Python-pandas轴是什么意思？
这是我的生成数据框的代码：import pandas as pdimport numpy as npdff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))然后我得到了数据框：+------------+---------+--------+| | A | B |+------------+---------+---------| 0 | 0.626386| 1.52325|+----...
2024-01-10
Pandas的问题
自学pandas的时候遇到个问题，大意需要根据客户的属性和销售额，模拟计算客户的利润，如果客户是小卖部的话，利润=4*0.6但是运行提示KeyError: '客户'import pandas as pddata1={ "客户":["小卖部","超市","连锁超市"], "销售额":[4,5,6] }data=pd.DataFrame(data1)data.insert...
2024-02-09
Pandas纵列判断？
我想实现是一个pandas dataframe的列内判断，请问怎么实现。数据如下表：我的数据是根据Protocol, start date和type排过序的。同一个protocol下，如果order列里面非0的值后面跟的是一个多或多个非0值，对这条非0记录加一个“YES”的flag，请问大神怎么实现？回答：首先进行分组grouped = df.groupby("protocol")然后...
2024-01-10有条件替换 Pandas
我可能在做一些非常愚蠢的事情，但是我很沮丧。我有一个数据框，我想用超过零的值替换特定列中的值。我以为这是实现此目标的一种方式：df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0如果将通道复制到新的数据框中，这很简单：df2 = df.my_channel df2[df2 > 20000] = 0这完全符合我的要求，但似乎无法与通道一起...
2024-01-10Pandas的数据过滤实现
作者|Amanda Iglesias Moreno 编译|VK 来源|Towards Datas Science从数据帧中过滤数据是清理数据时最常见的操作之一。Pandas提供了一系列根据行和列的位置和标签选择数据的方法。此外，Pandas还允许你根据列类型获取数据子集，并使用布尔索引筛选行。在本文中，我们将介绍从Pandas数据框中选择数据子集的最常...
2024-01-10Pandas之缺失数据的实现
前言本章介绍pandas中的缺失数据，主要内容有：pandas中对np.nan的操作： 统计 、 删除 、 填充 、 插值 pandas中的Nullable类型及相关操作在无特殊说明时，本章主要采用的df数据如下，不再重复说明：df = pd.read_csv('./data/learn_pandas.csv',usecols=['Grade','Name','Gender','Height','Weight','Transfer'])df一、缺失值的统...
2024-01-10打印Pandas 系列的均值
mean() 熊猫库中的函数可用于查找序列的均值。算法Step 1: Define a Pandas series.Step 2: Use the mean() function to calculate the mean.Step 3: Print the mean.范例程式码import pandas as pdseries = pd.Series([10,20,30,40,50])print("Pandas Series: \n", series)series_mean = series.mean()...
2024-01-10Pandas系列无法获取索引
不知道这里出了什么问题…我想要的只是本系列中的第一个也是唯一的元素>>> a1 0-5fffd6b57084003b1b582ff1e56855a6!1-AB8769635...Name: id, dtype: object>>> len (a)1>>> type(a)<class 'pandas.core.series.Series'>>>> a[0]Traceback (most recent call last): File "<pyshell#1>", line 1, in <module>...
2024-01-10Pandas替换和不区分大小写
使得更换不区分大小写似乎并不在下面的例子中（我要替换的效果 JR。 或 小 与 JR ）：In [0]: pd.Series('Jr. eng').str.replace('jr.', 'jr', regex=False, case=False)Out[0]: 0 Jr. eng为什么？我有什么误会？回答：该case参数实际上是一种方便的选择flags=re.IGNORECASE。如果替换不是基于正则表达式的，则与替换无关。因...
2024-01-10Pandas：选择两列不同的行
假设我有一个数据框如下a b c 1 1 450 2 742 2 541 4 44现在，我希望a和b列不同的行。所以预期的输出是a b c 0 2 741 4 44我怎样才能做到这一点？回答：我喜欢可读性，请使用query：df.query('a != b')输出： a b c1 0 2 743 1 4 44...
2024-01-10pandas.Panel弃用警告实际上建议什么？
我有一个使用pandas Panels生成MultiIndex pandasDataFrames的程序包。但是，每当我使用pandas.Panel时，都会收到以下DeprecationError：弃用警告：不建议使用面板，并且在以后的版本中将其删除。推荐的表示此类3维数据类型的方法是通过Panel.to_frame（）方法在DataFrame上使用MultiIndex。或者，您可以使用xarray包http://xar...
2024-01-10打印Pandas 系列的标准偏差
在此程序中，我们将找到熊猫系列的标准差。标准差是一种统计数据，用于衡量数据集相对于其均值的离散度，并计算为方差的平方根。算法Step 1: Define a Pandas seriesStep 2: Calculate the standard deviation of the series using the std() function in the pandas library.Step 3: Print the standard deviation.范例程式码i...
