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Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

查看列名 head查看 DataFrame 头部数据 tail查看 DataFrame 尾部数据 转Numpy数组 数据统计摘要describe函数 横纵坐标转换位置 反向排列列数据 获取列数据 使用[...]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据 用标签切片，包含行与列结束点 提取标量值 快速访问标量：效果同上 用整数位置选择： 用整数切片：  显式提取值(好用) 总结  ---- 前言         ...Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为...install numpy 生成对象·一维Series 用值列表生成 Series 时，Pandas 默认自动生成整数索引： import pandas as pd import numpy as...转Numpy数组 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20230213', periods=6) df = pd.DataFrame

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【数据处理包Pandas】Series的创建与操作

一、引入Pandas进行数据处理的必要性   NumPy 通过把大量同类数据组织成 ndarray 数组对象，并引入可以支持逐元素操作和广播机制的通用函数，为数值计算提供了许多不可或缺的功能。...对象是一个带索引的一维数组，可以基于以下对象来创建： Python列表、Python字典、一维ndarray数组对象、甚至一个标量 （一）通过列表创建Series 基于列表创建，索引是从0开始的整数...，这属于隐式索引——自动添加的整数索引。...输出结果： a 2 b 8 c 9 d 2 c 9 dtype: int32 （四）通过一个标量创建Series 基于一个标量创建，该标量会重复填充到每个索引上。...print(score[score>85]) # 使用布尔数组做索引，得到的仍是Series对象 print(data[[2,0,1]]) # 使用花式索引（整数列表），得到的仍是Series对象

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    NumPy 1.26 中文文档（五）

    ndarray.itemset(*args) 将标量插入数组（如果可能的话，将标量转换为数组的数据类型） ndarray.tostring([order]) tobytes 的兼容别名，具有完全相同的行为...ndarray.itemset(*args) 将标量插入数组（如果可能，标量会被转换为数组的 dtype）。...ndarray.itemset(*args) 将标量插入到数组中（如可能，将标量转换为数组的 dtype） ndarray.tostring([order]) 一个与tobytes完全相同行为的兼容别名...itemset(*args) 将标量插入数组（如果可能，将标量转换为数组的数据类型） max([axis, out, keepdims, initial, where]) 返回给定轴上的最大值。...数组的步幅告诉我们在内存中移动到特定轴上的下一个位置时需要跳过多少字节。例如，我们需要跳过 4 个字节（1 个值）才能移动到下一列，但是要跳过 20 个字节（5 个值）才能到达下一行的相同位置。

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    Only one element tensors can be converted to Python scalars

    只有一个元素的张量才能转换为Python标量在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。...然而，如果您尝试使用​​item()​​方法将一个包含多个元素的张量转换为标量，就会遇到"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误信息。这个错误信息表明，张量包含多个元素，无法转换为标量。...提取特定元素：如果不想将整个张量转换为标量，可以使用方括号对张量进行索引，提取特定元素。例如，​​tensor[0].item()​​将提取第一个元素作为标量值。...例如，​​tensor.reshape(1)​​将张量重塑为形状为​​(1,)​​的一个元素。结论"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误发生在尝试将包含多个元素的张量转换为标量值时。...([3, 7, 9]) # 创建一个包含多个元素的张量# 尝试将多个元素的张量转换为标量值# scalar_value = tensor_2.item() # 这一行会出现"只有一个元素的张量才能转换为

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    pandas库的简单介绍（3）

    4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。...当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。..., where_i] 根据整数选择行和列 df.at[label_i, label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法...Numpy的通用函数（逐元素数组方法）对pandas对象也有效。...= ['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York']) print(frame) np.abs(frame) #使用了np的abs(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上

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    Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

