导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。...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。...，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...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...=0) # 对数组横轴的元素进行排序 切片与索引 获取单个元素 >>> a[2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5...Stack: 将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名) Unstack: 将数据的行索引转换为列索引 >>> stacked = df5.stack() >>> stacked.unstack...(s > 0) # 满足条件的子集的数据 # Query >>> df6.query('second > first') # 查询DataFrame 设置与重置索引 >>> df.set_index...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...read_sas 读取存储于SAS系统自定义存储格式的SAS数据集 12 read_sql 读取SQL 查询结果为pandas的DataFrame 13 read_stata 读取Stata文件格式的数据集
举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...read_sas 读取存储于SAS系统自定义存储格式的SAS数据集 12 read_sql 读取SQL 查询结果为pandas的DataFrame 13 read_stata 读取Stata文件格式的数据集
2、 下面的代码将三种不同的预测方法合并到一个程序中，并将预测结果保存到同一个Excel文件的不同列中。在这个代码中，我们首先读取数据，然后对数据进行预测，最后将预测结果保存到一个Excel文件中。...我们在一个循环中进行预测，每次迭代都会对不同的时间窗口进行预测。我们将使用pandas的ExcelWriter对象来将所有的预测结果保存到同一个Excel文件中。...，然后使用每个模型进行预测，最后将预测结果保存到一个新的DataFrame中。...每次迭代都会对一个不同的时间窗口进行预测，并将预 3、 根据您的需求，以下是将这三种预测方法（SARIMAX、Prophet、ARIMA）合并到一个程序中，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中的代码...这些库都可以通过 Python 的命令行或者在 Jupyter Notebook 中使用，在进行动态图片绘制时，你需要了解其中一些基础的动态图示的原理，例如使用动画、更新数据和实时数据接收等技术。
从原始数据帧创建新的数据帧 我们可以使用pandas函数将单个国家/地区的所有数据行匹配countriesAndTerritories到与所选国家/地区匹配的列。...将DataFrame保存到SQLite 我们将使用SQLAlchemy创建与新SQLite数据库的连接，在此示例中，该数据库将存储在名为的文件中save_pandas.db。...然后to_sql 在save_df对象上调用该方法时使用该变量，这是我们的pandas DataFrame，它是原始数据集的子集，从原始7320中筛选出89行。...查看 pandas.DataFrame.to_sql 文档，以获取有关您的选项的详细信息。 # ！...我们只是将数据从CSV导入到pandas DataFrame中，选择了该数据的一个子集，然后将其保存到关系数据库中。
因此，通过 DataFrame 的列进行迭代将产生更可读的代码： for col in df.columns: series = df[col] # do something with...如何选择 DataFrame 的子集？ 如何在 pandas 中创建图表？...转至用户指南 在用户指南的关于 使用 describe 进行汇总的部分中查看更多选项 注意 这只是一个起点。与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。...转到用户指南 在用户��南的关于使用 describe 进行聚合部分查看更多关于describe的选项 注意 这只是一个起点。与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。...记住 导入包，即import pandas as pd 数据表以 pandas DataFrame的形式存储 每个DataFrame中的列都是一个Series 你可以通过将方法应用于
数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。...选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。 在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。 具体实现如下： 4....创建新列 有时需要通过函数转化旧列创建一个新的字段列，pandas也能轻而易举的实现 image 6....分组计算 在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。 image 7....数据合并 数据处理中经常会遇到将多个表合并成一个表的情况，很多人会打开多个excel表，然后手动复制粘贴，这样就很低效。
，今天继续为大家带来三大类实用操作： 基本数据处理与转换 简单汇总&分析数据 与pandas相得益彰的实用工具 基本数据处理与转换 在了解如何选取想要的数据以后，你可以通过这节的介绍来熟悉pandas...将DataFrame随机切成两个子集 有时你会想将手上的DataFrame 随机切成两个独立的子集，选取其中一个子集来训练机器学习模型是一个常见的情境。...有时候你会想直接把各组汇总的结果放到原本的DataFrame里头，方便比较原始样本与汇总结果的差异。...但有时，你只需要pandas内建的plot函数就能轻松地将一个DataFrame转成统计图： 我们都是视觉动物，pandas的plot函数让你在进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis...（style），并将喜欢的样式通过plt.style.use()套用到所有DataFrame的plot函数： 与pandas相得益彰的实用工具 前面几个章节介绍了不少pandas的使用技巧与操作概念，这节则介绍一些我认为十分适合与
数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。...选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。 在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。 具体实现如下： 4....分组计算 在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。 image 7....为什么它适合入门pandas，因为整本书的编排是从数据分析的角度切入的，由浅入深将pandas对数据的处理讲的很透彻。 当然这本书也存在知识点过于零碎，翻译不到位的问题，但整体来说是本好书。...w3schools pandas tutorial w3school的pandas文档， 逻辑比较清晰，也是从数据分析角度去讲pandas。
具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积： import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf...“split-apply-combine”包括三个步骤： 使用DataFrame.groupBy将数据分成多个组。 对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集，对pandas数据集进行本地化，并且所有数据都驻留在驱动程序内存中，因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用
学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...= list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result) [2, 4, 6, 8, 10] Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。...Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计的。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。...选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。 在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。 具体实现如下： 4....分组计算 在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。 image 7....image 为什么它适合入门pandas，因为整本书的编排是从数据分析的角度切入的，由浅入深将pandas对数据的处理讲的很透彻。...w3schools pandas tutorial[4] w3school的pandas文档， 逻辑比较清晰，也是从数据分析角度去讲pandas。
表达式，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...list(map(lambda var: var*2, seq)) 4print(result) 5[2, 4, 6, 8, 10] Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Concat，Merge和Join ---- ---- 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。 无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。 使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
数据导出 ---- 统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL...上一集开始学习了Pandas的数据结构（Series和DataFrame），以及DataFrame一些基本操作：改变索引名、增加一列、删除一列、排序。 今天我将继续学习Pandas。...得到了一张非常清爽的DataFrame数据表。 现在我要对这张表进行简单的描述性统计： 1. 加总 .sum()是将数据纵向加总（每一列加总） ?...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....将索引与变量互换 使用 .reset_index([]) 可以将索引变成列变量。 ? 使用 .set_index([])，也可以讲变量变成索引： ? 4.
，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...) [2, 4, 6, 8, 10] Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 6 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对你来说可能会更容易。...7 Pandas Apply Apply是为Pandas Series而设计的。如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。 Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
主要的有Numpy、SQL alchemy、Matplot lib和openpyxl。 data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。...例如，SQL alchemy通过read_sql和to_sql函数使用;openpyxl和xlsx writer用于read_excel和to_excel函数。...向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?
具体的说，map 函数通过对列表中的每一个元素进行操作，将列表转换成一个新的列表。在下面的这个例子中，map 函数将每一个元素乘以 2，变成一个新的元素。...list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result)[2, 4, 6, 8, 10] Filter 函数类似于 map 函数，但是 filter 函数通过比较每一个元素是否为真从原始列表中抽取子集...Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ?...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。...Pandas 内置的 pivot_table 函数可以将电子表格样式的数据透视表创建为 DataFrame。需要注意的是，数据透视表中的级别存储在创建的 DataFrame 层次索引和列中。
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