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  • 数组是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。可以使用append()函数数组末尾添加新的对象。也可以使用insert()函数将指定对象插入数组的指定位置。1、append()函数:append()函数语法:list.append(obj)...

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    数组是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。可以使用append()函数数组末尾添加新的对象。也可以使用insert()函数将指定对象插入数组的指定位置。

    1、append()函数:

    append()函数语法:list.append(obj)

    参数:obj -- 添加到列表末尾的对象。

    返回值:该方法无返回值,但是会修改原来的列表。

    以下实例展示了 append()函数的使用方法:aList = [123, 'xyz', 'zara', 'abc'];

    aList.append( 2009 );

    print "Updated List : ", aList;

    输出结果如下:Updated List : [123, 'xyz', 'zara', 'abc', 2009]

    2、insert()函数:

    语法:list.insert(index, obj)

    参数:

    index -- 对象 obj 需要插入的索引位置。obj -- 要插入列表中的对象。

    返回值:该方法没有返回值,但会在列表指定位置插入对象。

    以下实例展示了 insert()函数的使用方法:aList = [123, 'xyz', 'zara', 'abc']

    aList.insert( 3, 2009)

    print "Final List : ", aList

    输出结果:Final List : [123, 'xyz', 'zara', 2009, 'abc']

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    以上就是python一维数组怎么添加元素的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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  • Python易混淆知识系列:Pandas字符串方法和字符串内建函数,使用Python的一个优势就是字符串处理起来比较容易。Python的初学者在学习字符串内建函数的时候往往会很困惑:字符串的内建函数是对单个字符串对象处理,...

    Python易混淆知识系列:Pandas字符串方法和字符串内建函数,使用Python的一个优势就是字符串处理起来比较容易。

    Python的初学者在学习字符串内建函数的时候往往会很困惑:字符串的内建函数是对单个字符串对象处理,如果要对成千上万个字符串对象处理该怎么办?

    不少已经使用Python工作很长时间的同学,即使已经学会使用Pandas对象的.apply()方法来处理字符串,依然会时常忘记:其实Pandas已经自带功能强大的向量化字符串操作。

    即使知道Pandas字符串方法的同学,使用的时候也经常与字符串内建函数混淆。

    而熟练使用Pandas字符串方法的同学往往会觉得,其方法的代码简洁性与运行效率都远高于其他的写法。真相到底如何?Pandas字符串方法和字符串内建函数有什么不同?运算效率真的像传闻那么高吗?

    今天我们就好好捋一下这块Python易混淆的知识点。

    1. 快速入门向量化字符串操作

    初学Python字符串内建函数的同学肯定知道有个叫.lower()的方法可以将字符串中的大写英文字母转化为小写,比如将字符串对象’ABCD’转化为小写:

    9df949db2765fc6a9c2a93e29cc5a546.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    如果字符型的Series对象中的字符串要转化为小写呢?比如:

    dd578e477d84a134b566894c635e2ba9.png

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    此时,我们就可以使用Series的str方法中的.lower()来处理:

    0cb7072906d81f2e87cf2a665ab3c616.png

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    同理,如果要将Series对象中的所有的大写字母变成小写,可以使用.str.upper()。

    看到这里,相信很多没有使用过Pandas字符串方法的同学会惊奇地发现,这跟字符串对象的内建函数差不多呀?只不过多了一个通过.str()方法调用函数的过程。

    确实,大多数Pandas的字符串方法借鉴了Python字符串内建函数的内容,这里给大家梳理一下,两种处理字符串方法基本相同的地方:

    · 求字符串长度

    § .str.len()

    · 字符检索

    § .str.find()和.str.rfind()

    § .str.index()和.str.rindex()

    · 字符转换

    § .str.lower()和.str.upper()

    § .str.title()和.str.capitalize()

    § .str.swapcase()

    · 字符类型判断

    § .str.islower()和.str.isupper()

    § .str.isnumeric()、.str.isalnum()、.str.isdecimal()、.str.isalpha()、.str.isdigit()

