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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    Mysql与Oracle中修改列的默认值

    于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务'...找后台运维查生产数据库，发现历史数据的biz字段还是null 原因： 自己在本地mysql数据库试了下，好像的确是default没法修改历史数据为null 的值。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样，对于oracle，会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别，如果想修改历史数据的值，建议给一个新的update语句（不管是oracle还是mysql，减少ddl执行的时间） 2....即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null

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    Pandas知识点-算术运算函数

    Series与数字相加时，与DataFrame相同，也是将Series中的每一个数都与指定数字相加，返回一个新的Series。 四、两个DataFrame算术运算 1....两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和索引不完全一样，只会将两个DataFrame中行索引和列索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个DataFrame的新DataFrame，在没有运算结果的位置填充空值...六、DataFrame与Series算术运算 1. Series的行索引与DataFrame的列索引相同 ?...如果Series的索引与DataFrame的行索引对应，要使Series按列与DataFrame运算，可以将axis参数设置成0或'index'，这样会将Series依次与DataFrame中的每一列数据进行运算...Series的行索引与DataFrame的行索引或列索引不完全相同 ?

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    Series(四)：Series和ndarray在运算时的异同

    但是Series与ndarry不同的地方在于，Series中多了一个索引。 这些问题都是细节问题，只有熟悉了这些细节知识，对于我们熟练使用numpy和pandas都是由很大帮助的。...Series的底层数据就是由ndarray来构建的，而DataFrame又是由一个个的Series堆积而成的，随意取出DataFrame每一行或者每一列数据，都是一个Series。...注意：索引匹配上的数据，元素对应相加。索引没有匹配上的数据，返回NaN值。...假如你非要将索引不同的Series，进行对应位置元素相加，那么只能是重置索引。也就是说，将两个索引不同的Series换上相同的索引，再进行对应元素相加。...这是由于不同Series元素之间进行元素运算，是按照索引进行匹配相加的，这样就会导致很多nan值的出现，因此Series在numpy基础上做了部分改进，就是可以直接忽略nan值运算。 ?

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

    11.3K40

    Pandas笔记-基础篇

    支持给某一列附上一个标量的值或者一组值。...将列表或者数组赋值给某个列时，其长度必须与DataFrame长度匹配。如果赋值的是Series，就会精准匹配DataFrame的索引，所有空位都将被填上缺失值。...的单个列或一组列，在一些特殊情况下回比较便利：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、布尔型DataFrame（根据条件设置值） obj.ix[val] 选取DataFrame的单个行或一组行 obj.ix...[:, val] 选取单个列或列子集 obj.ix[val1, val2] 同时选取行和列 reindex方法 将一个或多个轴匹配到新索引 xs方法 根据标签选取单行或单列，并返回一个Series icol...方法 说明 add 加法 sub 减法 div 除法 mul 乘法 DataFrame和Series之间的运算 默认情况下，DataFrame和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到

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    利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

    针对 DataFrame 的重新索引操作 ? 二、drop() 方法：丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行，还可以删除列： ?...三、索引、选取和过滤 针对 Series ? 需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ?...四、算术运算和数据对齐 针对 Series 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?...六、排序 针对 Series ? 针对 DataFrame ? 七、排名 ? 八、带有重复值的轴索引 索引不强制唯一，例如一个重复索引的 Series： ?

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    Pandas数据分析之Series和DataFrame的基本操作

    针对 DataFrame 的重新索引操作 ? 二、drop() 方法：丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行，还可以删除列： ?...三、索引、选取和过滤 针对 Series ? 需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ?...四、算术运算和数据对齐 针对 Series 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?...六、排序 针对 Series ? 针对 DataFrame ? 七、排名 ? 八、带有重复值的轴索引 索引不强制唯一，例如一个重复索引的 Series： ?

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    Pandas入门2

    5.Pandas的数据运算和算术对齐 5.1 Series相加 from pandas import Series s1 = Series([7.3, -2.5, 3.4, 1.5], index=['...image.png 5.2 DataFrame相加 对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。...image.png 5.3 DataFrame和Series之间的运算 默认情况下，DataFrame和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFram的列，然后沿着行一直向下广播...关键字参数axis，可以填入的值为0或1，0表示对行进行操作，1表示对列进行操作 示例如下： from pandas import Series,DataFrame from numpy import...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换 使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串，需要1个参数，参数为字符串格式。

    4.2K20

    《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

    DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...如果赋值的是一个Series，就会精确匹配DataFrame的索引，所有的空位都将被填上缺失值： In [58]: val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=[...5.2 基本功能 本节中，我将介绍操作Series和DataFrame中的数据的基本手段。后续章节将更加深入地挖掘pandas在数据分析和处理方面的功能。...的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： In [183]: frame - series Out[183]: b d e Utah 0.0...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。 5.4 总结 在下一章，我们将讨论用pandas读取（或加载）和写入数据集的工具。

    6.1K70

    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    （2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。...（2）DataFrame与Series之间的运算 将DataFrame的每一行与Series分别进行运算。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna

    6.4K80

    数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

    每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。 索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...赋给列（请注意，如果指定了列表或数组，则长度必须与DataFrame匹配，与Series不同）： unempl = Series([6.0, 6.0, 6.1], index=[2, 3, 4]) df...对象相加，会产生行和列的索引对的并集，使不重叠的索引为 NaN： np.random.seed(0) df_8 = DataFrame(np.random.rand(9).reshape((3, 3))...在DataFrame的列上匹配Series的索引，并向下广播行： ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000...的列上匹配Series的索引，向下广播行并合并不匹配的索引： ser_9 = Series(range(3), index=['a', 'd', 'e']) ser_9 ''' a 0 d

    5.2K20

    pandas库的简单介绍（3）

    4.3 对象的相加和使用填充值算法 不同对象（Series和DataFrame）之间的算术行为是pandas提供的一项重要功能。...在pandas库的简单介绍(1)已经介绍过Series对象相加的例子，这里说明一下DataFrame对象的加减。...frame1:\n', frame1) print('frame2:\n', frame2) frame1+frame2 由上可知，DataFrame对象的加法与Series加法类似，如果有一个为缺失值...frame1通过利用add方法，将f2和fill_value作为参数传入： frame1.add(frame2, fill_value = 0) 可以看出fill_value将缺失值的一方作为0处理。...', 'Colorado', 'Utah', 'New York']) print(frame) np.abs(frame) #使用了np的abs(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上

    1.2K10

    Pandas中文官档 ~ 基础用法1

    shape: 输出对象的轴维度，与 ndarray 一致 轴标签 Series: Index (仅有此轴) DataFrame: Index (行) 与列 注意： 为属性赋值是安全的！...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...比如，两个 DataFrame 相加，除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值，其相加的和仍为 NaN，如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值，则可以用 fill_value 指定一个值来替代...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。

    2.8K10

    Pandas中文官档 ~ 基础用法1

    对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...Series 与 DataFrame 的算数函数支持 fill_value 选项，即用指定值替换某个位置的缺失值。...比如，两个 DataFrame 相加，除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值，其相加的和仍为 NaN，如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值，则可以用 fill_value 指定一个值来替代...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。

    2.8K20

    Pandas中文官档 基础用法1

    对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...Series 与 DataFrame 的算数函数支持 fill_value 选项，即用指定值替换某个位置的缺失值。...比如，两个 DataFrame 相加，除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值，其相加的和仍为 NaN，如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值，则可以用 fill_value 指定一个值来替代...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。

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