文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

python数据科学系列：pandas入门详细教程

中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口 丰富的时间序列向量化处理接口 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等 集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：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" ....字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。...尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。

22.7K31
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    数据分组

    参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分 组)。...""" （1）按一列进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...) #对分组后数据进行求和运算 df.groupby(df["客户分类"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 （2）按照多个Series进行分组 #以 客户分类

    5.7K11

    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    pandas已经为我们自动检测了数据类型，其中包括83列数值型数据和78列对象型数据。对象型数据列用于字符串或包含混合数据类型的列。...Dataframe对象的内部表示 在底层，pandas会按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。...每种数据类型在pandas.core.internals模块中都有一个特定的类。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...pandas中的许多数据类型具有多个子类型，它们可以使用较少的字节去表示不同数据，比如，float型就有float16、float32和float64这些子类型。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型

    10.2K50

    将文本字符串转换成数字，看pandas是如何清理数据的

    标签：pandas 本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法，以及当这两种方法单独不起作用时，如何处理一些特殊情况。 运行以下代码以创建示例数据框架。...每列都包含文本/字符串，我们将使用不同的技术将它们转换为数字。我们使用列表解析创建多个字符串列表，然后将它们放入数据框架中。...记住，数据框架中的所有值都是字符串数据类型。 图1 df.astype()方法 这可能是最简单的方法。我们可以获取一列字符串，然后强制数据类型为数字（即整数或浮点数）。...我们可以使用df.str访问整个字符串列，然后使用.str.replace()方法替换特殊字符。....’,‘’, n=1) 上面的n=1参数意味着我们只替换“.”的第一个匹配项（从字符串开始）。默认情况下，n设置为-1，这将替换所有引用。

    8.3K10

    用 Pandas 进行数据处理系列 二

    a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values...列的值大于 3000 ， group 列显示 hight , 否则显示 low df['group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low') 对复合多个条件的数据进行分级标记...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...，1 为正相关，0 为不相关 数据表的相关性分析 df.corr() 数据分组与聚合实践 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country': ['China

    9.1K30

    Pandas数据聚合：groupby与agg

    Pandas库提供了强大的groupby和agg功能，使得我们能够轻松地对数据进行分组和聚合计算。...基础概念 groupby 方法 groupby是Pandas中最常用的分组工具之一。它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组，从而可以对每个分组执行各种聚合操作。...agg 方法 agg（aggregate的缩写）用于对分组后的数据进行聚合计算。它可以接受多种类型的参数，如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。...多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。agg允许我们通过传递一个包含多个函数的列表来实现这一点。这样可以一次性获取多个聚合结果，而不需要多次调用agg。...sum', 'mean']) print("\n对同一列应用多个聚合函数：") print(multi_func_agg_result) 总结 通过对Pandas groupby和agg的学习，我们可以更好地理解和运用这一强大工具来满足各种数据分析需求

    3.9K10

    【数据处理包Pandas】分组及相关操作

    按team列分组，team列中值相同的记录构成一组，但是不做聚合计算或其他操作，看不到分组结果。...，可以是字符串、字符串列表、字典或者 Series、Numpy 数组或函数 axis：指定分组方向是按行分组还是按列分组，默认是按行分组（对记录分组） level：在包含多级索引的 DataFrame...：在应用阶段（apply）是否把分组键加入到索引中，默认为True dropna：在分组时是否把键值为 NA 的行或列丢弃，默认为True 1、按字符串列表分组 按团队和姓名首字母分组，会产生多级索引。...team').mean()[['Q1','Q2']] （3）先选择列再分组最后计算： 当groupby中给出分组键是字符串时，选择的列一定要包含分组键涉及的字段。...df.groupby('team').transform(lambda x: x.mean()).head(10) 因为是按列进行的，因此上述lambda函数的参数x应该理解为表示分组块的每一列，所以函数体中不应该再出现列名

    83600

    python数据分析——数据分析的数据的导入和导出

    这两种格式的文件都可以用Python的Pandas模块的read_excel方法导入。read_excel方法返回的结果是DataFrame, DataFrame的一列对应着Excel的一列。...JSON对象是由多个键值对组成的,类似于Python的字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。...对于Pandas库中的to_excel()方法，有下列参数说明: sheet_name：字符串，默认值为"Sheet1"，指包含DataFrame数据的表的名称。...np_rep:字符串,默认值为 ’ '。指缺失数据的表示方式。 columes:序列，可选参数，要编辑的列。 header：布尔型或字符串列表，默认值为True。...如果给定字符串列表，则表示它是列名称的别名。 index：布尔型，默认值为True，行名（索引）。 index_label：字符串或序列，默认值为None。

    1.4K10

    快速提升效率的6个pandas使用小技巧

    以下面这个excel数据表为例，全部选中，按ctrl+c复制： 然后在python中执行pd.read_clipboard()，就能得到一模一样的dataframe数据表： pd.read_clipboard...将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...同样以泰坦尼克数据集为例，里面有一列是年龄特征age: import seaborn as sns # 导出泰坦尼克数据集 df = sns.load_dataset('titanic') df['age...可以看到新增了一列ageGroup，用以展示年龄分组： df['ageGroup'].head() 6....从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？

    4K10

    pandas技巧4

    本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas...，用法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数 df.ix[[:5],["col1","col2"]] # 返回字段为col1和col2的前5条数据，可以理解为loc...降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1..., values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表

    4.5K20

    Python常用小技巧总结

    小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...合并字典 字符串分割成列表 字符串列表创建字符串 Python查看图片 itertools模块combinations itertools中reduce 字典.get()方法 解压zip压缩包到指定文件路径...降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=...string = "the author is beishanla" s = string.split(" ") s ['the', 'author', 'is', 'beishanla'] 字符串列表创建字符串

    11K20

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为 1。 您可以使用 Series.str.find() 方法查找字符串列中字符的位置。find 搜索子字符串的第一个位置。...按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...在 Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串，然后按索引引用单词。请注意，如果您需要，还有更强大的方法。

    25.3K20

    pandas 分类数据处理大全（附代码）

    比如，人口按性别分为男和女，按年龄分为老、中、少。 在计算机语言里，我们通常会用数字来表示，比如用1代表男，0代表女，但是0和1之间并没有大小关系，pandas中用category来表示分类数据。...总结一下，使用category有以下一些好处： 内存使用情况:对于重复值很多的字符串列，category可以大大减少将数据存储在内存中所需的内存量; 运行性能:进行了一些优化，可以提高某些操作的执行速度...2、与category列的合并 还是上面那个例子，但是这次增加了habitat一列，并且species中增加了sanke。...默认情况下，当按category列分组时，即使数据不存在，pandas也会为该类别中的每个值返回结果。...略坑，如果数据类型包含很多不存在的，尤其是在多个不同的category列上进行分组，将会极其损害性能。

    1.6K20
    点击加载更多

    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 - 2026 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 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券