    § .str.isspace()

    § .str.istitle()

    · 字符对齐与填充

    § .str.startswith()和.str.endswith()

    § .str.center()

    § .str.ljust()和.str.rjust()

    · 字符分隔

    § .str.split()和.str.rsplit()

    § .str.partition()和.str.rpartition()

    · 字符整理

    § .str.strip()、.str.rstrip()、.str.lstrip()

    以上方法都是Pandas字符串方法与Python字符串内建函数中基本一致的部分,无论是方法名还是调用过程,只有少部分有少许区别。

    2. 其他字符串方法

    除了与字符串内建函数类似的方法以外,Pandas还有一些功能强大的字符串方法。

    (1) 向量化字符串的取值和切片操作

    很多同学会很疑惑,字符串对象可以进行取值和切片操作,但是Pandas对象中的字符串如何进行相同的操作?比如以上面的Series对象为例:

    e087b65753eecfe56d87d4cbb2dac282.png

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    如果想把上面Series对象中所有字符串中的前三个字母取出来,可以通过调用.str属性后,返回的对象直接使用和字符串切片一样的方法:

    d7db3d3ef168163afbfac9c25e6ce337.png

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    此外还可以使用.str.slice()方法,其参数与切片方法的类似:

    849b5203b4cec559c29b826eefa78532.png

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    但是如果想根据字符串索引来取单个字符元素,可以通过.str.get()方法来进行。比如上面的Series对象a中,我们想要取里面所有字符串索引值为1的元素,可以写a.str.get(1):

    fac6e7d1d2d333a3b166febb59709776.png

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    (2) 字符串拼接

    Python中多个字符串对象拼接非常简单,直接使用加法运算符就可以了,比如:

    874b36570f4abcb83bb3a2dd0d3c2bad.png

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    这种便捷的方法,Series对象也同样沿用下来,可以将多个字符型Series对象用加法运算符直接相加:

    730fae695628d23d95516a08c2ea896b.png

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    但是Pandas字符串方法中有更加强大的字符串拼接功能,那就是.str.cat()方法。

    实现上面同样的字符串拼接,如果我们使用.str.cat()方法,可以这样写:

    96e6f07aa9b4e3f11a184b41cdca5c03.png

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    也就是说,第一个Series对象调用.str.cat()方法,该方法第一个参数可以用列表的形式来把其他需要合并的Series对象写进来。

    当然,.str.cat()方法功能强大,比如可以选择使用参数sep来自定义分隔符来合并,我们使用“|”来连接上面的三个Series对象:

    190f4a0ace18ba852d5bb5363d993a49.png

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    (3) 字符替换操作

    字符串内建函数有便捷的字符替换方法.replace(),比如我们想字符串’abcd’中的’a’替换成’A’:

    ae18585ab1224f49c587eada46f9f606.png

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    同样地,Pandas字符串方法也有一样的操作:

    bc00d7c33b63a202cfa8908ea509ac77.png

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    当然,如果想通过索引值或者切片来指定替换呢?比如我们想将str_01中的所有字符串中索引值0到2的元素替换成符号‘*’,我们就需要使用.str.slice_replace(),替换对象以参数repl来指定:

    4b53db6e3a808af9917b965c590488e7.png

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    (4) 快速独热编码

    独热编码无论在特征工程中还是问卷数据处理中都应用广泛,我们需要转码的字符如下图表示,该怎么办?

    f18b45cac9a7f1ca65811e7f52a9aa86.png

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    想看到这,熟练使用Pandas的apply()方法的同学会开始绞尽脑汁写自定义函数来完成这么复杂的编码规则。其实,我们可以直接使用Pandas字符串方法.str.get_dummies()来完成独热编码,如下:

    5df9788b6fcda0cf206d1949cf2d1ba8.png

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    如果非常不幸,我们的字符串中的分隔符”|”都不存在,该怎么办?

