文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

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。...因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。 图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。...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？

30.2K60

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...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...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

13.5K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Pandas 秘籍：1~5

    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。...随着 Pandas 越来越大，越来越流行，事实证明，对象数据类型对于具有字符串值的所有列来说太通用了。 Pandas 创建了自己的分类数据类型，以处理具有固定数量的可能值的字符串（或数字）列。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...许多秘籍将与第 1 章，“Pandas 基础”中的内容类似，这些内容主要涵盖序列操作。 选择数据帧的多个列 选择单个列是通过将所需的列名作为字符串传递给数据帧的索引运算符来完成的。...例如，当列具有int64类型时，每个单独的列值也都是int64。 对于对象数据类型的列，情况并非如此。 每个单独的列值可以是任何类型。

    44K10

    精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

    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 数据帧是带有标签行和列的多维表格数据结构。 序列是包含单列值的数据结构。 Pandas 的数据帧可以视为一个或多个序列对象的容器。...在本节中，我们将学习更多有关从读取到 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法的信息。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...将多个数据帧合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。

    32.8K10

    30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

    它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串的筛选 我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。

    11.7K60

    数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

    索引、切片和排序 让我们使用pandas来回答以下问题： 2016 年的五个最受欢迎的婴儿名字是？ 拆分问题 我们可以将这个问题分解成以下更简单的表格操作： 分割出 2016 年的行。...1920 1940 1960 1980 2000 多个列的分组 我们在 Data8 中看到，我们可以按照多个列分组，基于唯一值来获取分组。...虽然.apply()是灵活的，但在处理文本数据时，在使用pandas内置的字符串操作函数通常会更快。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。

    5.9K10

    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。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...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。...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。

    17.6K20

    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    例如，以下内容返回温度差的平均值： Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值，我们可以使用一个数据帧。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...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[]。

    11.6K10

    【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之MultiIndex

    前言 Pandas中的多级索引（MultiIndex）是指在一个DataFrame或Series中，使用多个索引级别来组织数据。多级索引可用于存储高维数据，如时间序列数据或具有多个分类变量的数据。...3.类型转换 Pandas(以及Python本身)区分数字和字符串，因此在无法自动检测数据类型时，通常最好将数字转换为字符串: pdi.set_level(df.columns, 0, pdi.get_level...它给人的感觉不够python化，尤其是在选择多个关卡时。这种方法无法同时过滤行和列，因此名称xs(代表“横截面”)背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。 3.可以为pd创建别名。...6.叠加与拆分 Pandas没有针对列的set_index。向列中添加层次的一种常见方法是将现有的层次从索引中“解栈”： Pandas的栈与NumPy的栈有很大不同。...操作将保持原始的列和行顺序。

    74410

    图解pandas模块21个常用操作

    2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...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。...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...13、聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 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。 ?

    10.8K22

    C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

    喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S...S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH **/ // 0 1 2 3 // 0 W W W W // 1 S S S S // 2 H H H H char *fun(char.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号

    7.8K30

    没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    因为不同的数据都是单独存储的，所以我们将检查不同类型的数据的内存使用情况。我们先来看看所有数据类型的平均内存使用情况。 可以看到，大部分的内存都被 78 个对象列占用了。...下面的图标展示了数字值是如何存储在 NumPy 数据类型中，以及字符串如何使用 Python 内置的类型存储。 你可能已经注意到，我们的图表之前将对象类型描述成使用可变内存量。...当每个指针占用一字节的内存时，每个字符的字符串值占用的内存量与 Python 中单独存储时相同。...category 类型在底层使用整数类型来表示该列的值，而不是原始值。Pandas 用一个单独的字典来映射整数值和相应的原始值之间的关系。当某一列包含的数值集有限时，这种设计是很有用的。...请注意，这一列可能代表我们最好的情况之一：一个具有 172,000 个项目的列，只有 7 个唯一的值。 将所有的列都进行同样的操作，这听起来很吸引人，但使我们要注意权衡。

    4.6K40

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

    9.4K30

    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

    可以将数据帧视为具有公共索引的多个序列的公共长度，它们在单个表格对象中绑定在一起。 该对象类似于 NumPy 2D ndarray，但不是同一件事。 并非所有列都必须具有相同的数据类型。...8390-98e16a8a1f34.png)] 我还可以通过有效地创建多个数据帧将新列添加到此数据帧。...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。 因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...当在数据帧上调用时，每一列都将单独排名，结果将是一个包含等级的数据帧。 现在，让我们看看这个排名。...对于分层索引，我们认为数据帧中的行或序列中的元素由两个或多个索引的组合唯一标识。 这些索引具有层次结构，选择一个级别的索引将选择具有该级别索引的所有元素。

    7.3K30

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

    Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

    8.4K20

    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

    8.6K20
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券