https://stackoverflow.com/questions/14808945/check-if-variable-is-dataframe Use the built-in isinstance() function. import pandas as pd def f(var): if isinstance(var, pd.DataFrame): print "do stuff"  

以此为例 一.DataFrame的初步认知 在pandas中完成数据读取后数据以DataFrame保存.在操作时要以DataFrame函数进行了解 函数 含义 示例 values 元素 index 索引 columns 列名 dtyoes 类型 size 元素个数 ndim 维度数 shape 数据形状 二.DataFrame查询 1.单列查看 DataFrame['列名'] 示例 2.单列中的某几行 DataFrame['列名'][起始值:终值] 示例 3.多行多列 DataFrame[ [列

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 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势

1,nan替换为0df = df(np.nan, 0, regex=True)2.inf替换为0df= df(np.inf, 0.0, regex=True)3.从数据库读取数据到dataframeinfo_detail = pd.read_sql(sql_detail+"'"+version+"'", pyodbc.connect(CONFIG_IN_LCD))4.从dataframe中取其中需要的几列info = info_detail.loc[:,['vers

文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 一.Pandas的使用 1.Pandas介绍 2.Pandas基本操作 Series的操作 创建DataFrame 常见列操作 常见行操作 DateFrame的基本操作 时间操作 3.Pandas进行数据

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby

1)指定行索引和列索引标签 index 属性可以指定 DataFrame 结构中的索引数组,  columns 属性可以指定包含列名称的行, 而使用 name 属性,通过对一个 DataFrame 实例进行 df 设置( df.index.name 和 df.columns.name)就可以为 DataFrame 结构指定行索引标签和列索引标签.   例如,对产品价格表指定行索引标签和列索引标签,其示例代码如下: In [24]: df.index.name = 'id' In [25]: df

Spark Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.D

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.spark.

把药品名称导入到sheet1的A字段 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Dec  9 09:38:58 2016判断一个名称归类为药品,药材,辅料,药包材缺乏经典中药方剂,蒙药,等少数民族药品,这些被归入药材,需要改善@author: Administrator"""import xlrd,re,pandasexcelFilename="test.xlsx"#药品的关键词rex_

DataFrame 类型类似于数据库表结构的数据结构,其含有行索引和列索引,可以将DataFrame 想成是由相同索引的Series组成的Dict类型.在其底层是通过二维以及一维的数据块实现. 1.  DataFrame 对象的构建 1.1 用包含等长的列表或者是NumPy数组的字典创建DataFrame对象 In [68]: import pandas as pd In [69]: from pandas import Series,DataFrame # 建立包含等长列表的字典类型 In [

array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档 list,一维,二维array,datafrme,loc.iloc.ix的简单探讨 Numpy数组的索引和切片介绍: 从最基础的list索引开始讲起,我们先上一段代码和结果: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[:5:-1] #step < 0,所以start = 9 a[0:5:-1] #指定了start = 0 a[1::-1] #step < 0,所以stop = 0 输出: [

定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是pandas中主要的数据结构. 形式: class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数含义: data : numpy ndarray(多维数组)(结构化或同质化的), dict(字典

DataFrame使用总结1(超实用): 1. 合并两个表 frame = [df1, df2] df = pd.concat(frame) res = pd.merge(df, df1, on=['key', 'key1'], how='inner') res = pd.merge(df, df1, left_on=['key'], left_on=['key1'], how='inner') 合并表的操作(Merge, join, and concatenate) http://pandas

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

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"

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素,判断这个元素是否含有某个关键字 那么可以用python的pandas库来实现. 方法一: pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多.如下是相关代码: import pandas as pd data = [["str","ewt","earw"],[&quo

1."一维数组"Series Pandas数据结构Series:基本概念及创建 s.index  . s.values # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 import numpy as npimport pandas as pd>>> s = pd.Series(np.random.rand(5)) >>> print(s,type(

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.