    2699ec830eb5d8833e07f12e70991f76.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    此时我们可以使用搭配使用.str.join()方法,将“|”插入到上面Series对象中每个字符串对象的每个元素之间:

    a11805d19cb5b76568ce15d9bebfa6b6.png

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    上面生成的对象最后再次调用.str.get_dummies()方法即可:

    0384ec9cec4804d1112a9fa626ed5282.png

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    3. 代码量与运算效率PK

    从上面我们可以看到,Pandas的字符串方法实现了很多我们意想不到的操作的同时,大大简化了代码书写的复杂程度。

    接下来,我们对比一下,在文本数据量较大的时候,使用Pandas字符串方法和使用字符串内建函数,在代码量上和代码运算效率上作一番比较。

    我们以最为常用的几个使用场景来举例子,分别是字符切片、替换、拼接、去除前后特殊字符。

    下面用到的内存分析魔法函数,需要先在pip安装扩展memory_profiler:

    pip install memory_profiler

    然后还需要在notebook中导入这个扩展:

    %load_ext memory_profiler

    (1) 字符串切片方法对比

    我们先建立一个长度为一千万的字符型Series对象:

    89053b2fd42d17d444d16e98b560cb73.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    我们尝试使用两种方法,对Series对象中的所有字符对象取前两个元素:

    e143fecb579edb5c84b64f6b09f0d954.png

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    上面我们会发现第一种方法使用列表推导式配合字符串切片方法,会比第二种使用Pandas字符串方法占用内存要大且运算时间稍慢。

    同时,Pandas字符串方法的代码简洁很多。

    (5) 字符串替换方法对比

    同理按照以上的方法,我们对比一下两种字符串方法的在字符串替换上的运算效率:

    f9fedfcf37c57a06052c3e7e9baf4898.png

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    上图可以看到,无论是代码简洁性、可阅读性,还是运算效率方面,Pandas的字符串方法都要好很多。

    (6) 字符串拼接方法对比

    多个字符型Series对象拼接在一起,同时使用分隔符“|”拼接,我们对比一下两种写法:

    15efa0865de2641f6740fcdf44819153.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    可以看到在拼接方法上,虽然代码的简洁性与拓展性,Pandas的字符串方法要好很多,但是其运算效率要比第一种方法要低很多。

    这主要是因为第一种方法使用了广播机制,加快了运算效率。

    (7) 去除前后特殊字符

    去除字符串前后的特殊字符,比如空格,是字符串处理的常见操作,我们看看使用Pandas的.str.strip()方法是否在各方面要好很多。

    先建一个例子:

    9e54c0c0e55c4a18c2e31fd63fc8b460.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    第一种方法我们依然使用列表推导式与字符串内建函数:

    84f205734a8fd721bbf9fab64aa39426.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    第二种方法:

    10a38065313b49ad7effdd87dbc12630.png

    点击添加图片描述(最多60个字)编辑

    第二种方法我们会看到,虽然运算时间稍微比第一种方法高了一点,但是代码简洁性和可阅读性要比第一种方法好很多,而且运算内存消耗要低很多。

    4. 小结

    从上面这么多的例子我们会发现,Pandas的字符串方法无论是在代码可阅读性还是运算效率方面,在实现各种字符串处理场景时,基本上都要比其他方法要好很多。而在实现特定字符串处理场景,比如独热编码时,Pandas特有的字符串方法就更加便捷。

    作为实用主义者,我们在处理文本数据的时候,可以优先使用Pandas字符串方法。遇到尤为棘手的处理需求时,结合字符串内建函数与Pandas的apply(),你就可以建立一个功能强大无比的字符串处理程序来清洗自己数据了。

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  • 1. 查看名称, 重命名.name方法, 查看Series的名称. .rename()方法, 重命名import 数据类型为字符串, 原Series名称不变2. 查看Series头部数据, 尾部数据.head()方法, 查看Series头部(前几个)数据. .tail()方法, 查看...

