数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
7.6 Pandas 中的数据操作 原文：Operating on Data in Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...通用函数：索引对齐 对于两个Series或DataFrame对象的二元操作，Pandas 将在执行操作的过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便，我们将在后面的一些示例中看到。...，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。...9.时间序列数据处理：Pandas对处理时间序列数据提供了广泛的支持，包括日期范围生成、时间戳索引、重采样等操作。
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
Python Swifter 是一个用于加速 Pandas 操作的库，它的目标是通过自动将 Pandas 操作转换为并行操作，从而显著提高数据处理速度。...Swifter 的设计理念是让数据科学家无需更改他们的代码，即可加速 Pandas 操作，使其适用于大规模数据集。...假设有一个包含数百万行数据的 Pandas DataFrame，想要对其中一列进行操作，例如计算每个元素的平方。...使用 Pandas 进行操作 首先，来看一下如何使用传统的 Pandas 来操作数据。...通常情况下，会看到 Swifter 的运行时间明显短于 Pandas。 总结 Python Swifter 是一个强大的工具，用于加速 Pandas 数据处理操作，尤其是在处理大规模数据集时。
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。 小刀总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。..., columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便的，直接在dataframe的[]中写筛选的条件或者组合条件。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...下面利用titanic的数据举例，筛选出人名中包含Mrs或者Lily的数据，|或逻辑符号在引号内。...pandas中where也是筛选，但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。
def tt(x): if x.name == "distribution": return [el[0:10] for el in ...
Pandas操作MySQL数据库 本文介绍的是如何使用Pandas来操作MySQL数据库。...pymysql sqlalchemy 先安装两个库： pip install pymysql pip install sqlalchemy 本地数据库 查看一个本地数据库中某个表的数据。...; -- 使用某个数据库 show tables; -- 查看数据库下的全部表 select * from Student; -- 查看某个表的全部内容 操作MySQL 连接MySQL 以pymysql...（按照顺序查询） 通过游标获取全部的数据： fetch相关的函数都是获取结果集中剩下的数据，多次调用的时候只会从剩余数据中查询： 当第二次调用的时候结果就是空集。...@localhost:3306/test") 写入数据 将Pandas中的DataFrame写入新的表testdf中： show tables; 使用read_sql读取 使用Pandas自带的read_sql
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。 东哥总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。..., columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便的，直接在dataframe的[]中写筛选的条件或者组合条件。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...下面利用titanic的数据举例，筛选出人名中包含Mrs或者Lily的数据，|或逻辑符号在引号内。...pandas中where也是筛选，但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...final_table = pd.concat([table_1, table_2]) 条件过滤 SELECT WHERE 当你用SQL中WHERE子句的方式过滤数据流时，你只需要在方括号中定义标准...=False) ORDER BY 多列 如果您希望按多个列排序，请列出方括号中的列，并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。...table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean() 总结 希望在使用Pandas处理数据时，本文可以作为有用的指南。
背景介绍 今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载数据、查看数据的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的数据转换等操作，接下来开始： ? 入门示例 ? ? ? ? ? ?...代码块： # ## Pandas DataFrame 的基本操作 import pandas as pd import numpy as np # In[45]: data = { 'Day'...# In[46]: df = pd.DataFrame(data) # In[47]: df # ## 查看前五条数据 # In[48]: df.head() # ## 查看最后五条数据 # In[49...]: df.tail() # ## 查看最后2条数据 # In[50]: df.tail(2) # ## 使用set_index()设置dataframe的索引列 # In[51]: df.set_index...('Day') # ## 我们继续打印前5条数据 # ## 发现索引并没有改为上边设置的Day # ## 因为使用df.set_index('Day')默认情况下创建了新的对象 # In[52]: df.head
pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便，假设存在如下dataframe： id_part pred pred_class...cat,dog d1 1 5 [0.119208, 0.215449] other_label,other_label d2 需要把 v_id=d1 中，...pred 与 pred_class 一一对应，需要将 pred 大于0.5的pred_class取出来作为新的一列，如果小于0.5则不取出来： import pandas as pd # 提取类别
