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pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 展开全文
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
信息
外文名
pandas
开发与维护
PyData开发组
用    途
Python数据分析模块
起    源
AQR Capital Management
pandas简介
Pandas [1]  是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
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  • Pandas

    千次阅读 2019-04-11 22:20:28
    1:什么是pandas 定义: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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 作用:numpy能够帮助我们处理数值,但是...

    1:什么是pandas

    定义: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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

    作用:numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于bumpy),还能够帮助我们处理其他类型数据。

    2:pandas的常用数据类型

    • Series 一维,带标签数组              
    • DataFrame 二维,Series容器

     

    pd.Series([1,2,3,4], index=list('asdf'))
    
    temp_dict = {'name': 'xiaohong', 'age': 18, 'tel':10086}
    temp = pd.Series(temp_dict)
    print(temp)

    3:Series的切片和索引

    Series对象本质上由两个数组构成,一个数组构成对象的键(index,索引),一个数组构成对象的值(values), 键->值

    ndarray的很多方法都可以运用于series类型,例如:argmax, clip,series也有where方法,但是结果跟ndarray不同。

    t1 = pd.Series([1,2,3,4], index=list('asdf'))
    #
    temp_dict = temp_dict = {'name': 'xiaohong', 'age': 18, 'tel':10086}
    t2 = pd.Series(temp_dict)
    print(t2)
    
    print(t1[1])
    print(t1[0:])
    print(t1[[1, 3]])
    print(t2['age'])
    print(t2[['age', 'tel']])
    print(t2[[1, 2]])
    
    # 当按照键取值没有的话会是NAN
    
    print(t1.index)   # index类型可迭代  Index(['a', 's', 'd', 'f'], dtype='object') list(t1.index)
    print(type(t1.index), len(t1.index))  # <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 4
    
    print(t1.values)  # [1 2 3 4] object类型
    print(type(t1.values))  # <class 'numpy.ndarray'>

     

     

     

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  • pandas用法总结

    万次阅读 多人点赞 2018-06-07 10:49:03
    1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1)) df = pd....

    一、生成数据表

    1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    

    2、导入CSV或者xlsx文件:

    df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
    df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))
    

    或者

    import pandas as pd
    from collections import namedtuple
    
    Item = namedtuple('Item', 'reply pv')
    items = []
    
    with codecs.open('reply.pv.07', 'r', 'utf-8') as f: 
        for line in f:
            line_split = line.strip().split('\t')
            items.append(Item(line_split[0].strip(), line_split[1].strip()))
    
    df = pd.DataFrame.from_records(items, columns=['reply', 'pv'])
    

    3、用pandas创建数据表:

    df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 
     "date":pd.date_range('20130102', periods=6),
      "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
     "age":[23,44,54,32,34,32],
     "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
      "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
      columns =['id','date','city','category','age','price'])
    

    二、数据表信息查看

    1、维度查看:

    df.shape
    

    2、数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等):

    df.info()
    

    3、每一列数据的格式:

    df.dtypes
    

    4、某一列格式:

    df['B'].dtype
    

    5、空值:

    df.isnull()
    

    6、查看某一列空值:

    df.isnull()
    

    7、查看某一列的唯一值:

    df['B'].unique()
    

    8、查看数据表的值:

    df.values 
    

    9、查看列名称:

    df.columns
    

    10、查看前5行数据、后5行数据:

    df.head() #默认前5行数据
    df.tail()    #默认后5行数据
    

    三、数据表清洗

    1、用数字0填充空值:

    df.fillna(value=0)
    

    2、使用列prince的均值对NA进行填充:

    df['prince'].fillna(df['prince'].mean())
    

    3、清楚city字段的字符空格:

    df['city']=df['city'].map(str.strip)
    

    4、大小写转换:

    df['city']=df['city'].str.lower()
    

    5、更改数据格式:

    df['price'].astype('int')       
    

    6、更改列名称:

    df.rename(columns={'category': 'category-size'}) 
    

    7、删除后出现的重复值:

    df['city'].drop_duplicates()
    

    8 、删除先出现的重复值:

    df['city'].drop_duplicates(keep='last')
    

    9、数据替换:

    df['city'].replace('sh', 'shanghai')
    

    四、数据预处理

    df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], 
    "gender":['male','female','male','female','male','female','male','female'],
    "pay":['Y','N','Y','Y','N','Y','N','Y',],
    "m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})
    

    1、数据表合并

    1.1 merge

    df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner')  # 匹配合并,交集
    df_left=pd.merge(df,df1,how='left')        #
    df_right=pd.merge(df,df1,how='right')
    df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer')  #并集
    

    1.2 append

    result = df1.append(df2)
    

    这里写图片描述

    1.3 join

    result = left.join(right, on='key')
    

    这里写图片描述

    1.4 concat

    pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
    	          keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
    	          copy=True)
    
    • objs︰ 一个序列或系列、 综合或面板对象的映射。如果字典中传递,将作为键参数,使用排序的键,除非它传递,在这种情况下的值将会选择
      (见下文)。任何没有任何反对将默默地被丢弃,除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。
    • axis: {0,1,…},默认值为 0。要连接沿轴。
    • join: {‘内部’、 ‘外’},默认 ‘外’。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。
    • ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True,则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记
      0,…,n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。
    • join_axes︰ 索引对象的列表。具体的指标,用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys︰
      序列,默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过,应包含元组。
    • levels︰ 列表的序列,默认为无。具体水平 (唯一值) 用于构建多重。否则,他们将推断钥匙。
    • names︰ 列表中,默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。
    • verify_integrity︰ 布尔值、 默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。
    • 副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False,请不要,不必要地复制数据。
    例子:1.frames = [df1, df2, df3]
              2.result = pd.concat(frames)
    

    这里写图片描述

    2、设置索引列

    df_inner.set_index('id')
    

    3、按照特定列的值排序:

    df_inner.sort_values(by=['age'])
    

    4、按照索引列排序:

    df_inner.sort_index()
    

    5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low:

    df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low')
    

    6、对复合多个条件的数据进行分组标记

    df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=1
    

    7、对category字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值为df_inner的索引列,列名称为category和size

    pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size']))
    

    8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配

    df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)
    

    五、数据提取

    主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,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。

    1、按索引提取单行的数值

    df_inner.loc[3]
    

    2、按索引提取区域行数值

    df_inner.iloc[0:5]
    

    3、重设索引

    df_inner.reset_index()
    

    4、设置日期为索引

    df_inner=df_inner.set_index('date') 
    

    5、提取4日之前的所有数据

    df_inner[:'2013-01-04']
    

    6、使用iloc按位置区域提取数据

    df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。
    

    7、适应iloc按位置单独提起数据

    df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行,4、5列
    

    8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据

    df_inner.ix[:'2013-01-03',:4] #2013-01-03号之前,前四列数据
    

    9、判断city列的值是否为北京

    df_inner['city'].isin(['beijing'])
    

    10、判断city列里是否包含beijing和shanghai,然后将符合条件的数据提取出来

    df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 
    

    11、提取前三个字符,并生成数据表

    pd.DataFrame(category.str[:3])
    

    六、数据筛选

    使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。

    1、使用“与”进行筛选

    df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]
    

    2、使用“或”进行筛选

    df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['age']) 
    

    3、使用“非”条件进行筛选

    df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 
    

    4、对筛选后的数据按city列进行计数

    df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']).city.count()
    

    5、使用query函数进行筛选

    df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')
    

    6、对筛选后的结果按prince进行求和

    df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()
    

    七、数据汇总

    主要函数是groupby和pivote_table

    1、对所有的列进行计数汇总

    df_inner.groupby('city').count()
    

    2、按城市对id字段进行计数

    df_inner.groupby('city')['id'].count()
    

    3、对两个字段进行汇总计数

    df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()
    

    4、对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值

    df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean]) 
    