    1. 查看名称, 重命名

    .name方法, 查看Series的名称. .rename()方法, 重命名

    import 

    35dd24a278effa2af687886a7f42465f.png
    数据类型为字符串, 原Series名称不变

    2. 查看Series头部数据, 尾部数据

    .head()方法, 查看Series头部(前几个)数据. .tail()方法, 查看Series尾部(后几个)数据

    import 

    30322d6849b2e168fd8647241f92ec78.png

    3. Series数据索引 [超级重要]

    3.0. 查看索引

    import 

    275749a5ac56d2e217d529bf7bc2f39f.png

    3.1 标签索引

    import 

    204b1ae1971e682718ddeb65f9709558.png
    如果index中不含索引的标签, 则返回NaN值
    # 按属性,索引元素
    

    d6ce12fd3b63242ca0e8afec909c52c6.png

    3.2 下标索引

    位置下标从0开始. 第一个元素下标索引为0

    import pandas as pd
    lst=[1,2,3]
    s = pd.Series(lst,index=list("abc"))
    print(s)
    print(s[-2],type(s[1])) # 索引倒数第2个元素,并查看数据类型
    print(s[[1,2]]) # 索引下标索引为1和2的元素

    94a92a02b7123830e442ba4f9338eceb.png

    3.3 切片索引

    import 

    2a97063d0cd69c4aefb0555c575cfa0f.png

    切片索引与python中的list切片索引操作相同

    import 

    901b93052f7b8b3819955590659f7fcf.png

    3.4 布尔型索引

    对Series进行判断, 可以生成布尔型的Series

    布尔型索引, 保留生成的布尔型的Series中值为True的

    import 

    5f9105e9a88b56fc3b2b381b3c26b99a.png

    .isnull()方法, 判断是否为空值

    import 

    e9f34c9c0bc8cc5ff4c61b21a8778ed1.png

    .notnull()方法, 判断是否非空值, 用法同上

    3.5. 重新索引

    import 

    830a903190995dace592aba1414ba675.png

    4. Series排序

    .sort_values()方法, 按值排序. .sort_index()方法, 按索引排序.

    import 

    22c55bf27cd5651e78c96c2c59d8ce90.png

    4. Series对齐

    Series之间的运算会按照index标签, 自动对齐, 与顺序无关.

    import 

    e24deced8d1dfab181e061ee8fbbc3af.png

    5. 添加

    5.1 标签索引添加

    import 

    34c3a7c8b6e0387d62a33035eb089f3b.png

    5.2 .append(方法)添加

    import 

    58d5335cd8912123686aad4db05ff29c.png

    6. 修改

    标签索引修改

    import 

    d41ff6fb2f00201aaa4fb4a673fb4f0a.png

    7.删除

    .drop()方法

    import 

    87aae8c929c05464801e78ef75a0b519.png

    详解

    只索引单个元素时, 索引值必须包含在index中

    import pandas as pd
    lst=[1,2,3]
    s = pd.Series(lst,index=list("abc"))
    print(s)
    print(s[["缺"]]) # index标签为"缺"的元素,组成的Series
    print(s["缺"]) # index标签为"缺"的元素,由于不包含,所以报错

    c62042e4a35a7450db955a1f6e1d72a1.png
    得到Series, 由于不包含, 所以返回NaN值

    07100fa841c3b5be5935d9f20f7f605e.png
    部分报错内容, 大意就是index里没有*缺*这个key

    纯数字的index, 不能用下标索引. python会认为是标签

    import pandas as pd
    lst=[1,2,3]
    s = pd.Series(lst,index=[1,2,3])
    print(s)
    print(s[1]) # 索引标签为1的元素,得到单个元素

    9fcfaa07ce5f0cb4a02c17bc8f9a7d1e.png
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  • 使用Python数据分析,推荐安装Anaconda,建议使用Jupyter Notebook或Jupyter Lab。Python基础 Python3 基本数据类型 | 菜鸟教程Numpy导入import numpy as np创建np.array([1,2,3,4])切片dtype多维数组.T方法:转置,...

