背景介绍 DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象类型：DataFrame就像一个表，表的每一列都称为Series。您通常会选择一个系列来分析或操纵它。...今天我们将学习如何重命名Pandas DataFrame中的列名。 ? 入门示例 ? ? ? ?...上述代码： # ## 如何重命名pandas dataframe中的列名字 # In[32]: import pandas as pd # In[33]: data = pd.read_csv('ufo.csv...reported',\ 'state', 'time'] # In[40]: data.columns = data_cols # In[41]: data.head() # ## 读取数据时指定列名...pd.read_csv('ufo.csv',names= data_cols,header=0) data.head() # In[43]: data.columns # ## 使用replace()修改列名
选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director...', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name') 更多 # 将列表赋值给一个变量，便于多选 In[6]: cols =['actor_1_name...# 通过filter()函数过滤选取多列 In[9]: movie.filter(like='facebook').head() Out[9]: ?...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]: ?...values TypeError: Could not operate 5 with block values must be str, not int # 行索引名设为INSTNM，用UGDS_过滤出本科生的种族比例
SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...及列label，快速定位DataFrame的元素； iat，与at类似，不同的是根据position来定位的； ?...WHERE（数据过滤） 在SQL中，过滤是通过WHERE子句完成的： ? 在pandas中，Dataframe可以通过多种方式进行过滤，最直观的是使用布尔索引： ?...每个方法都有参数，允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的列(列名或索引) ?...Pandas： ? 总结： 本文从Pandas里面基本数据结构Dataframe的固定属性开始介绍，对比了做数据分析过程中的一些常用SQL语句的Pandas实现。
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。...cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...库，它基于Apache Arrow的列式内存格式，用于加载、连接、聚合、过滤和以类似pandas的DataFrame风格API操纵表格数据。...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。
来源丨网络 cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。...cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...库，它基于Apache Arrow的列式内存格式，用于加载、连接、聚合、过滤和以类似pandas的DataFrame风格API操纵表格数据。...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。
Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...不过这个命名其实是非常直观且好用的，如果熟悉Spark则会自然联想到在Spark中其实数据过滤主要就是用给的where算子。
合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并（merge）或连接（jion）运算时通过一个或多个键将行链接起来的。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键，最好显示指定一下。...2.4 merge的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。 3. 索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4....重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。...pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。 6. 字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。
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。...常用操作 创建DataFrame import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 从列表创建DataFrame data =...# 查看DataFrame的前几行，默认为5行 df.head() # 查看DataFrame的后几行，默认为5行 df.tail() # 查看DataFrame的列名 df.columns #...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...pd.merge(df1, df2, on='key') # 根据行进行连接 pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。...无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。 选择列 loc[]:根据标签选择行和列。...condition = df['Order Quantity'] > 3 df[condition] # or df[df['Order Quantity'] > 3] isin([]):基于列表过滤数据...提供了很多的函数和技术来选择和过滤DataFrame中的数据。...行标签就是我们所说的索引（index），列标签就是列名（columns） iloc,根据标签的位置索引。 iloc就是 integer loc的缩写。
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...用法： pandas.DataFrame.query(self, expr, inplace = False, **kwargs) 参数作用： expr：要评估的查询字符串； inplace=False...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。...) 参数作用： frame：它是指DataFrame id_vars [元组, 列表或ndarray, 可选]：不需要被转换的列名，引用用作标识符变量的列 value_vars [元组, 列表或ndarray
