认识 jupyter地址: https://nbviewer.jupyter.org/github/chenjieyouge/jupyter_share/blob/master/share/pandas-%20%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E6%80%A7%E7%BB%9F%E8%AE%A1.ipynb import numpy as np import pandas as pd pandas objects are equipped(配备的) with a set of common

针对Series对象,从中抽取信息 unique可以得到Series对象的唯一值数组 >>> obj = Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c']) >>> obj.unique() array(['c', 'a', 'd', 'b'], dtype=object) >>> obj 0 c 1 a 2 d 3 a 4 a 5 b 6 b 7 c 8 c dtype: object >>>

# 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 != df.loc[df[

# 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 != df.loc[df[

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one

import pandas as pd import numpy as np # 我们可以根据自己的需求, 用 pandas 进行更改数据里面的值, 或者加上一些空的,或者有数值的列. # 首先建立了一个 6X4 的矩阵数据. dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) "&qu

1. 问题描述 在处理用户上网数据时,用户的上网行为数据之间存在时间间隔,按照实际情况,若时间间隔小于阈值(next_access_time_app),则可把这几条上网行为合并为一条行为数据:若时间间隔大于阈值(next_access_time_app),则可把这几条上网行为分别认为是独立无关的行为数据. 具体可结合下图理解: 因此需求是有二:一是根据阈值(next_access_time_app)决定是否需要对数据进行合并:二是对数据合并时字段值的处理.其中第二点较为简单,不做表述,重点关注第

import pandas as pd import pickle import numpy as np dates = pd.date_range() df = pd.DataFrame(np.arange().reshape((,)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) #单点设置 df.iloc[,] = df.loc[ print(df) 输出: A B C D -- -- -- -- -- -- A B C D -

在工作中遇到一个问题即,实时的车辆数据中,需要将车辆的vid(一个Series)对应上其通用名称,以及车辆用途等信息进行统计. 正常的小规模操作是利用一个循环,查找vid 在另一张vid对应车辆名称用途的表的位置 映射出信息,再调用赋值给原来的vid的index. 这对于大量级的数据操作缓慢.下文给出 pandas的series如何快速的根据需要的列的名称,快速添加其他列的方法. 例: 当前数据格式为: 需要统计的信息是: 不同车型的车速,转速,扭矩,电控温度的数据分布. 因此需要将vid转化成

如提取第1行,第2列的值: df.iloc[[0],[1]] 则会返回一个df,即有字段名和行号. 如果用values属性取值: df.iloc[[0],[1]].values 返回的值会是列表,而且是嵌套列表: [[值]] 因此,正确的写法是: df.iloc[[0],[1]].values[0][0]

# 2.1处理缺失值,连续值用均值填充 continuous_fillna_number = [] for i in train_null_ix: if(i in continuous_ix): mean_v = df_train[i].mean() continuous_fillna_number.append(mean_v) df_train[i] = df_train[i].fillna(mean_v) np.save("continuous_fillna_number.npy"

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

在公司处理报表,中英文映射表与数值表替换 import pandas as pd data = { "a":"值一", "b":"值二", "c":"值三", "f":"值四" } data_map = { "a": 1, "b": 1, "c": 2, "d": 3

pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和.均值.最小值.最大值等,我们来具体看看这些函数: 1.随机生成三组数据import numpy as npimport pandas as pd np.random.seed(1234)d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)d2 = np.random.f(2,4,size = 100)d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)12

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>> from pandas import Series,DataFrame >>> obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) >>> obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64#rein

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于

汇总的函数 方法 说明 count 非NA的值数量 describe 针对Series和DataFrame列计算汇总统计 min.max 计算最小值和最大值 argmin.argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置 idxmin.indxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算四分位数 sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数(第50百分位数) mad 根据平均值计算平均绝对离差 var 样本值的方差 std 样本值的标准差 sk

分类(Category)数据:直白来说,就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值.例如:性别.血型 指定数据类型构建分类数据 dtype="category" 以血型为例,创建一个关于血型的分类对象 import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice&

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分

上一个章节中我们主要是介绍了pandas两种数据类型的具体属性,这个章节主要介绍操作Series和DataFrame中的数据的基本手段. 一.基本功能 1.重新索引 pandas对象的一个重要方法是reindex,其作用是创建一个新对象,它的数据符合新的索引: import pandas as pd obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) print(obj) d 4.5 b 7.2 a -5.3 c