1. pandas简介 江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一...
Part 1. Motivation Part 2. Series and Index Part 3. DataFrames Part 4. MultiIndex 我们将拆分成四个部分,依次呈现～建议关注和星标@公众号:数据STUDIO,精彩内容等你来～ Part 1 Motivation 假设你有一个文件,里面有一百万行逗号分隔的数值,像这样: 冒号后的空格仅用于说明问题。通常情况下,没有空格。 而...
s1 = pd.Series(np.random.rand(5)) s2= pd.Series(np.random.rand(5),index=list('abcde'))print(s1[1:4])print(s2['a':'c']) 可以看到标签索引包头尾,所以:标签索引切片是一个闭区间,是字符串索引,包含头和尾 切片的写法和list基本一致, 同样可以这样切片 s2[::2] 从第一个开始隔2取1个值....
In [1] import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df) Empty DataFrame Columns: [] Index: [] 二、从列表进行创建 In [2] #一维列表 data = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(data) # 将列表数据转化为 一列 print(df) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 In [3] #二维列表 data ...
假如dataframe1.shape=(5,4),dataframe2.shape=(5,6),运行代码:dataframe3=pd.concat([dataframe1,dataframe2], axis=1),则dataframe3.shape=(5,10)。关键点是axis=1,指明是列的拼接 三、dataframe插入行 插入行数据,前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同,思路:先切割,再...
pd.DataFrame( data:数据 index: 定义行索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由0开始的整形正序数值,0,1,2,3,4,5,6...,如指定,将会生成我们指定的索引,如ABCDEF...,如果指定索引的话,一定要记得和我们数据的第一维度维度尺寸要相等。 columns: 定义列索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由...
1 Pandas文件读取和写入 1.1 文件读取(csv、txt、xls/xlsx) 1.2 文件写入(csv、xls/xlsx) 2 Pandas基本数据结构(Series、Dataframe) 2.1 Series 2.2 DataFrame 3 Pandas常用基本函数 (1) head和tail (2) unique和nunique (3) count和value_counts
用户可以使用 pip升级Pandas，以便使用其新版本。在撰写本文时，Pandas1.0仍然是候选版本，这意味着要安装Pandas1.0需要明确指定其版本。pip install --upgradepandas==1.0.0rc0 当然，更新可能会破坏某些代码，因为这是主要版本的发布，因此请务必小心！此版本的Pandas不再支持Python 2。运行Pandas 1.0+至少需要...
简介:Python pandas库|任凭弱水三千,我只取一瓢饮(1) 对Python的 pandas 库所有的内置元类、函数、子模块等全部浏览一遍,然后挑选一些重点学习一下。我安装的库版本号为1.3.5,如下: >>> import pandas as pd>>> pd.__version__'1.3.5'>>> print(pd.__doc__)pandas - a powerful data analysis and...
categorical_dict = {0: 'Switzerland', 1: 'Poland'} Pandas 做了几乎相同的工作,同时添加了所有的方法,可以实际使用这种类型,并且仍然能够显示国家的名称。 回到convert_df() 方法,如果这一列中的唯一值小于 50%,它会自动将列类型转换成 category。这个数是任意的,但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy ...