pandas用法总结
https://blog.csdn.net/yiyele/article/details/80605909 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 npimport pandas as pd122、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"))12或者imp...
2024-01-10
pandas高级操作
pandas有些功能很逆天，但却鲜为人知，本篇给大家盘点一下。一、ACCESSORpandas有一种功能非常强大的方法，它就是accessor，可以将它理解为一种属性接口，通过它可以获得额外的方法。其实这样说还是很笼统，下面我们通过代码和实例来理解一下。>>> pd.Series._accessors {'cat', 'str', 'dt'}对于Series数...
2024-01-10
pandas 布尔索引
示例可以使用布尔数组选择数据框的行和列。import pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(5)df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(5, 5)), columns = list("ABCDE"), index = ["R" + str(i) for i in range(5)])print (df)# A B C D E# R0 99 ...
2024-01-10pandas 删除重复
示例用途drop_duplicates：In [216]: df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,3,2], ...: 'B':[1,7,3,0,8]})In [217]: dfOut[217]: A B0 1 11 2 72 3 33 3 04 2 8# keep only the last valueIn [218]: df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='last')...
2024-01-10pandas 选择重复
示例如果需要将值设置0为column B，则在columnA中的重复数据中，首先使用创建掩码Series.duplicated，然后使用DataFrame.ix或Series.mask：In [224]: df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,3,2], ...: 'B':[1,7,3,0,8]})In [225]: mask = df.A.duplicated(keep=False)In [226]: maskOut[226]: 0 ...
2024-01-10
pandas如何新增列？
脚本：import pandasdf = pandas.DataFrame([dict(id=1001,province='河南',city='郑州',amount=100,), dict(id=1002,province='河南',city='安阳',amount=100,), dict(id=1003,province='河北',city='保定',amount=100,), dict(id=1004,province='河北',city='保定',amount=100,)])data = df.gro...
2024-01-10
2.pandas常用读取
一.文本读写名称接收代表（含义）默认filepathstring文件路径无sepstring分割符","headerInt/sequence某行做列名infer自动寻找namesarray,列名NoneIndex_colint，sequence，False索引列的位置NonedtypeDict写入数据类型Noneenignec/python数据解析引擎cnrowsint读取前n行Nome1.读（1）read_table...
2024-01-10pandas 填充缺失值
示例In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2, None, 3], [4, None, 5, 6], [7, 8, 9, 10], [None, None, None, None]])Out[11]: 0 1 2 30 1.0 2.0 NaN 3.01 4.0 NaN 5.0 6.02 7.0 8.0 9.0 10.03 NaN NaN NaN NaN用单个值...
2024-01-10
pandas 读取大量数据
要读取文件夹下所有文件， 各个文件行数不同（dfsensor:6 万列），如何能快速读取呢？现有方式大概要花3分钟， 后续数据会更多 filenames = os.listdir(inputdir) dftable = pd.DataFrame() for filename in filenames: #filename = filenames[0] ...
2024-03-03pandas 下采样和上采样
示例import pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(0)rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=10, freq='T')df = pd.DataFrame({'Val' : np.random.randn(len(rng))}, index=rng) print (df) Val2015-02-24 00:00:00 1.7640522015-02-24...
2024-01-10日期时间毫秒到pandas秒
在pandas数据框中有一个datetime列，其值如下：time2018-04-11 22:18:30.1222018-04-11 23:00:21.399我想知道如何舍入这些值，摆脱毫秒，仅将日期，小时，分钟和00表示为秒，如下所示：time2018-04-11 22:18:002018-04-11 23:00:00回答：使用floor与T用于分钟设置0 seconds：#if necessary#df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])df['time'] =...
2024-01-10
Vagrant详细教程
一、安装virtualBox 进入 VirtualBox 的主页，即可进入下载页面. VirtualBox 是一个跨平台的虚拟化工具，支持多个操作系统，根据自己的情况选择对应的版本下载即可。 在安装完主程序后，直接双击扩展包文件即可安装扩展包。 二、安装Vagrant 在 Vagant 网站下载最新...
2024-01-10
pandas布尔索引如何实现？
DataFrame可根据条件进行筛选，当条件判断True时，返回。当条件判断为False时，过滤掉。我们设置一个过滤器用来判断A列是否大于0。filter = df['A'] > 0filter输出结果如下，可以看到2021-01-04和2021-01-06的行为False。2021-01-01 True2021-01-02 True2021-01-03 True2021-01-04 False2021-01-05 Tru...
