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Pandas数据切片与索引

01 前言我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。...例如，要选择某几行某几列，或者符合某种条件的数据（类似于Excel中的筛选功能）。因此，本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择的方法，用最少的知识点，解决最重要的问题。...02 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时，最常用的就是选择部分行和列。首先为loc，这个根据行和列索引名称来进行选择，例如下面的数据。...行索引就是0到6，列索引就是name、course和score。 ? 其用法为loc[行索引，列索引]。例如，为选择score列可用下面代码，前面我们选择全部行，后面选择score列。...最后iloc用法和loc一样，只是iloc使用行和列的数字索引，也就是说，行索引就是0到6，列索引就是0到2。

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初探pandas——索引和查询数据

索引 import pandas as pd ser=pd.Series(range(0,10,2)) print(ser) 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 dtype...: int64 通过索引值或索引标签获取数据通过index查看索引值 print(ser.index) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 自定义索引值 ser.index...=['a','b','c','d','f'] print(ser) a 0 b 2 c 4 d 6 f 8 dtype: int64 通过索引值和索引标签获取数据 print...6 c 7 b 8 a 9 dtype: int64 a 10 b 10 c 10 d 10 f 10 g 10 dtype: int64 利用pandas...查询数据 import pandas as pd stu_dic={ 'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'], 'age':[18,15,45,56,89,78,45,12

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数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

pd.read_csv('data/table.csv',index_col=['Address','School']).head() 2. reindex和reindex_like reindex是指重新索引...，它的重要特性在于索引对齐，很多时候用于重新排序。...df.head() 通过为reindex参数指定一个新的list,使得原始df的行重新排列。...DataFrame，数据使用被调用的表。...'Height':np.zeros(5), 'ID':[1101,1104,1103,1106,1102]}).set_index('ID') 表中的值数据来自于

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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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

文章来源：Python数据分析参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法应用于数据挖掘，数据分析提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...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...，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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数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。创建多级索引 1....=True 才会保留原来的索引---这个参数默认是False(丢弃原始索引)。...多层索引切片使用第一层的索引,会把该索引下的所有行都选中,除非该索引的二级索引只有一个,否则返回行数不会等于一行。...Swap levels i and j in a MultiIndex on a particular axis. # 有必要增加一个sort_index=True的参数, 使得可以通过该参数设置交换索引后是否按索引重新排序...第二个参数指定需要重排索引的轴,0表示行轴,也就是重排行索引的层级。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

此教程适合有pandas基础的童鞋来看，很多知识点会一笔带过，不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame：每个column就是一个Series 基础属性shape,index...，值为频率，按计数降序排列 ---- 数据清洗丢弃值drop() df.drop(labels, axis=1)# 按列（axis=1），丢弃指定label的列,默认按行。。。...会被替代消失 # 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e']) # fill_valuse为原先不存在的索引补上默认值...index 打造层次化索引的方法 # 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index...'race','sex'], inplace = True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引

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数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...df.iloc[3::4,7::-2]#.head() ⑥ 函数式索引注意: 由于是iloc,返回值必须是由默认整数索引作为元素构成的类list的数据结构。...，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。...cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。...返回所有的行索引(转换为区间后)与给定区间有重叠的行。 cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。

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pandas修改索引

数据如下：目的是修改index的1-0到1. 1. rename data = data.index.map(lambda x:x.replace('1-0','1')) 2. map data.index...= data.index.map(lambda x:x.replace('1-0','1')) 以上方法，赋值才会改变原来的数据。

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Pandas高级数据处理：多级索引

一、多级索引简介Pandas中的多级索引（MultiIndex）是用于表示更高维度数据的一种方式，它允许我们在一个轴上拥有多个层次的索引。这在处理分层数据或需要更精细控制数据访问时非常有用。...例如，在金融数据分析中，我们可能想要按日期和股票代码同时对数据进行索引；或者在实验数据中，按照实验批次和样本编号进行索引。...如果确实需要不同类型的数据作为索引，考虑将它们转换为合适的类型后再构建索引。...五、代码案例解释import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个简单的销售数据示例arrays = [['Fruit', 'Fruit', 'Vegetable',...然后演示了如何解决索引层级混乱的问题，通过交换索引层级并重新排序数据。接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。

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Pandas-13.索引

Pandas-13.索引索引运算符[]和属性运算符.可用的。...另外支持三种多轴索引： .ix()已废弃索引运算符对象索引描述 Series s[index] 标量值 DataFrame df[row_index, column_index] 标量对象 Panel...0.611385 e 1.047590 f -1.320031 g -1.058925 h 0.612909 Name: A, dtype: float64 ''' .loc() 读取标签索引...df.loc['a']>0) ''' A True B True C False D False Name: a, dtype: bool ''' .iloc() 读取数字索引...第一个位置索引是0 有以下访问方式：整数整数列表（左闭右开） Series值读取前四行： print (df.iloc[:4]) ''' A B

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Pandas索引排序详解

索引排序-sort_index 针对Pandas中索引的排序功能介绍，详细内容参考官网： https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html...，表示根据指定的索引进行排序，可以是索引号，名称或者多个索引组成的列表 ascending：排序规则，默认是升序 inplace：表示是否原地修改；默认是False kind：表示选的排序算法 na_position...默认是last sort_remaining：数据模拟 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name":["Jimmy...John 28 150 guangzhou 0.0 Tom 19 80 shenzhen NaN Jimmy 24 100 beijing 参数inplace inplace的作用是用来直接修改原数据还是生成新的数据...如果是True，则表示原地修改，即原数据直接改变。

