6.12自我总结

一.pandas模块

import pandas as pd约定俗称为pd

1.模块官方文档地址

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750

2.对一维的数据处理成列表

1.pd.Serirs功能

import numpy as np
import pandas as pd arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, ])
s = pd.Series(arr)
print(s)
#也可以不转换,但是转换后可以减少内存,尽量进行转换
# arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, ])
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.nan, ])
print(s)

3.对二维数据处理成列表

1.pd.DataFrame功能

df = pd.DataFrame(数据内容,index=纵坐标,columns=横坐标)#数据内容必须是列表或者np.array格式,尽量用np.array格式减少内存
#生成的数据列表预定俗称最好命名成df
#对df的取值

2.pd.DataFrame参数表

属性 详解
dtype 查看数据类型
index 查看行序列或者索引
columns 查看各列的标签
values 查看数据框内的数据,也即不含表头索引的数据
describe 查看数据每一列的极值,均值,中位数,只可用于数值型数据
transpose 转置,也可用T来操作
sort_index 排序,可按行或列index排序输出
sort_values 按数据值来排序

4.df进行取值和简单处理

1.df.index

取纵坐标

2.df.columns

取横坐标

3.df.values

取填入的数据并且为array格式

4.df.describe()

计数列表的各个列的个数,最大值,最小值等等

5.df.T

横纵坐标进行对调

6.df.sort_index(axis=0)

根据axis=0或者1按照横坐标或者纵坐标进行排序

7.df.sort_values('按照的对象名称')

按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置axis=0或者1进行修改,默认升序

8.df里的值按行取行

取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引

取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行

9.df里的值按列取取列

取某一列,df[这列的对应的横坐标]

取多列,df[[第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推

10.df里面按行取值

按行取值df.iloc[2, 1] 第3行第二个

11.df取某个区域

df.iloc[1:4, 1:4] 横坐标是,第2个到第5个,纵向是第二个到第五个

12.df取某个位置的一个值

df['横坐标名称']['纵坐标名称']

df.loc['纵坐标名称','横坐标名称']

13.逻辑取值

df[df['c1'] > 0] 结合上面取值进行判断

14.替换值

结合上面取值进行替换

5.df.dropna

1.df.dropna(axis=1)

axis进行行列选择,横着加还是竖着加

2.df.dropna(thresh=4)

删除行不为4个值的

3.df.dropna(subset=['c2'])

删除c2中有NaN值的数据

6.df重空值进行添加

df.fillna(value=10)空值填充10

7.df进行合并

1.pd.concat((df1, df2), axis=1)

合并行列都可以由axis控制

2.df1.append(df2)

append只能合并列

pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)的更多相关文章

  1. pandas常用操作详解——pd.concat()

    concat函数基本介绍: 功能:基于同一轴将多个数据集合并 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=Fa ...

  2. pandas中,dataframe 进行数据合并-pd.concat()

    ``# 通过数据框列向(左右)合并 a = pd.DataFrame(X_train) b = pd.DataFrame(y_train) # 合并数据框(合并前需要将数据设置成DataFrame格式 ...

  3. python: pandas模块

    10分钟入门 pandas 评:我跟作者的智商差距是有多大,才能让我用60分钟看完作者认为10分钟的内容... 详细内容见 Cookbook 习惯上我们先导入 : In [1]: import pan ...

  4. 关于Python pandas模块输出每行中间省略号问题

    关于Python数据分析中pandas模块在输出的时候,每行的中间会有省略号出现,和行与行中间的省略号....问题,其他的站点(百度)中的大部分都是瞎写,根本就是复制黏贴以前的版本,你要想知道其他问题 ...

  5. Pandas模块

    前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip insta ...

  6. python重要的第三方库pandas模块常用函数解析之DataFrame

    pandas模块常用函数解析之DataFrame 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器 ...

  7. [Python]-pandas模块-机器学习Python入门《Python机器学习手册》-02-加载数据:加载文件

    <Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习 ...

  8. python之pandas模块

    一.pandas模块是基于Numpy模块的,pandas的主要数据结构是Series和DadaFrame,下面引入这样的约定: from pandas import Series,DataFrame ...

  9. 很详细、很移动的Linux makefile教程:介绍,总述,书写规则,书写命令,使用变量,使用条件推断,使用函数,Make 的运行,隐含规则 使用make更新函数库文件 后序

    很详细.很移动的Linux makefile 教程 内容如下: Makefile 介绍 Makefile 总述 书写规则 书写命令 使用变量 使用条件推断 使用函数 make 的运行 隐含规则 使用m ...

随机推荐

  1. IP服务-3-DHCP

    DHCP代表了动态IP地址分配的下一阶段.DHCP建立在BOOTP协议格式的基础上,专注于动态分配多种信息,以及为未来的扩展提供灵活的消息结构,并且无需预先定义每个客户端的MAC地址.DHCP提供的功 ...

  2. 统计最长回文串(传说中的Manacher算法)Hihocoder 1032

    算法的核心就在这一句上了:p[i] = min(p[2*id-i], p[id] + id - i); #include <iostream> #include <cstdio> ...

  3. 软件管理命令-- rpm

    RPM(红帽软件包管理器) 安装软件 rpm -ivh filename.rpm 升级软件 rpm -Uvh filename.rpm 卸载软件 rpm -e filename.rpm -i 安装一个 ...

  4. jQuery height() innerHeight() outerHight() width() innerWidth() outerWidth()源码解读

    在第二层each,传入的对象以height举例是这样的,{padding:innerHeight,content:height,"":outerHeight} 对它遍历调用func ...

  5. 移动端 mui框架中input输入框或任何输入框聚焦后页面自动上移

    一.mui框架中点击input后,安卓手机弹出自带的输入键盘时,页面自动上移 实现方法: (1)只要把input标签放在mui-content这个类里面就可以了 <div class=" ...

  6. C#的弱引用

    关于C#中的弱引用 一:什么是弱引用 了解弱引用之前,先了解一下什么是强引用 例如 : Object obj=new Object();     就是一个强引用,内存分配一份空间给用以存储Object ...

  7. Spring之WebContext不使用web.xml启动 初始化重要的类源码分析(Servlet3.0以上的)

    入口: org.springframework.web.SpringServletContainerInitializer implements ServletContainerInitializer ...

  8. INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE产生death lock死锁原理

    前言 编辑 我们在实际业务场景中,经常会有一个这样的需求,插入某条记录,如果已经存在了则更新它如果更新日期或者某些列上的累加操作等,我们肯定会想到使用INSERT ... ON DUPLICATE K ...

  9. 从零开始利用vue-cli搭建简单音乐网站(五)

    上一篇文章讲到的是如何利用mongoose从数据库读取数据然后更新页面,接下来要实现的就是用户注册登录功能,这个功能涉及到的东西太多了,今天只实现了登录功能,登陆之后更新导航条界面,最后效果如下: 登 ...

  10. JavaScprit30-5 学习笔记

    最近忙这忙那...好久没看视频学习了...但是该学的还是要学. 这次要实现的效果是利用 flex 的 特性 来实现 可伸缩的图片墙演示 页面的展示...: 效果挺炫酷啊... 那么就来总结一下 学到了 ...