    八、数据统计

    数据采样,计算标准差,协方差和相关系数

    1、简单的数据采样

    df_inner.sample(n=3) 
    

    2、手动设置采样权重

    weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]
    df_inner.sample(n=2, weights=weights) 
    

    3、采样后不放回

    df_inner.sample(n=6, replace=False) 
    

    4、采样后放回

    df_inner.sample(n=6, replace=True)
    

    5、 数据表描述性统计

    df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位,T表示转置
    

    6、计算列的标准差

    df_inner['price'].std()
    

    7、计算两个字段间的协方差

    df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) 
    

    8、数据表中所有字段间的协方差

    df_inner.cov()
    

    9、两个字段的相关性分析

    df_inner['price'].corr(df_inner['m-point']) #相关系数在-1到1之间,接近1为正相关,接近-1为负相关,0为不相关
    

    10、数据表的相关性分析

    df_inner.corr()
    

    九、数据输出

    分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式

    1、写入Excel

    df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc') 
    

    2、写入到CSV

    df_inner.to_csv('excel_to_python.csv') 
    
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  • Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

    万次阅读 多人点赞 2018-02-22 18:22:04
    Pandas最好用的函数 Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包, 包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据,或者有该数据的接口。 仔细看pandas的API...

    Pandas最好用的函数

    PandasPython语言中非常好用的一种数据结构包,包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据,或者有该数据的接口。

    仔细看pandas的API说明文档,就会发现有好多有用的函数,比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数:

    Format Type Data Description Reader Writer
    text CSV read_csv to_csv
    text JSON read_json to_json
    text HTML read_html to_html
    text Local clipboard read_clipboard to_clipboard
    binary MS Excel read_excel to_excel
    binary HDF5 Format read_hdf to_hdf
    binary Feather Format read_feather to_feather
    binary Parquet Format read_parquet to_parquet
    binary Msgpack read_msgpack to_msgpack
    binary Stata read_stata to_stata
    binary SAS read_sas  
    binary Python Pickle Format read_pickle to_pickle
    SQL SQL read_sql to_sql
    SQL Google Big Query read_gbq to_gbq

    读取数据后,对于数据处理来说,有好多有用的相关操作的函数,但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数:

    apply函数

    apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下:

    DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

    该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针。

    这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果,则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。

    比如读取一个表格:
    在这里插入图片描述
    假如我们想要得到表格中的PublishedTimeReceivedTime属性之间的时间差数据,就可以使用下面的函数来实现:

    import pandas as pd
    import datetime   #用来计算日期差的包
    
    def dataInterval(data1,data2):
        d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d')
        d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d')
        delta = d1 - d2
        return delta.days
    
    def getInterval(arrLike):  #用来计算日期间隔天数的调用的函数
        PublishedTime = arrLike['PublishedTime']
        ReceivedTime = arrLike['ReceivedTime']
    #    print(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())
        days = dataInterval(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())  #注意去掉两端空白
        return days
    
    if __name__ == '__main__':    
        fileName = "NS_new.xls";
        df = pd.read_excel(fileName) 
        df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval , axis = 1)
    

    有时候,我们想给自己实现的函数传递参数,就可以用的apply函数的*args**kwds参数,比如同样的时间差函数,我希望自己传递时间差的标签,这样没次标签更改就不用修改自己实现的函数了,实现代码如下:

    import pandas as pd
    import datetime   #用来计算日期差的包
    
    def dataInterval(data1,data2):
        d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d')
        d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d')
        delta = d1 - d2
        return delta.days
    
    def getInterval_new(arrLike,before,after):  #用来计算日期间隔天数的调用的函数
        before = arrLike[before]
        after = arrLike[after]
    #    print(PublishedTime.strip(),ReceivedTime.strip())
        days = dataInterval(after.strip(),before.strip())  #注意去掉两端空白
        return days
    
    
    if __name__ == '__main__':    
        fileName = "NS_new.xls";
        df = pd.read_excel(fileName) 
        df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new , 
          axis = 1, args = ('ReceivedTime','PublishedTime'))    #调用方式一
        #下面的调用方式等价于上面的调用方式
        df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new , 
          axis = 1, **{'before':'ReceivedTime','after':'PublishedTime'})  #调用方式二
        #下面的调用方式等价于上面的调用方式
        df['TimeInterval'] = df.apply(getInterval_new , 
          axis = 1, before='ReceivedTime',after='PublishedTime')  #调用方式三
    

