DataFrame查找

一通过索引取数据 (ix/loc/iloc) loc (根据索引名称取数据 , 适合多列) iloc (根据索引序号取数据, 适合多列) at (和loc类似,只用于取单列, 性能更好) iat (和iloc类似,只用于取单列,性能更好) ix (综合上面) data = [[1,2,3],[4,5,6]]index = ['A','B']columns=['a','b','c']df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=col…

dataframe按值（非索引）查找多行

很多情况下,我们会根据一个dataframe里面的值来查找而不是根据索引来查找. 首先我们创建一个dataframe: >>> col = ["id","name","sex","age"] >>> name = {1:"chen",2:"wang",3:"hu",4:"lee",5:"liu"…

pandas.DataFrame排除特定行

使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需求,经常查找之后,发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求. 示例如下: In [3]: df = pd.DataFrame([['GD…

Python 数据处理扩展包： pandas 模块的DataFrame介绍（创建和基本操作）

DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构,包括三部分信息,表头(列的名称),表的内容(二维矩阵),索引(每行一个唯一的标记). 一.DataFrame的创建有多种方式可以创建DataFrame,下面举例介绍. 例1: 通过list创建 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 [2 rows…

Spark官方1 ---------Spark SQL和DataFrame指南（1.5.0）

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi…

Pandas系列（二）- DataFrame数据框

一.初识DataFrame dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构,每列可以有自己的名字,并且可以有不同的数据类型.你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象. 二.数据框的创建 1.字典套列表方式创建 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], name="name"…

dataframe使用笔记

dates=pd.date_range(',periods=6) #创建固定频度的时间序列 df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) #创建6*4的随机数,索引,列名称. df2=pd.DataFrame({'),'B':pd.Series(1)})#字典创建Dataframe,假如字典的数据长度不同,以最长的数据为准. df2.dtypes #查看各行的数据格式 df2.head() df2.t…

pandas模块（数据分析）------dataframe

DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,是一个二维结构. DataFrame可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引. 一.生成方式 import numpy as np import pandas as pd a=pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])}) a…

pandas中DataFrame使用

切片选择 #显示第一行数据print(df.head(1)) #显示倒数三行数据 print(df.tail(3)) loc df.loc[row_index,col_index] 注意loc是根据行和列的索引进行选择的,行索引就是index,列索引就是列名. loc举例: df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0,列名为‘age’的元素,然后可以直接赋值 df.loc[df.id=109,'age'] 这个就是找到id为109的索引号,然后列名还是age的元素,总之row_…

spark&dataframe

1.今天,我们来介绍spark以及dataframe的相关的知识点,但是在此之前先说一下对以前的hadoop的一些理解当我启动hadoop的时候,上面有hdfs的存储结构,由于这个是分布式存储,所以当一个节点挂了之后,此后由于还有别的机器上存储这些block块(这里面你肯定要问了,我们怎么知道它挂了,其实我前面关于akaka的时候rpc 通信的机制,心跳机制),所以这个是我们选择它的理由之一,还有一个原因我们可以进行无限扩容,是因为当我们使用zookeeper进行管理这些datanode的…

Python数据分析-Pandas（Series与DataFrame）

Pandas介绍: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. Pandas的主要功能: 1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2)集成时间序列功能 3)提供丰富的数学运算和操作 4)灵活处理缺失数据 python里面安装.引入方式: 安装方法:pip install pandas 引用方法:import pandas as pd Series数组的创建: 创建空的的值 import pandas as pd s = pd.Series(…

6.DataFrame(列运算)

from odps import ODPS from odps.df import DataFrame o = ODPS(access_id="LTAIBb3aOF3ghjek", secret_access_key="FeznNUozVvtEgcpzPUZHIT9vyWyX7W", project="satori", endpoint="http://service.odps.aliyun.com/api") girls =…

第一课导入库 - 创建数据集 - CSV读取 - 导出 - 查找最大值 - 绘制数据

第1课创建数据 - 我们从创建自己的数据集开始分析.这可以防止阅读本教程的最终用户为得到下面的结果而不得不下载许多文件.我们将把这个数据集导出到一个文本文件中,这样您就可以获得从文本文件中一些拉取数据的经验.获取数据 - 我们将学习如何阅读文本文件.这些数据包括婴儿的姓名和1880年出生的婴儿的数量.准备数据 - 在这里,我们将简单地看一下数据并确保它是干净的.干净,我的意思是我们会看看文本文件的内容并发现任何异常.可能包括缺失的数据,数据中的不一致或任何其他不合适的数据.如果发现这些问题,我…

[Pandas] 03 - DataFrame

DataFrame 表格基本操作初始化一并设置 index & columns 类似于倒排表,column相当于words. index就是doc id. df = pd.DataFrame([10, 20, 30, 40], columns=['numbers'], index=['a', 'b', 'c', 'd']) df Output: numbers a 10 b 20 c 30 d 40 时间序列 index 以“月”为间隔单位. dates = pd.date_range…

Spark2.x（六十）：在Structured Streaming流处理中是如何查找kafka的DataSourceProvider?

