pandas数据选择
locloc是使用索引名称和列名称选择行列的,接收2个参数,第一个参数用于选择索引,第二个参数用于选择列。import pandas as pdimport numpy as np# 设置种子,让每次测试数据一样np.random.seed(147258)dates = pd.date_range("20200101", periods=5)# 数据范围[0,20) 5行4列 二维数组data = np.random.randint(0, 20, (5, 4))df = pd.DataFr...
2024-01-10pandas分批读取大数据集教程
如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的(哭丧脸),比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手,你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的,自己那小破电脑根本跑不起来。行,你有8000w条样本你牛逼,我就取400w条出来跑跑总行了吧(狡滑脸)。下图是2015年kaggle上一个CTR预...
2024-01-10十分钟搞定pandas
习惯上,我们做以下导入In [1]: import pandas as pdIn [2]: import numpy as npIn [3]: import matplotlib.pyplot as plt创建对象使用传递的值列表序列创建序列, 让pandas创建默认整数索引In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])In [5]: sOut[5]: 0 11 32 53 NaN4 65 8dtype: float64使用传...
2024-01-10pandas重命名索引
我有以下数据框,在这里我想将索引从重命名summary为id:summary student count 0 error 61 yes 12 no 13 other 9我尝试过: newdf = df.reset_index().rename(columns={df.index.name:'foo'})它给出:summary index student count 0 0 ...
2024-01-10pandas 检查缺失值
示例为了检查值是否为NaNisnull()或notnull()可以使用函数。In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pdIn [3]: ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])In [4]: pd.isnull(ser)Out[4]: 0 False1 False2 True3 Falsedtype: bool请注意,np.nan == np.nan返回False,因此应避免与np.nan进行...
2024-01-10pandas 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...
2024-01-10有pandas想求助大佬?
链接https://gaokao.chsi.com.cn/zsgs/zhangcheng/listVerifedZszc--infoId-4543757002,method-view,schId-1940.dhtml有大佬知道<div class="content zszc-content UEditor">下的全部内容怎么用xpath获取吗?怎么写为word文档,求大佬告知,谢谢!上面是文章链接...
2024-03-11pandas过滤和比较日期
我有一个sql文件,其中包含以下数据,我将这些数据读入pandas中。df = pandas.read_sql('Database count details', con=engine, index_col='id', parse_dates='newest_available_date')id code newest_date_available9793708 3514 2015-12-249792282 2399 2015-12-259...
2024-01-10pandas 按条件分组制图
如何以姓名为横坐标,分数为纵坐标,画 条形图?回答:試試df.pivot('name', 'subject', 'score').plot.bar()基本pandas 可視化原則是,使用pivot 或melt搞出製圖需要的表格格式。下列是我跑的代碼(Jupyter Notebook)% matplotlib inlinedata = [ {"name":"abc", "subject":"A", "score":40}, {"name":"abc", "subject":"B", "score":60}, ...
2024-01-10高效扁平化pandas数据框
我有一个pandas数据框。看起来像这样:pd.DataFrame(data=np.arange(1,10).reshape(3,3), index=['A', 'B', 'C'], columns=['A', 'B', 'C'])但有100行和100列。我想展平它,使其看起来像这样:pd.DataFrame({'row' : ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'col' : ['A', 'B', 'C']*3, 'val' : np.arange...
2024-01-10pandas数据处理进阶详解
一、pandas的统计分析1、关于pandas 的数值统计(统计detail 中的 单价的相关指标)import pandas as pd # 加载数据detail = pd.read_excel("./meal_order_detail.xlsx")print("detail :\n", detail) print("detail 的列索引名称:\n", detail.columns)print("detail 的形状:\n", detail.shape)print("detail 数据类型:\n", d...
2024-01-10从pandas数据框列获取列表
我有一个看起来像这样的Excel文档。cluster load_date budget actual fixed_priceA 1/1/2014 1000 4000 YA 2/1/2014 12000 10000 YA 3/1/2014 36000 2000 YB 4/1/2014 15000 10000 NB 4/1/2014 12000 11500 NB 4/1/2014 90000 1...
