大家好，我是Sp4rkW 今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。.../hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',', nrows=10) print(tabledata) 3、取出某列值为指定值的所有数据 这里我们做一个简单的遍历操作即可完成...更加详细的使用说明可以参考昨日「凹凸数据」的另一条推文，《 ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作》。...可以用于替换数量方向的控制 我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。
原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可 更细致的操作： 可以添加更多的参数，比如...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据 如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name...在我们使用append合并时，可能会弹出这个错误，这个问题就是pandas版本问题，高版本的pandas将append换成了-append results = results.append(temp,..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置 注意 转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。
选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8）删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴...，选择 how=「all」会删除所有元素都是 NaN 的给定轴。...）选定特定的值 以下代码将选定「size」列、第一行的值： df.loc([0], ['size']) 原文链接： https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38
重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01...」: 添加/删除列：DataFrame['new_column'], DataFrame.drop() 修改列：直接赋值 缺失值处理：DataFrame.isnull(), DataFrame.fillna
上一讲我们讲到了Python 针对Excel 里面的特殊数据处理以及各种数据统计，本讲我们将引入Pandas 这个第三方库来实现数据的统计，只要一个方法就可以统计到上一讲的数据统计内容，本讲也会扩展讲讲...#输出后五条数据,DateFrame类型的带有标签的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(pd1))#格式化输出所有数据 print(pd1.values) #输出的是全部值的一个二维的...(pd1['工号'].values) #查看某一列所有的值，返回的是一维的ndarray 转置输出 #转置输出 print(pd1.T)#整个数据集的翻转展示 print(pd1[0:3].T) #前三行数据翻转展示...drop默认True，普通列被用作索引后，原列删除 pd1.reset_index(drop=False,inplace=True)#还原索引为普通列，重新变为默认的整型索引，drop=False 原有的索引不变...')) print(df) print(df.fillna(100))#将为空的填充为100分 print(df.fillna({"A":222},inplace=True))#将A列为nan的值设置为
Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...a NaN选择所有值为a的数据使用“且”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“且”，用&表示In: print(data2[(data2['col2']=='a') & (data2...本节功能具体如表5所示： 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T转置数据框，行和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...col2 object col3 int32 dtype: object将col3转换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns= {...，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。 一....value_counts(), 返回各个不同的元素，并计算元素在Series中的个数。 isin(), 用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在Series数据结构中。isin()返回布尔值。...s=pd.Series([1,2,3,4,np.NaN,5]) isnull()和notnull()用来判断NaN元素，返回布尔值。在通过布尔值可以取出不为空的值或者空值。...它能够通过标签对齐，其中标签不一致的值为NaN 二. pandas: 数据结构跟excel类似，类似于将Series使用场景应用的多维。各列的数据结构可以是不同类型的。...转置：frame.T 用嵌套字典生成DataFrame对象，pandas会将外部的键当作列名称，将内部的键当作index索引。
简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换，本文将会详细讲解pivot的秘密。...上面我们将列A，B转成了index。 unstack是stack的反向操作，是将最内层的index转换为对应的列。...并放置在新的两个列：variable和value中。 上面例子中我们指定了两列first和last，这两列是不变的，height和weight被变换成为行数据。...，Pandas还提供了 pivot_table() 在转置的同时可以进行数值的统计。...NaN 0.872482 添加margins=True会添加一个All列，表示对所有的列进行聚合： In [69]: df.pivot_table(index=['A', 'B'], columns
在本节中，我们将讨论缺失数据的一些一般注意事项，讨论 Pandas 如何选择来表示它，并演示一些处理 Python 中的缺失数据的 Pandas 内置工具。...在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...还会自动将None转换为NaN值。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。...默认情况下，dropna()将删除包含空值的所有行： df.dropna() 0 1 2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna
处理棒球比赛数据 开始之前，我们已经将 130 年的联盟棒球比赛数据进行了处理，并合并为一个文件而且添加了表头信息。...让我们创建一个原DataFrame的副本，将优化后的数值列赋值给原数据，看看节省了多少内存。...“对象”优化 v0.15开始，pandas 引入了 Categoricals。在低层，category 类型使用整型表示列中的值，而不是原始值。pandas 使用单独的字典来映射原始值和这些整数。...从上述数据中可以看到，一些列的数据只包含很少的唯一值，也就是说大多数值都是重复的。 先选择一列，看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 列数据，只包含了7个唯一值。...category NaN 78.0 此例中，所有的 object 列都转换为 category 类型。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...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。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...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。为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ?...切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。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）。
