pandas中怎么查看列表中有多少数据

2024-08-28

Pandas中查看列中数据的种类及个数

Pandas中查看列中数据的种类及个数读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

在Pandas中直接加载MongoDB的数据

在使用Pandas进行数据处理的时候,我们通常从CSV或EXCEL中导入数据,但有的时候数据都存在数据库内,我们并没有现成的数据文件,这时候可以通过Pymongo这个库,从mongoDB中读取数据,然后载入到Pandas中,只需要简单的三步. 第一步,导入相关的模块: import pymongo import pandas as pd 第二步,设置MongoDB连接信息: client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) db = client['

HTML5+中动态构建列表并填充数据

部分代码参考demo----<历史上的今天>. 感谢作者的分享,愿好人一生平安,虽然只有两个页面,但是通过这个示例让我学会了5+中如何动态构建列表并填充数据,非常实用. html部分: <body> <header class="mui-bar mui-bar-nav"> <a id="info" class="mui-icon mui-icon-info-filled mu

pandas中选取某行为缺失值的数据，并返回

1.df.dropna() 可以返回去掉NaN的df结果集. 2.pandas中dataframe取差集: df=pd.DataFrame({"name":[1,2,3,np.NaN,8],"value":[3,4,np.NaN,9,0]}) drop_na_df=df.dropna() na_symbols_df=pd.DataFrame(list(set(df["name"])^set(drop_na_df["name"]

SharePoint 2013 列表关于大数据的测试<二>

1.给测试列表添加查阅项字段,100个,代码如下: 2.插入测试数据的方法,注意查阅项字段的格式,代码如下: 3.插入10w条数据,时间花费如下(不建议List[LISTNAME].Items.Add,会比较慢): 4.查看列表设置,数据有10w条,阙值设置500w,如下图: 5.进入AllItems页面,发现查阅项字段数大于限制(8个),如下图: 6.修改查阅项限制数目(修改为500),如下图: 7.数据量10w,查阅项字段100个时的测试数据,如下表格: 表一:分页30,LookUp字段50

python中元组、列表、字典、集合知识

像列表一样处理字符串: 仅需要看字符串的首字符就知道如何处理该字符串的情况也很常见.例如,如果有一个姓与名的列表,您可以使用与列表相同的语法查看名与姓的第一个字符.这种看待字符串的方法叫做分片(slicing) 引用最后一个元素: 经常需要知道一个序列最后一个元素的内容,有两种方法可以得到该信息.一种方法是获取列表中元素的个数之后使用该数直接访问值.另一种只需要一步就能做到: -1为访问序列的最后一个元素,而-2为访问倒数第二个.以此类推. 将序列分片: 您可以获取序列的一部分,从中提取一个片段

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们

（数据科学学习手札52）pandas中的ExcelWriter和ExcelFile

一.简介 pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter(),是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类,尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便,本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍: 二.ExcelFile() 在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称,下面是示例: import pandas as pd demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx') 查

（数据科学学习手札68）pandas中的categorical类型及应用

一.简介 categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型,与R中的因子型变量比较相似,例如性别.血型等等用于表征类别的变量都可以用其来表示,本文就将针对categorical的相关内容及应用进行介绍. 二.创建与应用 2.1 基本特性和适用场景在介绍具体方法之前,我们需要对pandas数据类型中的categorical类型有一个了解,categorical类似R中的因子型变量,可以进行排序操作,但不可以进行数值运算操作,其顺序在其被定义的时候一同确定,而不是按照数字字母词法排

（数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform

本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介开门见山,在pandas中,transform是一类非常实用的方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据的每一列上,从而返回与输入数据形状一致的运算结果. 本文就将带大家掌握pandas中关于transform的一些常用使用方式. 图1 2 pandas中的transform 在pandas中transform根

（数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介在日常开展数据分析的过程中,我们经常需要对字符串类型数据进行处理,此类过程往往都比较繁琐,而pandas作为表格数据分析利器,其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法,以及一些top-level级的内置函数,则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率. 本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理

使用jQuery 中的显示与隐藏动画效果实现折叠下拉菜单的收缩和展开，在页面的列表中有若干项，列表的每项中有一个二级列表，二级列表默认为隐藏状态。点击列表的项，切换二级列表的显示或隐藏状态

查看本章节查看作业目录需求说明: 使用jQuery 中的显示与隐藏动画效果实现折叠下拉菜单的收缩和展开,在页面的列表中有若干项,列表的每项中有一个二级列表,二级列表默认为隐藏状态.点击列表的项,切换二级列表的显示或隐藏状态实现思路: 在页面中添加<ul> 标签,用来显示无序列表.在<ul> 标签下添加两个<li> 标签,用来显示列表内容在<li> 标签下添加两个<div> 标签,第一个显示一级列表的内容,第二个显示二级列表的内容第二个&

asp.net发布到IIS中出现错误：处理程序“PageHandlerFactory-Integrated”在其模块列表中有一个错误模块“ManagedPipelineHandler”

asp.net发布到IIS中出现错误:处理程序“PageHandlerFactory-Integrated”在其模块列表中有一个错误模块“ManagedPipelineHandler” http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/7660657

【转】asp.net发布到IIS中出现错误：处理程序“PageHandlerFactory-Integrated”在其模块列表中有一个错误模块“ManagedPipelineHandler”

原文:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/7660657 开发web项目时需要安装IIS,在安装好IIS的Windows7本上发布asp.net网站时,web程序已经映射到了本地IIS上,但运行如下错误提示“处理程序“PageHandlerFactory-Integrated”在其模块列表中有一个错误模块“ManagedPipelineHandler”” 我要发布的的web项目开发工具及所用系统 ①开发工具:vs2010.数据库:sql

【C#】访问泛型中的List列表数据

光看标题的确不好说明问题,下面描述一下问题场景: 已知后端自定义的返回的Json数据结构如下: response: { "message": "返回成功", "result": [ { "name":"AAA", "age":16 }, { "name":"BBB", "age":17 } ], "state"

Android 实现在Activity中操作刷新另外一个Activity数据列表

做android项目中遇到这样一个问题:有两个acticity,一个显示好友列表,另外一个显示会话列表,现在问题是在会话界面增加一个添加好友功能,添加好友后要求实时的刷新好友列表. 想了想,找了两种方式方法一:通过声明要刷新的activity(FriendActivity)为静态变量,然后在一个activity(SessionActivity)中直接调用刷新方法在FriendActivity中声明静态变量 [java] view plaincopy public static FriendA

Pandas中数据的处理

有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() %timeit是指python表达式或语句的执行时间 Pandas中的none与np.nan都视作np.nan 数据清洗 df.loc[index,column] ------>元素索引,

（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价. 而在pandas中,针对不同的应用场景,我们可以使用resample().groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务. 图1 2 在pan

Pandas中关于accessor的骚操作

来自:Python那些事 pandas中accessor功能很强大,可以将它理解为一种属性接口,通过它获得额外的方法. 下面用代码和实例理解一下: import pandas as pd pd.Series._accessors 对于Series数据结构使用_accessors方法,我们得到3个对象:cat, str, dt. .cat:用于分类数据(Categorical data) .str:用于字符数据(String Object data) .dt:用于时间数据(datetime-lik

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

pandas中怎么查看列表中有多少数据

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