文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...- .reshape(-1,2) ，其中的2就是2列，而 -1 是让 numpy 你根据数据来计算最终的行数 - 第三句，只是把结果的数组变为一个 DataFrame - 至于最后的 dropna ，...是把那些空行去掉 案例2：竖向堆叠 你可能已经注意到，上面的结果是"横向的"。...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量

81720

数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

如果我们用这个MultiIndex重新索引我们的序列，我们会看到数据的分层表示： pop = pop.reindex(index) pop ''' California 2000 33871648...请注意，第一列中缺少某些条目：在多重索引表示中，任何空白条目都表示与其上方的行相同的值。...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...正如我们之前简要介绍的那样，可以将数据集从堆叠的多索引转换为简单的二维表示，可选择指定要使用的层次： pop.unstack(level=0) state California New York Texas...我们将不会在本文中进一步介绍这些面板结构，因为我在大多数情况下发现，对于更高维数据来说，多重索引是更有用且概念上更简单的表示。另外，面板数据基本上是密集数据表示，而多索引基本上是稀疏数据表示。

4.3K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠

    后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...- .reshape(-1,2) ，其中的2就是2列，而 -1 是让 numpy 你根据数据来计算最终的行数 - 第三句，只是把结果的数组变为一个 DataFrame - 至于最后的 dropna ，...是把那些空行去掉 案例2：竖向堆叠 你可能已经注意到，上面的结果是"横向的"。...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量

    73410

    Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

    names：结果分层索引中的层级的名称。  ​ 根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式。  ​...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。  4....4.1.1 rename()方法  index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。  inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。 ...Categories对象中的区间范围跟数学符号中的“区间”一样，都是用圆括号表示开区间，用方括号则表示闭区间。

    5.6K00

    详解pd.DataFrame中的几种索引变换

    导读 pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。...03 index.map 针对DataFrame中的数据，pandas中提供了一对功能有些相近的接口：map和apply，以及applymap，其中map仅可用于DataFrame中的一列（也即即Series...），可接收字典或函数完成单列数据的变换；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但仅可接收函数作为参数，当作用于Series时对每个元素进行变换，作用于DataFrame...所以，对索引执行变换的另一种可选方式是用map函数，其具体操作方式与DataFrame常规map操作一致，接收一个函数作为参数即可： ?...05 stack与unstack 这也是一对互逆的操作，其中stack原义表示堆叠，实现将所有列标签堆叠到行索引中；unstack即解堆，用于将复合行索引中的一个维度索引平铺到列标签中。

    2.5K20

    一文掌握Pandas可视化图表

    今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....")) df = df.cumsum() df.head() 对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A'...) 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 #...默认情况下，面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False...、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 一组数据，然后分类并用不同颜色（色系下）表示 df.plot.scatter

    8.2K50

    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...当你进行堆叠的时候，请务必注意你数据表的索引和列的延伸方向，堆叠的方向要和它一致。 比如，有这样3个 DataFrame： ? 我们用 pd.concat() 将它堆叠成一个大的表： ?...因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。 如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。...因为我们用来堆叠的3个 DataFrame 里，有许多索引是没有对应数据的。因此，当你使用 pd.concat() 的时候，一定要注意堆叠方向的坐标轴（行或列）含有所需的所有数据。...，index 表示按该列进行分组索引，而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。

    26.1K64

    用数字（而不是字母）表示Excel的列的方法

    本文介绍在Excel表格文件中，用数字而非字母来表示列号的方法。   ...在日常生活、工作中，我们不免经常使用各种、各类Excel表格文件；而在Excel表格文件中，微软Office是默认用数字表示行数，用字母表示列数的，如下图所示：   而这样就带来一个问题：当一个Excel...表格文件的列数相对较多时（比如有几十列，甚至上百列时），用字母表示列数较之用数字表示列数，就相对较为不直观、不清晰，无法很好地判断该文件列的具体数量，如下图所示：   这无疑会给我们的表格数据处理工作带来一些麻烦...对此，我们可以将Excel文件中的行与列均用数字来表示，从而获得更直观的列数，进而方便我们的日常学习与办公。具体设置方法如下。   首先，点击选择左上角的“文件”。   ...此时回到我们的表格文件，可以看到，Excel文件的行与列均用数字来表示了，即可以清晰看到具体的行数与列数，非常直观、清晰。   以上，便完成了我们的设置。

    10200

    pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

    遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

    7.2K20

    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    read_csv最酷的地方在于它能自动检测到很多东西，包括： 列的名称和类型、 布尔的表示法、 缺失值的表示，等等。...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...通常最少的定制功能会产生最好的性能。因此，按照速度递增的顺序： 通过g.apply()实现多列范围的自定义函数 通过g.agg()实现单列范围的自定义函数（支持用Cython或Numba加速）。...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。

    50320

    Pandas图鉴(四)：MultiIndex

    我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...作为一维的，Series在不同情况下可以作为行向量或列向量，但通常被认为是列向量（例如DataFrame的列）。 比如说： 也可以通过名称或位置索引来指定要堆叠/取消堆叠的级别。...src移动到指定的位置dst（在纯Pandas中不能轻易完成）： 除了上面提到的参数外，本节的所有函数都有以下参数： axis=None，其中None表示DataFrame的 "列" 和Series的...将多索引DataFrame读入和写入磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将一个带有MultiIndex的DataFrame写入CSV文件：df.to_csv('df.csv')。...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。

    65720

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠，但是要使用level参数： df.unstack（level = -1）。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。

    13.4K20

    因Pandas版本较低，这个API实现不了咋办？

    问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。...基于这一思路，可将问题拆解为两个子问题： 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的，例如单列分为多列，那么其实就是可直接用pd.Series...在完成展开多列的基础上，下面要做的就是列转行，即将多列信息转换逐行显示，这在SQL中是非常经典的问题，在pandas中自然也有所考虑，所以就需要引出第二个API：stack！...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?

    1.9K30
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    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 - 2025 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 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券