2024-01-10使用pandas覆盖多个直方图
我有两个或三个具有相同标题的csv文件，并希望绘制同一列上彼此重叠的每一列的直方图。以下代码为我提供了两个单独的图形，每个图形都包含每个文件的所有直方图。是否有一种紧凑的方法可以使用pandas / matplotlib将它们一起绘制在同一图形上？我想象接近于此但使用数据框。码：import pandas as pdi...
2024-01-10pandas带有重复索引操作方法
有的时候，可能会遇到表格中出现重复的索引，在操作重复索引的时候可能要注意一些问题。一、判断索引是否重复a、Series索引重复判断s = Series([1,2,3,4,5],index=["a","a","b","b","c"]) print(s.index.is_unique) #False Series.index.is_unique为False表示索引重复。b、DataFrame索引重复判断a = np.arange(9).reshape(3,3) data = Dat...
2024-01-10如何按pandas的时间戳排序？
因此，我的时间戳如下所示：20140804:10:00:13.28148620140804:10:00:13.40011320140804:10:00:13.55551220140804:10:00:13.435677我将它们放在DataFrame中，并且尝试按升序对其进行排序。我尝试了以下方法。但是，它似乎不起作用df['yyyymmdd'] = pd.to_numeric(df['yyyymmdd'], errors='coerce')df['hh'] = pd.to_numeric(df['hh'],...
2024-01-10
flushdns mac系统教程
flushdns的刷新dns功能不仅可以在Windows中使用，在mac系统中也可以用，但是很多朋友不知道mac系统怎么刷新nds缓存，其实不同的系统版本刷新的方法不太一样，下面就跟着小编一起来看看详细教程吧。 flushdns mac： 1、首先点击左上角苹果图标，打开“关于本机” 2、在其中查看你的系统版本。...
2024-01-10
imazingapp存档修改教程
imazing能够通过备份的功能替换我们手机游戏的存档。比如我们想要使用网络上下载的完美存档替换掉现有的存档，就可以省去中间繁琐的游玩时间精力，直接欣赏到通关后的剧情、cg等内容，下面就一起来看看具体方法吧。 imazingapp存档修改教程 1、需要注意的是imazing能做的只是替换存档，如果...
2024-01-10pandas 将索引值相加的方法
如下所示： s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print s1 + s2a 11b 22c 33d 44dtype: int64 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], ...
2024-01-10pandas抽取行列数据的几种方法
取行和列的几种常用方式：data[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。data.列名： 只用于取单列，不能用于行。data[ i:j ]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。data.loc[行名,列名]： 用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式。data.iloc[行下...
2024-01-10pandas：两个数据帧的元素乘法
我知道如何在两个熊猫数据帧之间进行逐元素乘法。但是，当两个数据框的尺寸不兼容时，事情就变得更加复杂。例如，下面df * df2是简单明了df *df3的问题，但是：df = pd.DataFrame({'col1' : [1.0] * 5, 'col2' : [2.0] * 5, 'col3' : [3.0] * 5 }, index = range(1,6),)df2 = pd.DataFrame({'col1' : [10.0]...
2024-01-10js Canvas实现圆形时钟教程
阅读本文需要一点关于canvas基本用法的基础，本文实例为大家分享了HTML5 Canvas实现圆形时钟简易教程第一步：新建一个最简单的html文件，并且在<body>标签中定义元素canvas。canvas.html<html> <head> <title>Canvas clock tutorial</title> </head> <body> <canvas id="clock" width="400" height="400"></canvas> </body></html> 在这一步...
2024-01-10安装pandas有哪些不同的方式？
Python pandas 包可以通过多种方式安装 -Using Anaconda distributionsUsing mini condaUsing pip使用 Anaconda 发行版如果您的系统中已经使用了 anaconda 发行版，则无需再次安装 pandas，因为 pandas 是 anaconda 发行版的一部分。所以我们可以直接导入pandas。要安装特定的 Pandas 版本，请输入以下命令conda install pandas=1.1.5...
2024-01-10pandas多级分组实现排序的方法
pandas有groupby分组函数和sort_values排序函数，但是如何对dataframe分组之后排序呢？In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), columns=['pub...
2024-01-10读取pandas数据框的前几行的方法
是否有内置的方法可用于read_csv仅读取n文件的前几行而无需提前知道行的长度？我有一个大文件，需要花费很长时间才能读取，偶尔只想使用前20行来获取它的样本（并且不希望加载完整的文件并花大头）。如果我知道总行数，则可以执行类似的操作footer_lines = total_lines -n并将其传递给skipfooter关键字arg...
2024-01-10
