pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series 一. 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 keys join='outer' / 'i…

pandas的拼接操作 #重点 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 0. 回顾numpy的级联 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ============================================ 练习12: 生成2个3*3的矩阵,对其分别进行两个维度上的级联 ========…

数据分析 生成器 迭代器 装饰器 (两层传参) 单例模式() ios七层 io多路 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 join='outer'…

pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便,假设存在如下dataframe: id_part pred pred_class v_id 0 d [0.722817, 0.650064] cat,dog d1 1 5 [0.119208, 0.215449] other_label,other_label d2 需要把 v_id=d1 中,pred 与 pred_class 一一对应,需要将 pred 大于0.5的pred_class取出来作为新的一列,如果小于0.5则不取出来:…

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG…

Pandas的基础操作(一)——矩阵表的创建及其属性 (注:记得在文件开头导入import numpy as np以及import pandas as pd) import pandas as pd import numpy as np #创建一个Pandas序列 s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 44, 1]) # print(s) # 0 1.0 # 1 3.0 # 2 6.0 # 3 NaN # 4 44.0 # 5 1.0 # dtype: float64…

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a…

实际应用中,目标字符串的生成可能需要多个数据的拼接. 由于应用频繁,几乎是所有编程语言都必须掌握的操作,当然每种语言具有各自特点. 本文将通过代码实例详细介绍一下JavaScript如何实现字符串拼接操作. 一.使用加号()拼接: 加号不但可以实现算数运算,也可以实现字符串拼接操作. 代码实例如下: console.log(``"爱前端"````"专注全栈大前端"``); 上述代码使用加号()实现两个字符串的拼接操作. 目的是演示加号拼接功能,实际项目中根本没可能这…

数据分析05 /pandas的高级操作 目录 数据分析05 /pandas的高级操作 1. 替换操作 2. 映射操作 3. 运算工具 4. 映射索引 / 更改之前索引 5. 排序实现的随机抽样/打乱表格数据 6. 数据的分类处理 / 分组 7. 高级数据聚合 8. 数据加载 9. 透视表 10. 交叉表 1. 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 创建df表格数据: import numpy as np import pandas as pd from pandas…

pandas 写csv 操作 def show_history(self): df = pd.DataFrame() df['Time'] = pd.Series(self.time_hist) df['BG'] = pd.Series(self.BG_hist) df['CGM'] = pd.Series(self.CGM_hist) df['CHO'] = pd.Series(self.CHO_hist) df['insulin'] = pd.Series(self.insulin_hist…

1.常量与常量的拼接结果在常量池,原理是编译期优化 public void test1() { String s1 = "a" + "b" + "c";//等同于"abc" String s2 = "abc"; //"abc"-定是放在字符串常量池中,将此地址赋给s2 /* *最终.java编译成.class,再执行. class * string s1 = "abc"…

  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c…

一:对索引进行操作 1.reindex重新索引 pandas提供了一个方法来创建一个适应新索引的新对象. Series通过调用reindex方法会根据新的索引顺序重新排序,如果新的索引中存在原索引不存在的索引,会将使用NaN进行填充 2.测试 3.对某个位置进行操作 可以通过fill_value来填充值. 4.测试 5.插值处理 ffill或者pad向前填充,使用插值的前一个值来填充. 还可以使用bfill和backfill向后填充,当没有前一个或者后一个,使用默认的NaN进行填充. 6.测试…

pandas提供基于行和列的聚合操作,groupby可理解为是基于行的,agg则是基于列的 从实现上看,groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构,这个结构必须调用聚合函数(如sum)之后,才会得到结构为Series的数据结果. 而agg是DataFrame的直接方法,返回的也是一个DataFrame.当然,很多功能用sum.mean等等也可以实现.但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串,也可以自定义,参数是column对应的子DataFrame 一.pandas…

1.pandas对缺失数据的处理 我们的数据缺失通常有两种情况: 1.一种就是空,None等,在pandas是NaN(和np.nan一样) 解决方法: 判断数据是否为NaN:pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理方式1:删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False) 处理方式2:填充数据,t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0) 2.另一种是我们让其为0…

用python做数据分析pandas库介绍之DataFrame基本操作   怎样删除list中空字符? 最简单的方法:new_list = [ x for x in li if x != '' ] 这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作. 一.查看数据(查看对象的方法对于Series来说同样适用) 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据.a.tail(6)…

pandas数据处理 1. 删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True keep参数:指定保留哪一重复的行数据 创建具有重复元素行的DataFrame import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame # 创建一个df df = DataFrame(data=np.random.randint(0,…

