dataframe

pandas参数设置的实用小技巧

前言在日常使用pandas的过程中,由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异,使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。而pandas有着自己的一套参数设置系统,可以帮助我们在遇到不同的数据时灵活调节从而达到最好的效果,本文就将介绍pandas中常用的参数设置方面的知识。 »

快速解释如何使用pandas的inplace参数的使用

介绍在操作数据帧时,初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑。现在我们将演示dropna()函数如何使用inplace参数工作。这是因为inplace=True函数不返回任何内容。inplace = False函数将返回包含删除行的数据。您可能感兴趣的文章:对python pandas中 inplace 参数的理解 »

浅谈pandas dataframe对除数是零的处理

如下例 data2[‘营业成本率'] = data2[‘营业成本本年累计']/data2[‘营业收入本年累计']*100 但有营业收入本年累计为0的情况, 则营业成本率为inf,即无穷大,而需要在表中体现为零,用如下方法填充: data2['营业成本率'] = data2['营业成本本年累计']/data2['营业收入本年累计']*100 data2['营业成本率'].replace([np.in... »

python pandas dataframe 去重函数的具体使用

而 drop_duplicates方法,它用于返回一个移除了重复行的DataFrame这两个方法会判断全部列,你也可以指定部分列进行重复项判段。drop_duplicates根据数据的不同情况及处理数据的不同需求,通常会分为两种情况,一种是去除完全重复的行数据,另一种是去除某几列重复的行数据,就这两种情况可用下面的代码进行处理。 »

pandas之分组groupby()的使用整理与总结

前言在使用pandas的时候,有些场景需要对数据内部进行分组处理,如一组全校学生成绩的数据,我们想通过班级进行分组,或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析,这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。在使用pandas进行数据分析时,groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。 »

Pandas把dataframe或series转换成list的方法

把dataframe转换为list 输入多维dataframe: df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]}) 把a列的元素转换成list: # 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist() 把a列中不重复的元素转换成list: df['... »

详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法

可以通过遍历的方法:pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm选择列使用类字典属性,返回的是Series类型data[‘w']遍历Seriesfor index in data['w'] .index:time_dis = data['w'] .get(index)pa »

Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)

要对DataFrame的多个列同时进行运算,可以使用apply,例如col3 = col1 + 2 * col2:df['col3'] = df.apply 其中x带表当前行,可以通过下标进行索引。 »

pandas创建DataFrame的7种方法小结

笔者在学习pandas,在学习过程中总结了一下创建dataframe的方法,通过查阅资料总结遗下几种方法,如果你有其他的方法欢迎留言补充。您可能感兴趣的文章:pandas DataFrame创建方法的方式从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法Python中pandas模块DataFrame创建方法示例pandas创建新Dataframe并添加多行的实例利用Pandas 创建空的... »

DataFrame 数据合并实现(merge,join,concat)

也可以是DataFrame同长度的arrays right_on 右表对齐的列,可以是列名。on默认是两者同时存在的列df1 = pd.DataFramedf2 = pd.DataFramedf5 = pd.mergedf6 = pd.mergeprintprint key value data1 data20 one a 0 01 two c... »

pandas dataframe 中的explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析的过程中,我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。 这个函数如下: Code # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode(... »

python读取hdfs并返回dataframe教程

不多说,直接上代码 from hdfs import Client import pandas as pd HDFSHOST = "http://xxx:50070" FILENAME = "/tmp/preprocess/part-00000" #hdfs文件路径 COLUMNNAMES = [xx'] def readHDFS(): ''' 读取hdfs文件 Returns: df:dataf... »

pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf from pypsark.sql import SparkSession from pyspark.sql ... »

pandas数据选取:df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍。2)区域选取:df.loc[],df.iloc[],df.ix[]。 »

pandas和spark dataframe互相转换实例详解

这篇文章主要介绍了pandas和spark dataframe互相转换实例详解,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 from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \ .getOrCreate() spark_df = s... »

Python如何在DataFrame增加数值

这篇文章主要介绍了Python如何在DataFrame增加数值,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生成一个 DataFrameimport pandas as pdname = ['Cindy','John','Matt']point = [78,87,88]df_grade = pd.DataF »

pandas dataframe对象的分组机制groupby

pandas dataframe对象的分组机制groupby

groupby的操作可以被分为3部分:第一步,存储于series或DataFrame中的数据,根据不同的keys会被split(分割)为多个组。第三步,函数产生的结果被combine(结合)为一个结果对象。使用例子来看一下,创建一个dataframe对象:df = pd.DataFramedf看一下创建的df对象:下面我们进行第一步,按照key1作为关键字进行分组。即对data1这个series进... »

Python通过两个dataframe用for循环求笛卡尔积

合并两个没有共同列的dataframe,相当于按行号求笛卡尔积。 最终效果如下 以下代码是参考别人的代码修改的: def cartesian_df(A,B): new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B))) for _,A_row in A.iterrows(): for _,B_row in B.iterrows(): row = A... »

数据科学包——pandas基础(核心数据结构)

数据科学包——pandas基础(核心数据结构)

可以把 DataFrame 想成一个 Excel 表格或一个 SQL 数据库的表格,还可以相像成是一个 Series 对象字典。它是 Pandas 里最常用的数据结构。创建 DataFrame 的基本格式是:df = pd.DataFrame其中 index 是行标签,columns 是列标签,data 可以是下面的数据:由一维 numpy 数组,list,Series 构成的字典二维 numpy... »

Pandas 中map, applymap and apply的区别

Pandas 中map, applymap and apply的区别

apply不仅可以用于Series,还可以用于DataFrame;而map只能用于Series。一般情况下,apply应用更广泛,尤其是自定义函数带多个参数时,建议使用apply。applymap()是一种让函数作用DataFrame每一个元素的操作。 »

python中dataframe将一列中的数值拆分成多个列

python中dataframe将一列中的数值拆分成多个列

起初的数据是这样的想将page_no这一列拆分成多个列,然后将其中的值都作为列名。想要做成的结果如下图实现的思路是先对page_no这一列进行one-hot编码,将一列变为多列,然后再用cishu列与之相乘,最后进行groupby之后加和,就得到了最终结果。 »

pandas基础这一篇足以,看完即成初级数据分析师

Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法,使用户能够快速便捷地处理数据。SeriesSeries的介绍Series是一个类似于一维数组的对象,它能够保存任何类型的数据,主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 »

Pandas的基础看这一篇足以(有后续)

Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法,使用户能够快速便捷地处理数据。DataFrame对象的创建:Pandas的DataFrame类对象可以使用以下构造方法创建:pandas.DataFrame常用参数如下:index:行标签。 »

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Python科学计算:Pandas (一)

学习数据分析前首先了解Python的两个常用包:Numpy和Pandas。由于学习进度原因,今天先讲Pandas包,Numpy包的讲解之后补上。交代一下,本小白用的Python是3.7版本的,用的编辑器是Pycharm。Pandas核心数据结构:Series和DataFrame正如Numpy中数据围绕ndarray展开,Pandas中核心数据结构是Series和DataFrame。基于这两种数据结... »

python 使用pandas的dataframe一维数组和二维数组分别按行写入csv或excel

pandas写入excel 两种 一个是一行一行的写(本身写入时列)另一种是写入二维数组。 1.一行一行的写 i=1 loujian=2 dat=[i,loujian,ll,load_idx,bilv,eventype]#一个变量 print (dat) test = pd.DataFrame(data=dat).T 2.写入二维数组。 cr=[1,2,3,4] ct=[5,6,8,5] dat ... »

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