进行计数求和 data.query('department=="饮料"').count() # 对饮料类型的数据进行筛选后计数 data.query('department...在筛选后的数据中，对money进行求和输出结果：9.0 8.

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

5.6 切割数据对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...7.3 对结果进行计数求和 data.query('department=="饮料"').count() # 对饮料类型的数据进行筛选后计数 data.query('department...# 在筛选后的数据中，对money进行求和输出结果：9.0 8.

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图解pandas模块21个常用操作

5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...15、分类汇总可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ? 16、透视表透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ?...17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?...19、数据合并两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。插入和删除由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图：注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。...例如，对数量求和是完全可以的，但对价格求和则没有意义。...我们已经看到很多例子，Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。

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数据分组

""" （1）按一列进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...有时不需要所有的列进行计算，这时就可以把想要计算的列（可以是单列，可以是多列）通过索引的方式取出来，然后在这个基础上进行汇总运算。...""" import pandas as pd df = pd.DataFrame({"用户ID":[99,100,200,300,520], "客户分类...为了接下来对分组结果进行进一步处理与分析，需要把非标准的转化成标准的DataFrame形式，利用的方法是重置索引 reset_index()。

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Pandas知识点-统计运算函数

本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。...本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍一、数据准备数据文件是600519.csv，将此文件放到代码同级目录下，从文件中读取出数据。...在numpy中，使用argmax()和argmin()获取最大值的索引和最小值的索引，在Pandas中使用idxmax()和idxmin()，实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax...五、求和、累计求和 ? sum(): 对数据求和。为了避免数值过大，只取5个数据进行演示，返回结果为所有数据的和。 cumsum(): 对数据累计求和。...累计求和是指，对当前数据及其前面的所有数据求和。如索引1的累计求和结果为索引0、索引1的数值之和，索引2的累计求和结果为索引0、索引1、索引2的数值之和，以此类推。 ?

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【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

# 选择多列 df[['name','Q1']].head(6) （四）选择多行多列 1、使用位置索引器iloc 选择行的方法主要基于把 DataFrame 看成二维数组的观点。...对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和： df2.apply(lambda x:sum(x['Q1':'Q4']),axis=1) # 一次处理一行使用了...apply()函数，对 DataFrame 中的每一行进行操作。...其中lambda x: sum(x['Q1':'Q4'])表示对每一行从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列进行求和操作。而axis=1参数指定了按行操作。...因此，该代码将会对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和，并返回一个包含每一行求和结果的 Series。

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

4、使用工作表中的列作为索引除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...二、查看的数据的属性现在我们有了DataFrame，可以从多个角度查看数据了。Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...2、查看多列 ? 3、查看特定行这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ?...14、从DataFrame获取特定的值 ? 如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序对特定列排序，默认升序： ?

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Pandas DataFrame 多条件索引

pandas的dataFrame的行列索引操作

pandas dataframe 新增单列和多列

pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

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python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

《Pandas Cookbook》第02章 DataFrame基本操作1. 选取多个DataFrame列2. 对列名进行排序3. 在整个DataFrame上操作4. 串联DataFrame方法5. 在

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

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