目录 一.时间序列是什么 二.时间序列的选取 三.时间序列的生成 四.时间序列的偏移量 五.时间前移或后移 五.时区处理 六.时期及算术运算 七.频率转换 一.时间序列是什么 时间序列在多个时间点观察或测量到的任何事物,很多都是固定频率出现 的,比如每15秒.每5分钟.每月. padnas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法,基本的时间序列类型是以时间戳为索引的Series. 当创建一个带有DatetimeIndex的Series时,pandas就会知道对象是一个时间序列,用Numpy的d…

pandas读写excel和csv操作总结 按索引读取某一列的值 按关键字读取某一列的值 按关键字查询某一行的值 保存成字典并写入新的csv import pandas as pd grades=pd.read_excel('C:/Users/xxx/Desktop/1-4章内容掌握情况结果.xlsx',usecols=[0,12]) # 读取某个索引对应的列 fields=['Student'] ans={'name':[],'grade':[]} names=pd.read_csv('C:/…

级联操作 pd.concat, pd.append import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配),而inner只会将匹配的项级联到一起,不匹配的不级联 ign…

向量化字符串操作 Series 和 Index对象 的str属性. 可以正确的处理缺失值 方法列表 正则表达式. Method Description match() Call re.match() on each element, returning a boolean. extract() Call re.match() on each element, returning matched groups as strings. findall() Call re.findall() on e…

一.前后行满足条件 问题: 各位老师好,我有一个dataframe 产品 数据1 数据2 A 1 2 B 4 5 C 6 3 我想找出比如这一行数据1>数据2 AND 数据1的上一行3 AND 4<5 则输出 产品C 应该怎么写 回答: df = pa.DataFrame({'产品': ['A','B','C'], '数据1': [1, 4, 6], '数据2': [2, 5, 3]}) df[(df['数据1'].shift(1) < df['数据2'].shift(1)) &…

pandas 是基于numpy构件的强大的数据处理模块,其核心的数据结构有两个:Series 与 DataFrame 一:Series Series 是一种类似于表的东西,拥有索引(index)与其对应的值(value) 1)创建Series: Sereies方法接收两个参数,第一个与value相关,第二个用来指定索引.而创建的方式有两种: 一种为用两个list作为参数分别代表value和index的值[index参数不写则默认0开始自增长] 另一种为dict作为第一参数,若不写第二参数,则其k…

1.读Excel: # coding=utf-8 import pandas as pd import pymysql sql_select =" xxxxx " con = pymysql.connect(host="xxxx", user="xxx", passwd="xxxx", db="xxxx", charset='utf8',port=5366) df1 = pd.read_excel(r'D:…

基本折线图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现. 举个例子 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) df.p…

先写在前面,用tushare获取财经类数据时,完全没有必要用python3版本 py2功能没差别,但是py3有很多地方需要修改参数才能成功运行,无端造成时间的浪费 下面进入正题,这个问题困扰了我一个下午+晚上的时间,写下来让看本文的童鞋少走弯路 engine = create_engine('mysql://root:root@127.0.0.1/tushare?charset=utf8') 你们的代码应该跟上面的差不多吧,反正就是死活运行不了,提示以下错误: return __import__…

一.pandas数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维数组可用的函数或方法,而且其可通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能:DataFrame类似于numpy中的二维数组,同样可以通用numpy数组的函数和方法,而且还具有其他灵活应用,后续会介绍到. 二.pandas数据结构之Series #使用模块之前先导入import pandas as pd from pan…

1.例一 图1 代码1 #第1步:导出模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 中文字体设置第1步,导出模块 #中文字体设置第2步:引出字体模块和位置 my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/noto/simsun.ttf") #数据来源,单独设…

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',…

在R语言中 paste 是一个很有用的字符串处理函数,可以连接不同类型的变量及常量. 函数paste的一般使用格式为: paste(..., sep = " ", collapse = NULL) 1 1 其中…表示一个或多个R可以被转化为字符型的对象:参数sep表示分隔符,默认为空格:参数collapse可选,如果不指定值,那么函数paste的返回值是自变量之间通过sep指定的分隔符连接后得到的一个字符型向量:如果为其指定了特定的值,那么自变量连接后的字符型向量会再被连接成一个字符串…