pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4…

In many applications, data may be spread across a number of files or datasets or be arranged in a form that is not easy to analyze. This chapter focuses on tools to help combine, and rearrange data. (在许多应用中,数据可以分布在多个文件或数据集中,或者以不易分析的形式排列. 本章重点介绍帮助组合和重…

多层索引是指在行或者列轴上有两个及以上级别的索引,一般表示一个数据的几个分项. 1.创建多层索引 1.1通过分组产生多层索引 1.2由序列创建 1.3由元组创建 1.4可迭代对象的笛卡尔积 1.5将DataFrame转为多层索引对象 2.多层索引操作 多层索引和单层索引一样,但在它也有一些特定的操作,我们在操作多层索引时需要熟练掌握,以后更加灵活地运用. 2.1生成数据 2.2索引信息 2.3查看层级 2.4索引内容 2.5排序 3.数据查询 多层索引组成的数据相对来说复杂一点,在确定需求后我们…

  1 创建多层索引     1)隐式构造         最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组           · Series也可以创建多层索引             一般情况下,两层索引就够用了       2)显式构造 pd.MultiIndex            · 使用数组               · 使用tuple             · 使用product     最简单,推荐使用     2 对DataFrame列同样…

import numpy as np import pandas as pd There are a number of basic operations for rearanging tabular data. These are alternatingly referred to as reshape or pivot operations. 多层索引重塑 Hierarchical indexing provides a consistent way to rearrange data in…

pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s = Series(data = [1,2,3,"a"], index = [["a","a","b",…

pandas重置索引的几种方法探究 reset_index() reindex() set_index() 函数名字看起来非常有趣吧! 不仅如此. 需要探究. http://nbviewer.jupyter.org/ https://gitee.com/duan-qs/ipython-notebook/test_pd_reset_index.ipynb http://nbviewer.jupyter.org/gitee/duan-qs/ipython-notebook/blob/master/t…

我们对 DataFrame 进行选择,大抵从这三个层次考虑:行列.区域.单元格.其对应使用的方法如下:一. 行,列 --> df[]二. 区域   --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[]三. 单元格 --> df.at[], df.iat[] 下面开始练习: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=list('abcdef'), co…

Pandas的标签处理需要分成多种情况来处理,Series和DataFrame根据标签索引数据的操作方法是不同的,单列索引和双列索引的操作方法也是不同的. 单列索引 In [2]: import pandas as pd In [3]: import numpy as np In [4]: df = pd.DataFrame(np.ones((2, 4)), index=list("AB"), columns=list("abcd")) In [5]: df.ilo…

#重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. #可以通过索引来实现多个操作 - #重新排序现有数据以匹配一组新的标签. #在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. #示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': n…

Pandas--ix vs loc vs iloc区别 0. DataFrame DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数: data:表格数据: index:行索引: columns:列名: index 对行进行索引,columns 对列进行索引: import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index…

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. 可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. 示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.lin…

层级索引(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd',…

层级索引(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd',…

Different Choices for Indexing 1. loc--通过行标签索引行数据 1.1 loc[1]表示索引的是第1行(index 是整数) import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) print df.loc[1] ''' a 4 b 5 c…

Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 编号 索引 描述 1 .loc() 基于标签 2 .iloc() 基于整数 3 .ix() 基于标签和整数 .loc() Pandas提供了各种方法来完成基于标签的索引. 切片时,也包括起始边界.整数是有效的标签,但它们是指标签而不是位置. .loc()具有多种访问方式,如 - 单个标量标签 标签列表 切片对象 一个布尔数组 loc需要两个单/列表/范围运算符,用","分隔.第一个表示行,第二个表示列. 示例1 import pandas as…

一维数据 和 二维数据 分别使用Series 和 DataFrame 对象存储. 多维数据:数据索引 超过一俩个 键. Pandas提供了Panel 和 Panel4D对象 解决三维数据和四维数据. 实践中,更直观的形式是通过 层级索引(Hierarchical indexing, 多级索引 = > muti-indexing) 配合 多个不同 等级的一级索引 一起使用. 本节介绍 MultiIndex对象的使用,以及 普通索引 与 层级索引的转换 多级索引Series 笨方法 好方法: Mul…

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…

1.DataFrame 按照列和按照行进行索引数据 按照列索引 df[’column_name’] 按照行索引 df.loc[’row_key’] 或 df.iloc[index] 2.先行后列索引单元格数据/先列后行索引单元格数据 df.loc[’row_key’][’column_name’] #先行后列 df[’column_name’][’row_key’] #先列后行 3.df 删除和新增列/行 df.drop[’ch’] #drop 掉了一个行,但是要加 inplace=true 是…

一.行多层索引 1.隐式创建 在构造函数中给index.colunms等多个数组实现(datafarme与series都可以) df的多级索引创建方法类似: 2.显式创建pd.MultiIndex 其中.from_arrays为类似上面的参数,推荐使用简单的from_product函数(会自动进行交叉): 二.列多层索引 列多层索引同理:  三.多层索引操作与切片 1.Series多层索引 使用中括号和loc效果完全一样: 切片,只切第一级索引,与之前一致,需要指定某些指定行时,可以通过iloc…

Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10),index=pd.MultiIndex.from_product([list("ABCDE"),["期中","期末"]])) B Dataframe多层索引的创建(推荐使用)…

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

Pandas的索引操作 索引对象Index 1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index)) print(df_obj2.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0,…

>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (5, 4)), columns=list('ABCD')) A B C D 0 0 4 8 4 1 0 7 7 1 2 0 6 1 6 3 1 9 5 2 4 8 4 1 1 0. 转换为 numpy.ndarray 进行索引 >> df.values ⇒ numpy.ndarray # 返回 B 列 >> df.values[:, 1] # dataframe 索引列 >…

Numpy的索引切片 索引 In [72]: arr = np.array([[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]]]) In [73]: arr Out[73]: array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]) In [74]: arr.ndim Out[74]: 3 In [75]: arr.shape Out[75]: (2, 2, 3) In [76]: arr[0] #返回降低一个维度的数组…

目录 一.索引概念 二.创建索引 ①导入数据时指定索引 ②导入数据后指定索引df.set_index() 三.常用的索引属性 四.常用索引方法 五.索引重置reset_index() 六.修改索引值(修改列名) 一.索引概念   "索引"类似一本书的目录(页码),通过目录(页码),让我们能快速找到想看的位置.对于一个DataFrame数据框,其中: 行索引(Label index),是一条完整数据的索引,通过这个索引,能快速取出对应的某条数据记录. 列索引(Columns Names)…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库.pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构.这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误.. 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构 数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的…

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.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.Ser…

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和…

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类…