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...
2024-01-10
pandas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
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...
2024-01-10pandas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 ...
2024-01-10
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...
2024-01-10
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...
2024-01-10pandas 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
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...
2024-01-10pandas 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
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'],...
2024-01-10pandas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。...
2024-01-10
pandas，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：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]...
2024-01-10
pandas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(...
2024-01-10