2024-01-10pandas 数据类型转换的实现
数据处理过程的数据类型当利用pandas进行数据处理的时候,经常会遇到数据类型的问题,当拿到数据的时候,首先需要确定拿到的是正确类型的数据,一般通过数据类型的转化,这篇文章就介绍pandas里面的数据类型(data types也就是常用的dtyps),以及pandas与numpy之间的数据对应关系。主要介绍object,...
2024-01-10pandas 显示代码片段和输出
示例有两种流行的选择:ipython表示法:In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])In [12]: dfOut[12]: 0 10 1 21 3 4或者(更简洁地在python文档中流行)并且更简洁:df.columns # Out: RangeIndex(start=0, stop=2, step=1)df[0]# Out:# 0 1# 1 3# Name: 0, dtype: int64for col in df: pr...
2024-01-10pandas 空数据处理方法详解
这篇文章主要介绍了pandas 空数据处理方法详解,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方法一:直接删除1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)isnul...
2024-01-10pandas去除重复列的实现方法
数据准备假设我们目前有两个数据表: ① 一个数据表是关于三个人他们的id以及其他的几列属性信息import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=20,size=(3,4)))data['id'] = range(1,4)# 输出:其中,最左边的0 1 2 为其索引② 另外一个数据表是3个用户的app操作日志信息,一个人会有...
2024-01-10pandas的排序和排名的具体使用
有的时候我们可以要根据索引的大小或者值的大小对Series和DataFrame进行排名和排序。一、排序pandas提供了sort_index方法可以根据行或列的索引按照字典的顺序进行排序a、Series排序1、按索引进行排序 #定义一个Series s = Series([1,2,3],index=["a","c","b"]) #对Series的索引进行排序,默认是升序 print(s.sort_in...
2024-01-10pandas计算最大连续间隔的方法
如下所示:群里一朋友发了一个如上图的问题,解决方法如下data = {'a':[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2],'b':[1,2,3,4,5,8,9,10,1,2,3,6,7,8,9,12,13]}df = pd.DataFrame(data)for name,group in df.groupby('a'): group['c'] = ((group['b'].shift(1).fillna(0) + 1).astype(int) != group['b']).cum...
2024-01-10pandas通过索引进行排序的示例
如下所示:import pandas as pddf = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[10, 52, 24, 158, 112], columns=['S'])df.sort_index(inplace=True)print df以上这篇pandas通过索引进行排序的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。...
2024-01-10pandas,如何给多列赋同一个值
我想对dataframe的指定几个列(多行)赋同一个值,请问如何实现。比如: A1 A2 A30 1 2 31 1 2 32 1 2 33 4 5 2赋值后: A1 A2 A30 1 8 81 1 8 82 1 2 33 4 5 2回答:pandas.DataFrame.loc 选取范围,然后赋新值。In [2]: df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]] , c...
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 条件搜索返回列表的方法
pandas中常用的一件事情就是对特定条件进行搜索,那么这里介绍使用pandas搜索方式,本案例使用的pandas是anaconda中的,可以下载任意的anaconda进行安装都会带有。首先导入包import pandas as pdimport os然后需要构建一个csv文件存上文件。比如我们有一个叫test.csv的文件,文件有三个列的表头,id、name、addres...
2024-01-10pandas数据新增一列计算连续次数
求教大神,想要计算一下一列中每一个数字连续出现的次数,请问有什么简单的方法吗?因为原始数据非常大,所以希望性能好一点,谢谢~df1 = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]})df1希望生成以下的结果回答:使用Python原生的 itertools 中的函数可以完成.from itertools import groupbygr...
2024-02-20pandas统计重复值次数的方法实现
本文主要介绍了pandas统计重复值次数的方法实现,分享给大家,具体如下:from pandas import DataFramedf = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a','a'], 'key2':['one','two','one','two','one','one'], 'data1':[1,2,3,2,1,1], # 'data2':np.random.randn(5) })# 打印数据框print(...
2024-01-10pandas 根据两列内容 赋值给新列
1.根据 max, min 两列 给新列Criteria赋值, 下面写的不对,求助,回答哪一个都可以哈对于数字类型 如何在describe 函数中增加diff(range) 和unique 统计量像R 中的那样。根据 max, min 两列 给新列Criteria赋值, 下面写的运行有结果 但是没有改变原始dfpartable['Criteria']列,求助~ 如果有更好的写法欢迎指正,非常感谢d...
2024-03-11