2024-01-10pandas 系列中的 NDIM 是什么？
ndim 是 pandas 系列中的一个属性，用于获取系列对象维度的整数表示。众所周知，pandas 系列是一维数据结构，因此该 ndim 属性的输出始终为 1。获取维度不需要任何输入。无论行数和列数如何，对于 pandas Series，ndim 属性始终返回 1。示例 1在以下示例中，我们将 ndim 属性应用于 pandas 系列对象“s”。# imp...
2024-01-10agg() 方法在 Pandas 系列中有什么作用？
agg()pandas Series 中的方法用于在一个系列对象上应用一个或多个函数。通过使用这种agg()方法，我们可以一次对一个系列应用多个函数。要一次使用多个函数，我们需要将这些函数名称作为元素列表发送给agg()函数。示例# import pandas packageimport pandas as pd# create a pandas seriess = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8...
2024-01-10Pandas：对数据透视表进行排序
第一次尝试熊猫，我试图先按照索引对数据透视表进行排序，然后再对一系列值进行排序。到目前为止，我已经尝试过：table = pivot_table(sheet1, values='Value', rows=['A','B'], aggfunc=np.sum)# Sorts by value ascending, can't change to descendingtable.copy().sort()table# The following gives me the correct ordering in v...
2024-01-10Pandas：分别对每一列进行排序
我的数据框看起来像这样，只是更大了。d = {'Col_1' : pd.Series(['A', 'B']), 'Col_2' : pd.Series(['B', 'A', 'C']), 'Col_3' : pd.Series(['B', 'A']), 'Col_4' : pd.Series(['C', 'A', 'B', 'D']), 'Col_5' : pd.Series(['A', 'C']),}df = pd.DataFrame(d)Col_1 Col_2 Col_3 Col_4 Col_5...
2024-01-10
再见，可视化！你好，Pandas！
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。因此，大家在用Python做数据分析时，正常的做法是用先pandas先进行数据处理，然后再用Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等对dataframe或者series进行可视化操作。但是说实话，每个可视化包...
2024-01-10为什么我的Pandas的“应用”功能不能引用多个列？
当将多个列与以下数据框一起使用时，Pandas Apply函数存在一些问题df = DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)})和以下功能def my_test(a, b): return a % b当我尝试使用以下功能时：df['Value'] = df.apply(lambda row: my_tes...
2024-01-10在Pandas中处理NaN值的方法
关于NaN值-在能够使用大型数据集训练学习算法之前，我们通常需要先清理数据, 也就是说，我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误。 - 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据，例如离群值或不正确的值，但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值。 - Pandas 会为缺少的值分配 NaN 值...
2024-01-10Pandas 同元素多列去重的实例
有一些问题可能会遇到同元素多列去重问题，下面介绍一种非常简单效率也很快的做法，用pandas来实现。首先我们看一下数据类型：G1 G2a bb ac dd ce f对这样的两列数据进行同元素去重，最终得到结果为：G1 G2a bc de f代码如下：#-*- coding: utf-8 -*-data = {'G1':['a','b','c','d','e'],'G2':['b','a','d','c','f']}...
2024-01-10Pandas实现一列数据分隔为两列
分割成一个包含两个元素列表的列对于一个已知分隔符的简单分割（例如，用破折号分割或用空格分割）.str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列（系列）上运行，并返回列表（系列）。>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']})>>> df AB0 A1-B11 A2-B2>>> df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-')...
2024-01-10如何在Pandas 系列中添加元素？
在此程序中，我们将元素添加到Pandas系列中。我们将使用此append()功能执行此任务。请注意，我们只能将一个系列或系列的列表/元组附加到现有系列中。算法Step1: Define a Pandas series, s1.Step 2: Define another series, s2.Step 3: Append s2 to s1.Step 4: Print the final appended series.范例程式码import pandas as p...
2024-01-10浅谈Pandas 排序之后索引的问题
如下所示：In [1]: import pandas as pd ...: df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[5,4,3,2,1]})In [2]: dfOut[2]: a b0 1 51 2 42 3 33 4 24 5 1In [3]: df=df.sort_values(by="b") # 按照b列排序In [4]: dfOut[4]: a b4 5 13 4 22 3 31 2 40 1 5In [5]: df.loc[0,:] # 按索引来索引所以得到...
2024-01-10Pandas数据离散化原理及实例解析
这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数...
2024-01-10Pandas缺失值2种处理方式代码实例
处理方式：存在缺失值nan,并且是np.nan:删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)不是缺失值nan，有默认标记的1、存在缺失值nan,并且是np.nan# 判断数据是否为NaN# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)# 读取数据movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")##第一种 删除# pandas删...
2024-01-10