默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ? 5、返回到DataFrame ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?...NaN； inner——仅显示两个共享列重叠的数据。
像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。...后面的章节将介绍更多的数据预处理技术。 一、读取数据集 举一个例子，我们首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件../data/house_tiny.csv中。...通过位置索引iloc，我们将data分成inputs和outputs，其中前者为data的前两列，而后者为data的最后一列。对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。...由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值“Pave”和“NaN”，pandas可以自动将此列转换为两列“Alley_Pave”和“Alley_nan”。...当数据采用张量格式后，可以通过在【深度学习基础 | 预备知识】数据操作 中引入的那些张量函数来进一步操作。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。...pandas实际上提供了一种将字符串值转换为datetime数据类型的便捷方法。...然后，将这些数字除以365，我们得到一列年数。 处理数据框架中NAN或Null值 当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。...我们需要首先考虑这些值，因为在大多数情况下，pandas不知道如何处理它们。我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要的任何值。...出于演示目的，这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。 图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后，我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。
.replace(['/','nan'],np.nan)，把读取进来的有些无效值替换为 nan，这是为了后续操作方便。...---- ---- 我们来看看数据： 注意看左上角有3个 nan ，是因为表格的标题行前3列是空的。 由于前2列有合并单元格，出现了很多 nan。 此外注意看第3列，把课时序号显示成小数。...这里不能直接转整数，因为 python 怕有精度丢失，直接转换 int 会报错。因此先转 float，再转 int。...---- ---- 再次看看 数据，一切正常： ---- 填充缺失 下一步就是把前2列的 nan 给填充正确。...ffill 表示用上一个有效值填充。 合并单元格很多时候就是第一个有值，其他为空，ffill 填充方式刚好适合这样的情况。 ---- 现在数据美如画了。
若未指定数据类型，pandas会根据传入的数据自动推断数据类型。 在使用pandas中的Series数据结构时，可通过pandas点Series调用。...# 索引结果保留 所有数据：True返回原数据，False返回值为NaN b2 = df['a'] > 50 print(b2,type(b2)) print(df[b2]) # 也可以书写为 df...基本操作技巧 数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序 数据查看、转置 # 数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(...# .tail()查看尾部数据 # 默认查看5条 print(df.T) # .T 转置 输出为： 添加、修改、删除值 # 添加与修改 df = pd.DataFrame(np.random.rand...使用[]访问数据 变量[索引] 需要说明的是，若变量的值是一个Series类对象，则会根据索引获取该对象中对应的单个数据；若变量的值是一个DataFrame类对象，在使用“[索引]”访问数据时会将索引视为列索引
值在0~1之间的矩阵np.sum(f) # 矩阵所有元素求和np.sum(f,axis=1) # axis表示维度，这里axis=1表示每列求和np.min(f) # 矩阵求最小值np.min(f,axis...np.newaxis添加一个维度c = a[:,np.newaxis] # 在列上添加一个维度，即变为竖向矩阵d = np.concatenate((a,b,b,a),axis=0) # 将多个矩阵进行上下合并...,目的在于观察这一系列数据的范围、大小、波动趋势等等(只运算矩阵)df.T # 与numpy相同，转置df.sort_index(axis=1,ascending=False) # 列按降序排序，相应的值位置变化...第五列，第一列到第三列（不包括）（从0开始，左闭右开）# 注：ix标签与位置混合选择(现在已经被弃用)df[df.A将A列中小于8的值对于数据与其他列保留形成新dataframe"""""...1,2] = np.nandf.dropna(axis=0,how='any') # 行里面只要有nan，便不要该行；如果是how='all',就是只有该行全部为nan才丢弃# 将nan数据填上df.fillna
注意 在 pandas 1.0 之前，字符串方法仅适用于 object -dtype Series。pandas 1.0 添加了 StringDtype，专门用于字符串。...数据类型 在大多数情况下，pandas 使用 NumPy 数组和数据类型来处理 Series 或 DataFrame 的单个列。...In [349]: dft["A"].dtype Out[349]: dtype('float64') 如果 pandas 对象包含具有多种数据类型在单个列中的数据，则将选择列的数据类型以容纳所有数据类型...，原始推断将所有列存储为对象，infer_objects将进行更正。...astype()将某些列转换为特定数据类型。
具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。 本次数据分析实战系列运用股市金融数据，并对其进行一些列分析处理。...adjust bool, default True 调整，在开始期间除以递减的调整因子，以解决相对权重的不平衡问题（将EWMA视为移动平均值）。...添加列 # 添加日期 >>> new_column = df['Date'] >>> new_df['Date'] = new_column >>> new_df.head() ?...# Numpy 模块 >>> import numpy as np 将数据集转换为numpy # 将打开的DataFrame转换为numpy数组 >>> Open_array = np.array(dataset...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。
('time') wide # 宽数据 转 长数据 long2 = wide.stack('time') long2 上述代码中，首先创建一个 DataFrame ，然后为每个索引列指定一个名称，为该列命名...在 Stata，缺失值（.）大于每个数字，所以 10 在 Python 中，np.nan 不等于任何东西。...另一个重要的区别是 np.nan 是浮点数据类型，因此 DataFrame 的任何列包含缺失数字的将是浮点型的。如果一列整型数据改变了，即使只有一行 np.nan ，整列将被转换为浮点型。...如果要永久设定，可以在命令后添加 permanently 选项。...但要注意，添加的路径只是临时的添加到了 sys.path，这意味着只有执行脚本的时候才会生效。在脚本运行完毕后，添加的路径会从列表中删除。
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