    注意 不能假设numpy.empty会返回一个全为零的数组。该函数返回未初始化的内存，因此可能包含非零的“垃圾”值。只有在打算用数据填充新数组时才应使用此函数。...表 4.1：一些重要的 NumPy 数组创建函数 函数 描述 array 将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为 ndarray，可以通过推断数据类型或显式指定数据类型来完成；默认情况下会复制输入数据...表 4.8：常用的numpy.linalg函数 函数 描述 diag 返回方阵的对角线（或非对角线）元素作为 1D 数组，或将 1D 数组转换为具有非对角线零的方阵 dot 矩阵乘法 trace 计算对角线元素的和...使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的操作，例如使用布尔数组进行过滤、标量乘法或应用数学函数，将保留索引值链接： In [24]: obj2[obj2 > 0] Out[24]: d 6...[row, col] 通过行和列标签选择单个标量值 df.iat[row, col] 通过行和列位置（整数）选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行或列 整数索引的陷阱 使用整数索引的 pandas

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

    轴0作为行，轴1作为列。 ? 图4-1 NumPy数组中的元素索引 在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。..., 0. ]]) 后面会看到，这类二维数据的操作也可以用pandas方便的来做。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置（比较费脑子）： In [132]: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) In [133...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。

    4.9K80

    NumPy知识速记

    , False], [ True, False, True]], dtype=bool) 基本的索引 当你将一个标量值赋值给一个切片时（如arr[5:8]=12），该值会自动广播到整个选区...布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...arr.T 在进行矩阵计算时，经常需要用到该操作，比如利用 np.dot 计算矩阵内积：np.dot(arr.T, arr) transpose 需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置...可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...# 希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2 In [175]: np.where(arr > 0, 2, -2) Out[175]: array([[-2, -2, -2, -2], [

    1.1K10

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数： 标量积有自己的运算符： 执行三角函数时也无需循环： 我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个： 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量...repeat： delete 可以删除特定的行和列： 删除的逆操作为插入，即 insert： append 函数就像 hstack 一样，不能自动对一维数组执行转置，因此同样地，要么需要改变该向量的形状...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack...另一种可以混合索引顺序的运算是数组转置。了解它可能会让你更加熟悉三维数组。

    3.7K10

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    ，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数： 标量积有自己的运算符： 执行三角函数时也无需循环： 我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...repeat： delete 可以删除特定的行和列： 删除的逆操作为插入，即 insert： append 函数就像 hstack 一样，不能自动对一维数组执行转置，因此同样地，要么需要改变该向量的形状...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为...另一种可以混合索引顺序的运算是数组转置。了解它可能会让你更加熟悉三维数组。

    3.3K20

    Python之NumPy实践之数组和矢量计算

    NumPy主要数据类型：浮点型、复数、整数、布尔值、字符串还有普通的Python对象。 7. 数组和标量之间的计算：数组可以代替循环对数据执行批量操作。...花式索引（Fancy indexing）是NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。 12....对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置。 13. 通用函数：快速的元素级数组函数。...通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。 14. 利用数组进行数据处理 NumPy数组使得可以将许多数据处理任务表述为简洁的数组表达式。...用数组的文件进行输入输出 将数组以二进制格式保存到磁盘：np.save和np.load 存取文本文件:pandas中的read_csv和read_table函数；np.loadtxt或np.genfromtxt

    1.5K80

    R语言入门系列之一

    向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于...)返回列名字rownames()返回行名字t()矩阵转置 数组（array）与矩阵相似似，但是维度可以大于2，类似的具有array()、as.array()、is.array()函数，创建方式如下所示：...示例如下： 数组可以通过三元id进行索引，如下所示： 1.3数据框与因子 有时候通过实验、调查获得的数据不只有一种模式，也即字符型、数值型等混杂在一起（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...，才能调用其中的函数。