    使用Python数据分析,推荐安装Anaconda,建议使用Jupyter Notebook或Jupyter Lab。

    Python基础 Python3 基本数据类型 | 菜鸟教程

    Numpy

    导入

    import numpy as np

    创建

    np.array([1,2,3,4])

    切片

    dtype

    多维数组

    .T方法:转置,例如原shape为(3,4)/(2,3,4),转置结果为(4,3)/(4,3,2) → 所以一维数组转置后结果不变

    numpy.reshape(a, newshape, order='C'):为数组提供新形状,而不更改其数据,所以元素数量需要一致!!

    numpy.resize(a, new_shape):返回具有指定形状的新数组,如有必要可重复填充所需数量的元素。

    numpy.hstack(tup):水平(按列顺序)堆叠数组

    numpy.vstack(tup):垂直(按列顺序)堆叠数组

    numpy.stack(arrays, axis=0):沿着新轴连接数组的序列,形状必须一样!

    numpy.hsplit(ary, indices_or_sections):将数组水平(逐列)拆分为多个子数组 → 按列拆分

    numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)::将数组垂直(行方向)拆分为多个子数组 → 按行拆

    print(ar.mean()) # 求平均值

    print(ar.max()) # 求最大值

    print(ar.min()) # 求最小值

    print(ar.std()) # 求标准差

    print(ar.var()) # 求方差

    print(ar.sum(), np.sum(ar,axis = 0)) # 求和,np.sum() → axis为0,按列求和;axis为1,按行求和

    print(np.sort(np.array([1,4,3,2,5,6]))) # 排序

    numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 —— 均匀分布

    numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个浮点数或N维浮点数组 —— 正态分布

    numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):生成一个整数或N维整数数组

    存储数组数据 .npy文件

    np.save() #保存

    np.load() #读取

    Pandas

    导入

    import pandas as pd

    创建

    pd.Series([1,2,3,4])

    pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))

    数据导入

    pd.read_csv(filename)

    ……

    数据导出

    df.to_csv(filename)

    ……

    数据查看

    df.head(n) # 查看数据框的前n行

    df.tail(n) # 查看数据框的最后n行

    df.shape # 查看数据框的行数与列数

    df.info() # 查看数据框 (DataFrame) 的索引、数据类型及内存信息

    df.describe() # 对于数据类型为数值型的列,查询其描述性统计的内容

    s.value_counts(dropna=False) # 查询每个独特数据值出现次数统计

    df.apply(pd.Series.value_counts) # 查询数据框 (Data Frame) 中每个列的独特数据值出现次数统计

    数据选取

    df[col] # 以数组 Series 的形式返回选取的列

    df[[col1, col2]] # 以新的数据框(DataFrame)的形式返回选取的列

    s.iloc[0] # 按照位置选取

    s.loc['index_one'] # 按照索引选取

    df.iloc[0,:] # 选取第一行

    df.iloc[0,0] # 选取第一行的第一个元素

    数据清洗

    df.columns = ['a','b'] # 重命名数据框的列名称

    pd.isnull() # 检查数据中空值出现的情况,并返回一个由布尔值(True,Fale)组成的列

    pd.notnull() # 检查数据中非空值出现的情况,并返回一个由布尔值(True,False)组成的列

    df.dropna() # 移除数据框 DataFrame 中包含空值的行

    df.dropna(axis=1) # 移除数据框 DataFrame 中包含空值的列

    df.fillna(x) # 将数据框 DataFrame 中的所有空值替换为 x

    s.fillna(s.mean()) -> 将所有空值替换为平均值

    s.astype(float) # 将数组(Series)的格式转化为浮点数

    s.replace(1,'one') # 将数组(Series)中的所有1替换为'one'

    s.replace([1,3],['one','three']) # 将数组(Series)中所有的1替换为'one', 所有的3替换为'three'