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Python数据分析入门（六）：Pandas层级索引

下面创建一个Series，在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： pandas.indexes.multi.MultiIndex'...labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 选取子集根据索引获取数据...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。

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Python数据科学手册（四）【Pandas 索引和选择】

前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作，Pandas也具有类似的操作，这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。...Series数据选择前面说过，Series有些操作类似一维Numpy数组，有些操作类似Python字典。...，所以Pandas提供了一些高级的索引器属性，这些索引器并不是函数，而是作为属性存在。...DataFrame数据选择前面说过DataFrame既可以看做是二维数组，也可以看成Series结构的字典。...也可以通过键赋值的方式修改整列获取添加新的列: data['density'] = data['pop'] / data['area'] 将DataFrame看做二维数组通过values属性可以获取原始的数据

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Pandas数据重命名：列名与索引为标题

引言在数据分析和处理中，Pandas 是一个非常强大的工具。它提供了灵活的数据结构和丰富的操作方法，使得数据处理变得更加简单高效。其中，对数据的列名和索引进行重命名是常见的需求之一。...基础概念在 Pandas 中，DataFrame 是最常用的数据结构之一，它类似于表格，由行和列组成。每一列都有一个名称（即列名），每一行有一个索引（默认是数字索引）。...索引重命名索引是对每一行数据的标识，默认情况下是递增的整数索引。但有时我们需要自定义索引，使其更具意义。同样地，Pandas 提供了多种方式来重命名索引。...建议先处理缺失值再进行重命名操作：# 填充缺失值df.fillna(method='ffill', inplace=True)总结通过对 Pandas 的列名和索引进行重命名，可以使数据更加清晰易懂，便于后续分析...希望这些内容能够帮助你在实际工作中更好地使用 Pandas 进行数据处理。

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利用pandas进行数据分析（二）：索引与层次化索引

继上一节的基本数据结构的介绍之后，本节继续介绍中操作和的基本手段。一个最常用的操作就是索引，如何根据分析目的对和进行索引访问得到数据是利用进行数据分析的基本技能之一。...索引用的好，对于数据访问、筛选和过滤以及理解数据结构至关重要。 Series和DataFrame的索引方式可见的索引方式非常简单，既可以按其索引标签来进行索引，也可以按数字排序来进行索引。...再来看的索引和访问方式：具有行列属性，所以在索引上除了习惯性的按列索引之外，按行索引也是不错的数据访问方式：按列名进行多个列的索引时，传入的是一个形态。...pandas层次化索引说完了基础索引，再来看层次化索引。...以上是的层次化索引方式，再来看看的层次化索引：好了，本次推送就给大家介绍到这里啦。关于的数据索引和访问方法，除了对基本的语法有所熟识之外，更需要在实际的数据处理实践中练习掌握。

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Python数据分析入门（三）：Pandas索引操作

print(df_obj2.index) 运行结果： pandas.indexes.range.RangeIndex'> pandas.indexes.numeric.Int64Index...'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变，保证了数据的安全示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果...----> 2 df_obj2.index[0] = 2 /Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py...Int64Index，整数索引 MultiIndex，层级索引 DatetimeIndex，时间戳类型 Series索引 index 指定行索引名示例代码： ser_obj = pd.Series(...[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’] 注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。

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Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)

有兴趣的可以公众号回复 "索引" 获取演示原数据及 ipynb文件。数据清洗中，我们经常需要从原始数据中通行列索引规则选择需要用于后续处理分析的数据，这便是本次的主要内容。 ?...数据清洗(通过索引选择数据) 1.索引设置我们在使用pandas读取文件数据时，可以设定初始的索引。这里我用之前爬取过的拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下： ?...读取数据时指定索引 1.1.reindex reindex方法可以重新进行索引排序，如果某个索引值之前不存在则会引入缺失值。 ?...reindex重新进行索引排序 1.2.set_index set_index就是将某列设置为索引 ?...列索引 2.3.3.混合索引与函数式索引 ? 混合索引与函数式索引 2.3.4.布尔索引布尔索引可以理解为条件判断，根据条件判断选择满足的数据，是我们在数据清洗中最常见的手段之一。

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Pandas 高级教程——多级索引

Python Pandas 高级教程：多级索引 Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库在使用 Pandas 之前，首先导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....总结多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具，通过多级索引，你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中，多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。...希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 Pandas 中的多级索引。

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Pandas-层次化索引

层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn...，我们很容易的访问分块数据： data['b'] #输出 1 0.061412 2 -1.313888 3 0.751478 dtype: float64 data[:,2] #输出...a -0.042377 b -1.313888 c -1.945047 d 0.460786 dtype: float64 层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演重要的角色。...比如，上面的数据可以使用unstack方法重塑成为一个DataFrame: data.unstack() #输出 1 2 3 a 0.497970 -0.042377 -0.018719...，sort_index中的level指定了根据哪个索引级别进行排序，sum等汇总统计函数中的level参数指定了根据哪个索引级别进行汇总统计： frame.sort_index(level = 0) frame.sum

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