    4.2K30

    向量空间

    此外，也可以写成一行，如，那样，称为行向量。有时为了书写方便，会把列向量写成，T表示转置。 实现与应用 在程序中，创建行向量或者列向量，一般以NumPy数组实现。...如下所示，我们创建一个由随机整数组成的列表： import random lst = [random.randint(1, 100) for i in range(100000)] 如果要计算列表中每个整数的平方...如果将列表转化为向量，完成同样的计算，结果如何？ ?...1-2-5 图1-2-5所示结果显示，转化为数组（行向量）后，运行速度有了明显提高（注意：在AI Studio运行上述代码，所得运行时长可能有错差异，此结果仅供参考，读者也可以编写计时函数，在本地测量不同计算方式所耗费时长...第二列数字表示在该文本中，词语的索引，例如“(0, 2)”中的2表示词语“learn”在0所表示的文本中的索引是2。

    1.2K10

    Python人工智能经典算法之机器学习第二篇

    注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float64 4.3 基本操作 1 生成数组的方法[**] 1.生成0和1的数组 np.ones()...、切片[***] 直接索引 先对行进行索引，再进行列索引 -- [*, #] 高维数组索引，从宏观到微观 3.形状修改[**] 1...向量：理解-一维数组 2.加法和标量乘法 加法： 对应位置相加 乘法： 标量和每个位置的元素相乘 3.矩阵向量（矩阵）乘法[*****]...[M行, N列]*[N行, L列] = [M行, L列] 4.矩阵乘法性质 1.满足结合律，不满足交换律 5.单位矩阵 对角线为1，其他位置为...0的矩阵 6.逆 矩阵A*矩阵B=单位矩阵I 那么A和B就互为逆矩阵 7.转置 行列互换 4.6 数组间运算[*] 1.数组和数字是直接可以进行运算

    1.3K10

    Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力

    答案是数据处理的粒度包括了点线面三个层面：即可以是单个元素（标量，scalar），也可以是一行或一列（series），还可以是一个dataframe。...②下面再来一个稍微复杂一点的案例，注意到年龄age列当前数据类型是小数，需要将其转换为整数，同时还有0.9167这种过小的年龄，所以要求接受一个函数，支持接受指定的最大和最小年龄限制，当数据中超出此年龄范围的统一用截断填充...这里首先实现一个自定义函数用于实现指定的年龄处理功能： def get_age(age, max_age, min_age): age = int(age) # 转换为整数 if age...而在Pandas框架中，这两种含义都有所体现：对一个Series对象的每个元素实现字典映射或者函数变换，其中后者与apply应用于Series的用法完全一致，而前者则仅仅是简单将函数参数替换为字典变量即可...applymap是将接收函数应用于DataFrame的每个元素，以实现相应的变换。

    2.5K10

    学习笔记DL001 : 数学符号、深度学习的概念

    数和数组。，标量(整数或实数)。，向量。，矩阵。，张量。，行列单位矩阵。，维度蕴含上下文单位矩阵。⁽ⁿ⁾，标准基向量0,…,0,10,…,0，其中索引n处值为1。...a，标量随机变量。，向量随机变量。，矩阵随机变量。 集合和图。，集合。ℝ，实数集。{0,1}，包含0和1集合。{0,1,…,}，包含0和之间所有整数的集合。,，包含和的实数区间。...索引。，向量的第个元素，其中索引从1开始。₋，除了第个元素，的所有元素。,，矩阵的,元素。,:，矩阵的第行。:,，矩阵的第列。,,k，3维张量的(,,)元素。:,:,，3维张量的2维切片。...:->，定义域为值域为的函数。∘，和的组合。(:θ)，由θ参数化，关于的函数(有时为简化表示，忽略θ，记为())。log，的自然对数。...用函数，参数是一个标量，应用到一个向量、矩阵或张量:()、()或()。表示逐元素将应用于数组。=σ()，对于所有合法的i、j和k，i,j,k=σ(i,j,k)。 数据集和分布。

    2.7K00

    Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

    df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...] 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...，选取单一的标量 9 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量 10 reindex 通过标签选取行或列 11 get_value 通过行和列标签选取单一值 12 set_value...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格

    4.8K40
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