，经过解析器和优化器之后，最后的执行过程则又与之差别很大，执行顺序如下： from：首先找到待查询的表 join on：如果目标数据表不止一个，则对多表建立连接关系 where：根据查询条件过滤数据记录...group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct：根据条件进行去重处理 order by：对去重结果进行排序...Pandas中实现数据过滤的方法有多种，个人常用的主要是如下3类： 通过loc定位操作符+逻辑判断条件实现筛选过滤。...order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下： Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入...纵向拼接，要求列名对齐，而append则相当于一个精简的concat实现，与Python中列表的append方法类似，用于在一个DataFrame尾部追加另一个DataFrame； Spark：Spark
更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...减小DataFrame空间大小 pandas DataFrame被设计成可以适应内存，所以有些时候你可以减小DataFrame的空间大小，让它在你的系统上更好地运行起来。...通过多种类型对DataFrame进行过滤 让我们先看一眼movies这个DataFrame： ? 其中有一列是genre（类型）: ?...从DataFrame中筛选出数量最多的类别 假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。
创建DataFrame 使用字典创建DataFrame import pandas as pd data = {'ID': [101, 102, 103, 104, 105], 'Name...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名列表选择DataFrame中的多列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式： 使用isin过滤包含在给定列表中的值的行。...right')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。...示例： 合并两个DataFrame，处理重复列名。
grouped.sum() # 计算每个组的总和 grouped.mean() # 计算每个组的平均值 grouped.max() # 计算每个组的最大值 过滤操作：根据条件过滤掉某些组或行。...如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名，那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...Pandas是一个强大的数据分析工具，而pivot()函数是Pandas中的一个重要函数，用于数据透视操作。它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。...可以是单个列名、多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的行的唯一标识。 columns：指定数据透视后的列索引。可以是单个列名、多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的列的唯一标识。...可以是单个列名或者多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的数值的来源。
通过带有标签的列和索引，Pandas 使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。 ...dataframe 是一个二维的、表格型的数据结构。Pandas 的 dataframe 可以储存许多不同类型的数据，并且每个轴都有标签。你可以把它当作一个 series 的字典。 ...header 关键字告诉 Pandas 哪些是数据的列名。如果没有列名的话就将它设定为 None 。Pandas 非常聪明，所以这个经常可以省略。 ...header可以是一个整数的列表，如[0,1,3]。...对应的数组： names : 列名组成的数组，缺省值 None 5、查看dataframe变量的信息： df.info() #查看上面例子中的dataframe变量的信息： 信息如下：
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...，此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别
，如果现在需要根据多个维度进行分组，只需在groupby中传入相应列名构成的列表即可。...> 通过groups属性，可以返回从组名组名映射到组索引列表组索引列表的字典： con = gro.groups con.keys() # dict_keys([('Fudan University...过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表，本质上都是对于行的筛选，如果符合筛选条件的则选入结果表，否则不选入。...组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回True则会被保留，False则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为DataFrame返回。...题目：请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd data =
header关键字告诉Pandas这些数据是否有列名，在哪里。如果没有列名，你可以将其置为None。Pandas非常智能，所以你可以省略这一关键字。...当你在Pandas中查找列时，你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用，但有时候，数据可能会有特别长的列名，例如，有些列名可能是问卷表中的某整个问题。把这些列名变短会让你的工作更加轻松： ?...Pandas为我们提供了多种方法来过滤我们的数据并提取出我们想要的信息。有时候你想要提取一整列。可以直接使用列标签，非常容易。 ?...我们也可以使用这些条件表达式来过滤一个已知的dataframe。 ? 这将返回一个仅仅包含9、10月降雨量低于1000mm的条目的dataframe。 ?...注意到列名虽然只有一个元素，却实际上需要包含于一个列表中。如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ? 在上面这个例子中，我们把我们的索引值全部设置为了字符串。
3更改列名 我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: df 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...减小DataFrame空间大小 pandas DataFrame被设计成可以适应内存，所以有些时候你可以减小DataFrame的空间大小，让它在你的系统上更好地运行起来。...通过多种类型对DataFrame进行过滤 我们先看一眼movies这个DataFrame： movies.head() 其中有一列是genre（类型）: movies.genre.unique()...从DataFrame中筛选出数量最多的类别 假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 我们创建一个新的示例DataFrame: df = pd.DataFrame({'col_one':['a', 'b', 'c'], 'col_two
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