    修改后的getInterval_new函数多了两个参数,这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数,代码中显示的三种传递方式都行。

    最后,本篇的全部代码在下面这个网页可以下载:

    https://github.com/Dongzhixiao/Python_Exercise/tree/master/pandas_apply

    展开全文
  • pandas DataFrame数据转为list

    万次阅读 多人点赞 2017-05-21 22:46:10
    首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray(),再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list,示例代码如下:# -*- coding:...import pandas as pddata_x = pd.read_csv("E:/Tianchi/result/features.csv",useco

    首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray(),再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list,示例代码如下:

    # -*- coding:utf-8-*-
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data_x = pd.read_csv("E:/Tianchi/result/features.csv",usecols=[2,3,4])#pd.dataframe
    data_y =  pd.read_csv("E:/Tianchi/result/features.csv",usecols=[5])
    
    train_data = np.array(data_x)#np.ndarray()
    train_x_list=train_data.tolist()#list
    print(train_x_list)
    print(type(train_x_list))
    
    展开全文
  • pandas 删除指定行

    万次阅读 2018-03-03 00:18:13
    在处理pandas的DataFrame中,如果想像excel那样筛选,只要其中的某一行或者几行,可以使用isin()方法来实现,只需要将需要的行值以列表方式传入即可,还可传入字典,进行指定筛选。但是如果我们只想要所有内容中不...
  • pandas的dataframe如何更改数据类型?

    万次阅读 多人点赞 2018-07-22 20:38:16
    pandas的dataframe数据类型转换 在使用pandas库进行数据分析时,有时候会需要将object类型转换成数值类型(float,int),那么如何做呢? 主要有以下三种方法:创建时指定类型,df.astype强制类型转换,以及使用pd....
  • pandas小记:pandas数据输入输出

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    输出格式控制 pandas dataframe数据全部输出,数据太多也不用省略号表示。 pd.set_option('display.max_columns',None) 或者 with option_context('display.max_rows', 10, 'dis...
  • 【Python】Pandas 的 apply 函数使用示例

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  • pandas小记:pandas基本设置

    万次阅读 2015-10-30 23:08:43
    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49519545pandas输出格式设置示例pandas输出精度局部设置local settingwith pd.option_context('display.precision', 3): print(df)Note: 试了好久终于找到了这种...
  • pandas中根据列的值选取多行数据

    万次阅读 多人点赞 2018-05-16 09:29:57
    在excel或Mysql中经常会用到多列条件查询或筛选,下面一起来看看pandas怎么实现这一功能。
  • pandas小记:pandas高级功能

    万次阅读 2016-12-06 15:44:59
    面板数据{pandas数据结构有一维Series,二维DataFrame,这是三维Panel}pandas有一个Panel数据结构,可以将其看做一个三维版的,可以用一个由DataFrame对象组成的字典或一个三维ndarray来创建
  • Pandas-排序函数sort_values()

    万次阅读 多人点赞 2018-10-18 22:21:33
    pandas中的sort_values()函数类似于SQL中order by的原理,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, in...
  • 原因是最近xlrd更新到了2.0.1版本,只支持.xls文件。所以pandas.read_excel(‘xxx.xlsx’)会报错。 可以安装旧版xlrd,在cmd中运行: pip uninstall xlrd pip install xlrd==1.2.0
  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数

    万次阅读 多人点赞 2018-02-10 20:10:25
    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回...
  • Python利用pandas处理Excel数据的应用