    df.rename(columns=lambda x: x + 2) # 将全体列重命名

    df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}) # 将选择的列重命名

    df.set_index('column_one') # 改变索引

    df.rename(index = lambda x: x+ 1) # 改变全体索引

    df[df[col] > 0.5] # 选取数据框df中对应行的数值大于0.5的全部列

    df[(df[col] > 0.5) & (df[col] < 0.7)] # 选取数据框df中对应行的数值大于0.5,并且小于0.7的全部列

    df.sort_values(col1) # 按照数据框的列col1升序(ascending)的方式对数据框df做排序

    df.sort_values(col2,ascending=False) # 按照数据框的列col2降序(descending)的方式对数据框df做排序

    df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) # 按照数据框的列col1升序,col2降序的方式对数据框df做排序

    df.groupby(col) # 按照某列对数据框df做分组

    df.groupby([col1,col2]) # 按照列col1和col2对数据框df做分组

    df.groupby(col1)[col2].mean() # 按照列col1对数据框df做分组处理后,返回对应的col2的平均值

    df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 做透视表,索引为col1,针对的数值列为col2和col3,分组函数为平均值

    df.groupby(col1).agg(np.mean)

    df.apply(np.mean) # 对数据框df的每一列求平均值

    df.apply(np.max,axis=1) # 对数据框df的每一行求最大值

    数据连接

    df1.append(df2) # 在数据框df2的末尾添加数据框df1,其中df1和df2的列数应该相等

    pd.concat([df1, df2],axis=1) # 在数据框df1的列最后添加数据框df2,其中df1和df2的行数应该相等

    df1.join(df2,on=col1,how='inner') # 对数据框df1和df2做内连接,其中连接的列为col1

    数据统计

    df.describe() # 得到数据框df每一列的描述性统计

    df.mean() # 得到数据框df中每一列的平均值

    df.corr() # 得到数据框df中每一列与其他列的相关系数

    df.count() # 得到数据框df中每一列的非空值个数

    df.max() # 得到数据框df中每一列的最大值

    df.min() # 得到数据框df中每一列的最小值

    df.median() # 得到数据框df中每一列的中位数

    df.std() # 得到数据框df中每一列的标准差

    Python连接数据库

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    可视化

    matplotlib 的数据可视化

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  • Python语言:简要概括一下Python语言在数据分析、挖掘场景中常用特性:列表(可以被修改),元组(不可以被修改)字典(结构)集合(同数学概念上的集合)函数式编程(主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成)Python...
  • 一、介绍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...2. pandas中提供了两种常见的数据类型:一维 Series二维 DataFram...
  • 写在前面,我也是一名python学习小白,从最近开始学习Python,由于之前没有编程基础,学习起来比较费劲,大部分时间都是从网上看写教学视频,一边学习,一边操作。但是大部分情况都是学完就忘,真正让自己写代码时,...
  • I was wondering if there is an equivalent way to add a row to a Series or DataFrame with a MultiIndex as there is with a single index, i.e. using .ix or .loc?I thought the natural way would be somethi...
  • 二 pandas清洗数据一览数据面貌df获取查询数据末尾5行pd.value_counts(Series)统计Series中不同元素出现的次数data各个年级出现的次数reset_index将serives转化为dataframedata=data.reset_index()duplicated 定位...
  • 问题: 现在手中有一表格,其中一列数据长成下列格式:三个元素挤在一个单元格中,现在需要把这三个元素进行分隔开,生成新的三列,该如何办?前面介绍了str.split()方法和re.split()方法,利用这两个方法任意一种...
  • 数据是可视化展示的实体,因此要会利用现成Python库进行数据读取和后续处理操作。记录学习路上的点滴,一周,一月,一年...总会有收获的,不当工作,只为兴趣。写在开始之前 本文和后续文章用到的数据是从 UCI公开...
  • Python 列表添加 append() 在列表元素末尾追加元素 #例子:append names=['liYang','HaoDe'] add = 'WangGo' names.append(add) print(names) 运行结果: [‘liYang’, ‘HaoDe’, ‘WangGo’] extend 列表合并 #...
  • Python Pandas Series数据添加、选取、切片方法 1. 添加 与字典添加新的键值对操作相同。 2. 选取 通过对象直接选取 通过显式索引选取 通过隐式索引选取 3. 切片 我们可以将Series对象看做NumPy数组,因此...
  • 可以通过在方括号 [ ] 内添加索引标签或数字索引访问元素,就像访问 NumPy ndarray 中的元素一样。 因为我们可以使用数字索引,因此可以使用正整数从 Series 的开头访问数据,或使用负整数从末尾访问。 为了清晰地...
  • Python Series和DataFrame的基本操作