一、DataFrame数据的查询 首先，导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 设置数据显示的编码格式为东亚宽度，以使列对齐。...print(type(df.loc[['乙'],['英语']])) pandas.core.frame.DataFrame'> 二、DataFrame数据的编辑 （一）增加数据 1、一次增加一列数据...column：新列的列名，即要插入的列的名称。 value：要插入的列的值，可以是一个标量值、数组、Series或可转换为Series的其他数据结构。如果是标量值，它将被广播到整个列中。...修改数据使用loc或iloc索引器配合赋值操作。
基础操作 1.修改列名 data.columns=["columns1","columns2","columns3"] 2.找出空值所在行 data[data['column1'].isnull()]...#或者 result=data[data.isnull().T.any()] 注意isnull()的结果需要求转置之后，才能进行any()操作 非转置: data.isnull().any()，得到的每一列求...在整个列中，您可以这样做： df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) 3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year...() 和 pandas.Series.dt.month() df['Year'] = df['Joined date'].dt.year df['Month'] = df['Joined date']...timedelta(days=1) #相加小时 df['time_list']+timedelta(hours=5) #按周计算 df['time_list']-timedelta(weeks=5) 月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样
python中使用了pandas的一些操作，特此记录下来： 生成DataFrame import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'v_id': ["v_...["a,b", 'e,f,g'], }) print(data) 得到结果为： label v_id 0 a,b v_1 1 e,f,g v_2 按照逗号分隔并拼接 import pandas...print(df) 得到结果为： v_id label 0 v_1 a 0 v_1 b 1 v_2 e 1 v_2 f 1 v_2 g 筛选符合条件的行...'label'].isin(["e", "f"])] print(target_label) 得到结果为： v_id label 1 v_2 e 1 v_2 f 筛选不符合条件的行...0 v_1 a 0 v_1 b 1 v_2 e label num v_id 0 a 1 v_1 2 e 3 v_2 替换某一列的值
Pandas 数据操作 import pandas as pd Series索引 ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', '...= 0) # 加法操作，没有对应上的补零 a b c 0 2.0 2.0 1.0 1 2.0 2.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 df1 - df2 # 没有对应上的部分会显示NaN a...b c 0 0.0 0.0 NaN 1 0.0 0.0 NaN 2 NaN NaN NaN df1.sub(df2, fill_value = 2) # 加法操作，没有对应上的补2(先补充后运算)...，没有对应上的补2(先运算，后补充) df3 a b c 0 2.0 2.0 100.0 1 2.0 2.0 100.0 2 100.0 100.0 100.0 函数应用 可以与NumPy中的ufunc...-2.947539 -1.640760 -0.757321 4 0.198618 0.344484 -0.893815 -0.498036 np.abs(df) #取绝对值（还有其他诸多NumPy中的函数可以操作
Numpy的一个优点就是提供了快速的元素级别操作，比如算术运算以及其他复杂操作。DataFrame继承 了大部分功能。 Pandas在这些函数的基础上提供了更为高级的功能。...索引不变的通用函数 由于Pandas是基于Numpy搭建的，所以任何Numpy的通用函数都适用于Pandas Series对象和DataFrame对象。...image.png 对齐索引的通用函数 对于二元操作，Pandas会自动对齐索引之后然后进行运算。...Series中的索引对齐 首先，创建两个Series对象，然后进行合并操作： area = pd.Series({'Alaska': 1723337, 'Texas': 695662,...(B, fill_value=0) 输出为： 0 2.0 1 5.0 2 9.0 3 5.0 dtype: float64 DataFrame中的索引对齐 当操作DataFrame
一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示：大佬们，利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据，应该怎么操作？...其他【暂无数据】这些数据需要删除，其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据，然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个，提取楼层数据就行，可以直接跳过暂无数据这个，因为暂无数据里边是没有数据的，相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
Pandas用于两个表的连接技能merge，也就是根据一个表的条件去匹配另一个表的内容。...话不多说，直接上代码吧准备数据，导入模块import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],...NaN8522022-01-04G100623齐七NaN8522022-02-04G101124冯亮NaN8522022-04-19G102625王云NaN8522022-03-06G1021df1表里需要匹配的姓名里...，在df2里面能匹配上姓名的都会列出来，而匹配不上的，都不会列出来，包括df1里面的内容【小结】可以对比下我们SQL里面的表连接的各种操作，很容易就理解了。
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