本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

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5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算. 在上一篇文章当中,我们介绍了panads的一些计算方法,比如两个dataframe的四则运算,以及dataframe填充Null的方法.今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制,以及apply函数的使用方法. dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播.当我们对两个尺寸不一致的数组

read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下. read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_na

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

Py 实现自动化Excel报表 好几个月没有写笔记了, 并非没有积累, 而是有点懒了. 想想还是要续上, 作为工作成长的一部分哦. 最近有做一些报表, 但一直找不到一个合适的报表工具, 又实在不想写前端, 后端... 思来想去, 感觉 Excel 就一定程度上能做可视化的, 除了不能动态交互外, 其他都挺好. 今天分享的就是一个关于如何用 Py 来自动化Excel 报表, 解放双手, 提高工作效率哦. 总体解决方案 输出报表 当然是测试用的假数据啦. 自动化Py脚本 基本思路: 1. 准备模板数

imp=Imputer()

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * print "--------------obj result:-----------------"

统计效果: 代码部分: import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{Logging, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode, _} import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject} import org.apache.hadoop.conf

成品:http://www.cnblogs.com/drawwindows/p/5640606.html 初稿: import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{Logging, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode, _} import com.alibaba.fastjson.{JS

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

1,创建Series 1.1,通过iterable创建Series Series接收参数是Iterable,不能是Iterator pd.Series(Iterable) 可以多加一个index参数,index可以接收Iterator或者Iterable: >>> pd.Series(('a', 'b'), index=iter(range(2))) 0 a 1 b dtype: object 1.2,通过字典创建Series key是索引: >>> pd.Series

选择某些列 import pandas as pd # 从Excel中读取数据,生成DataFrame数据 # 导入Excel路径和sheet name df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName) # 读取某些列,生成新的DataFrame newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3]) 选择某些列和行 # 读取某些列,并根据某个列的值筛选行 newDf = p

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(

参考链接:http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226027 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引. columns:列索引. values:值的二维数组. name:名字. 这个类是Pandas最重要的类之一. 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典. frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age

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. 设有DataFrame结果的数据a如下所示: a b c one 4 1 1 two 6 2 0 three 6 1 6 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()

上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动.类似于定长的有序字典,有Index和value.传入一个list[]/tuple(),就会自动生成一个S

Pandas 讲解 Python Data Analysis Library 或 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. 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