    千次阅读 2017-05-11 19:02:09
    from  ... 一、reindex() 方法:重新索引 ...针对 Series ...如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。 不想用缺失值,可以用 fi
  • python添加新元素

    2020-04-21 11:34:19
    承接原来的例子 L = ['xiaoming', 'zhangyang', 'honghong'] 现在班里新来了一名同学Tidy,由于还没有... python有个自带的append()方法,可以在list列表的最后添加元素。 >>>L.append('Tidy') >...
  • 广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品... python中用于序列化的两个模块json 用于【字符串】和 【python基本数据类型】间进行转换pickle 用于【python特有的类型】 和【python基本数据类型】间进行转换json模...
  • 点击上方“IT共享之家”,进行关注回复“资料”可获赠Python学习福利Python中tuple的使用一、什么是元组?有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是...元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号...
  • list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。 定义列表 list1 = [1, 2, 3, 4, 5] 获取list1的最后一个元素,注意第二种方法的使用 print(list1[len(list1)-1]) print(list1[-1]) 以此类推,可以...
  • 大家好,关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了,相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生,今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析,本文主要涉及下面三...
  • Pandas 提供了一种向系列中的每个字符串元素添加填充(空格或其他字符)的方法。每次调用.str时都必须加上前缀,以区别于Python的默认函数,否则会引发错误。用法:Series.str.pad(width, side=’left’, f...
  • python set,series 操作

    2019-10-13 13:39:04
    ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/13/1570944015_78484.png) ![图片说明]... ...为什么图1(28,28)与图2(29,30)相比,为什么不能输出内容呢 ...在图2中加入set 得到输出结果是如何想到的
  • 公众号新增加了一个栏目,就是每天给大家解答一道Python常见的面试题,反正每天不贪多,一天一题,正好合适,只希望这个面试栏目,给那些正在准备面试的同学,提供一点点帮助!小猿会从最基础的面试题开始,每天一题...
  • 一、DataFrame添加列 直接通过赋值为空,添加一列。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index = ['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', '...
  • # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 20 14:52:03 2018 ...# python 基础 Series 和 DataFrame # 加载库 import os import numpy as np import pandas as pd #import time # from datetime...
  • 在列表末尾添加新的对象,只接受一个参数,参数可以是任何数据类型,被追加的元素在 list 中保持着原结构类型。 例如: x = ['I', 'love'] x.append('Eason chan') print(x) print(len(x)) ['I','love','Eason ...
  • Python-pandas.Series

    2019-05-02 23:01:22
    而在Pandas中,核心的数据核心Series和DataFrame。本文主要介绍pandas库中的Series类型。 1.Series类型简介 Series类型主要由两部分构成:data和index构成。每个index对应一个data,这种对应方式与字典类似,但...
  • 数据转换删除重复元素DataFrame对象的duplicated()函数可用来检测重复的行,返回元素为布尔型的Series对象。 每个元素对应一行,如果该行与其他行重复(也就是说该行不是第一次出现),则元素为True; 如果跟前面不...
  • 1. 什么是SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象,与一维数组对象不同的是Series带有标签(索引),通俗来说就是一维带标签(索引)的一维数组。如下图所示:带有索引的一维数组2. 如何创建SeriesSeries是一维...

空空如也

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