    万次阅读 多人点赞 2019-04-16 20:06:42
    最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就...
  • Pandas对每个分组应用apply函数

    万次阅读 2020-05-01 16:02:57
    Pandas对每个分组应用apply函数Pandas的apply函数概念(图解)实例1:怎样对数值按分组的归一化实例2:怎样取每个分组的TOPN数据 Pandas的apply函数概念(图解) 实例1:怎样对数值按分组的归一化 实例2:...
  • pandas之分组groupby()的使用整理与总结

    万次阅读 多人点赞 2019-07-27 18:41:53
    在使用pandas的时候,有些场景需要对数据内部进行分组处理,如一组全校学生成绩的数据,我们想通过班级进行分组,或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析,这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。...
  • [Python3]pandas.merge用法详解

    万次阅读 多人点赞 2019-06-06 08:42:18
    pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。) 1.merge函数的参数一览表 ...
  • Dataframe中的时间是不能直接进行相加减的。如果将两列时间进行加减,会弹出类型错误...所以需要先用pandas的to_datetime()方法,转化成时间格式进行加减,然后再转换成df格式 new_df = pd.DataFrame(pd.to_datetim...
  • Pandas DataFrame的基本属性详解

    万次阅读 多人点赞 2019-06-24 19:13:33
    Pandas DataFrame的一些基本属性 基本功能列表 import pandas as pd 导入库 df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 创建一个DataFrame df.index df.columns df.axes df.T...
  • 在Pycharm中安装Pandas库方法(简单易懂)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-02 17:18:31
    Python、Anaconda、Pandas以及PyCharm的安装 文章来源:企鹅号 - Michael的笔记本 开发环境的搭建是一件入门比较头疼的事情,在上期的文稿基础上,增加一项Anaconda的安装介绍。Anaconda是Python的一个发行版本,...
  • Pandas给DataFrame赋值

    万次阅读 2018-06-25 16:12:29
    Pandas 设置值 相关代码 创建数据 我们可以根据自己的需求, 用 pandas 进行更改数据里面的值, 或者加上一些空的,或者有数值的列. 首先建立了一个 6X4 的矩阵数据。 dates = pd.date_range('20130101', ...
  • pandas的to_csv()使用方法

    万次阅读 多人点赞 2018-01-11 15:31:25
    1.首先查询当前的工作...2.to_csv()是DataFrame类的方法,read_csv()是pandas的方法 dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例,参数解释如下 路径 path_or_buf: A string path to the file to write or
  • Py之Pandas:Python的pandas库简介、安装、使用方法详细攻略 目录 pandas库简介 pandas库安装 pandas库使用方法 1、函数使用方法 2、使用经验总结 3、绘图相关操作 pandas库简介 在 Python 自带...
  • Pandas index详解

    万次阅读 2017-06-09 09:43:11
    pandas里对索引的操作主要有 1. DataFrame.rename 2. DataFrame.rename_axis 3. DataFrame.reindex 4. DataFrame.reindex_axis 5. DataFrame.reset_index 6. pandas.Index.reindex 7. pandas.Index.set_names...
  • pandas中遍历DataFrame行

    万次阅读 多人点赞 2018-02-22 21:54:05
    有如下 Pandas DataFrame:import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}] df = pd.DataFrame(inp) print df 上面代码输出: c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12 120 现在...
  • Pandas.DataFrame转置

    万次阅读 多人点赞 2019-06-02 22:52:19
    简述 Motivation sometimes,换一种获取数据的方式,可以提高数据获取的速度。 sometimes,由于预计爬取的数据长度不确定,只能这么先存储起来。...提供了Pandas.DataFrame的行列转置的方法 实验部分...
  • Python3 Pandas DataFrame 对某一列求和

    万次阅读 2019-04-24 11:50:05
    Pandas DataFrame 对某一列求和 在操作pandas的DataFrame的时候,常常会遇到某些列是字符串,某一些列是数值的情况,如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错 使用如下方式即可对其中某一列进行求和 dataf_test1['...

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