本章节根据源代码分析Spark Structured Streaming(Spark2.4)在进行DataSourceProvider查找的流程,首先,我们看下读取流数据源kafka的代码: SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate(); Dataset<Row> sourceDataset = sparkSession.readStream().format("kafka").option…

数据分析入门——pandas之DataFrame多层/多级索引与聚合操作

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…

关于python DataFrame的学习记录

df_1 = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df_1 默认左边行index0往上递增,AB为顶部标识,数组内为内容 loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 iloc比较简单,它是基于索引位来选取数据集,0:4就是选取 0,1,2,3这四行,需要注意的是这里是前闭后开集合(注意:是取多行,','是取单个元素) Column为行名字,index为列名字用index可以取列ridership_df[[…

python+Sqlite+Dataframe打造金融股票数据结构

5. 本地数据库很简单的用本地Sqlite查找股票数据. DataSource类,返回的是Dataframe物件.这个Dataframe物件,在之后的业务,如计算股票指标,还需要特别处理. import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np import pandas as pd # 数据源 class DataSource: def __init__(self): self.db = None # 数据库 self.cursor =…

spark是怎么从RDD升级到DataFrame的？

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是spark专题的第五篇,我们来看看DataFrame. 用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生,如果没做过也没有关系,我们简单来介绍一下.DataFrame翻译过来的意思是数据帧,但其实它指的是一种特殊的数据结构,使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储.使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的处理.Apache Spark在升级到…

pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构--DataFrame. 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas为我们封装了许多方便好用的api.而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict,这样就将数据拼接成了二维的表格.并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接口,大大降低了数据处理的难度. 创建D…

数据可视化基础专题（六）：Pandas基础（五）索引和数据选择器（查找）

1.序言如何切片,切块,以及通常获取和设置pandas对象的子集 2.索引的不同选择对象选择已经有许多用户请求的添加,以支持更明确的基于位置的索引.Pandas现在支持三种类型的多轴索引. .loc主要是基于标签的,但也可以与布尔数组一起使用.当找不到物品时.loc会提高KeyError.允许的输入是: 单个标签,例如5或'a'(注意,它5被解释为索引的标签.此用法不是索引的整数位置.). 列表或标签数组.['a', 'b', 'c'] 带标签的切片对象'a':'f'(注意,相反普通的Py…

[Python] Pandas 对数据进行查找、替换、筛选、排序、重复值和缺失值处理

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(…

Python：pandas（三）——DataFrame

官方文档:pandas之DataFrame 1.构造函数用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, ) 参数参数类型说明 data ndarray.iterable.dict.DataFrame 用于构造DataFrame的数据(注意,用某个DataFrame构造另一个DataFrame,可能会导致同步修改的问题:如果要得到某个DataFrame的副本,可以用df.copy()) index…

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 --SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 create proc spFind_Column_In_DB ( @type int,--类型:1为文字类型.2为数值类型 )--需要搜索的名字 ) as --创建临时表存放结果 create table #tbl(PK int identity primary key ,tbl sysname,col sysname) ),) begin declare curTable cursor fa…

C语言 · 查找整数 · 基础练习

问题描述给出一个包含n个整数的数列,问整数a在数列中的第一次出现是第几个. 输入格式第一行包含一个整数n. 第二行包含n个非负整数,为给定的数列,数列中的每个数都不大于10000. 第三行包含一个整数a,为待查找的数. 输出格式如果a在数列中出现了,输出它第一次出现的位置(位置从1开始编号),否则输出-1. 样例输入 61 9 4 8 3 99 样例输出 2 数据规模与约定 1 <= n <= 1000. 作者注:在做此题的时候,第十行查找相等的时候多循环了一次,因此一直不满分.…

ExtJS 4.2 组件的查找方式

组件创建了,就有方法找到这些组件.在DOM.Jquery都有各自的方法查找元素/组件,ExtJS也有自己独特的方式查找组件.元素.本次从全局查找.容器内查找.form表单查找.通用组件等4个方面介绍组件的查找方式. 目录 1. 全局查找方式 2. 容器内查找 3. form查找子组件 4. 通用组件查找方式 1. 全局查找方式全局查找方式指在整个ExtJS框架中查找组件. 1.1 Ext.getCmp(id) :返回此id对应的组件说明:此方法是在所有组件中查找匹配此id的组件. 参数: ①…

算法与数据结构(九) 查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找

今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我…