一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用pivot_table? 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强,报表神器 二.如何使用pivot_table 首先读取数据,数据集是火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据作

原文来源:https://stackoverflow.com/questions/13021654/get-column-index-from-column-name-in-python-pandas 可以使用 .get_loc实现. In [45]: df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]}) In [46]: df.columns Out[46]

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['

转自:http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/60341016 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd

用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

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_

python中datetime模块非常好用,提供了日期格式和字符串格式相互转化的函数strftime/strptime 1.由日期格式转化为字符串格式的函数为: datetime.datetime.strftime() 2.由字符串格式转化为日期格式的函数为: datetime.datetime.strptime() 3.两个函数都涉及日期时间的格式化字符串,列举如下: %a 星期几的简写;如 星期三为Web %A 星期几的全称;如 星期三为Wednesday %b 月份的简写; 如4月份为Ap

1.创建测试表: CREATE TABLE test_ROLLUP_1 ( StateCode ), DepCode ), SendMoney INT ); 2.插入测试语句: INSERT INTO test_ROLLUP_1 UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL ; 3.使用rollup实现分类汇总功能: SELECT IFNULL(StateCode, '合计:') AS StateCode, IFNULL(DepCode, '

 PHP从入门到精通 之PHP中的数组常用函数详解 数组作为PHP中最常用的结构之一,PHP强大的数组函数功能,给数组的相关操作带来了极大的便利.今天给大家介绍的PHP中数组函数,是PHP数组中重要的组成部分,其功能就是为了更便利的操作数组,以实现各种不同的功能. 博主整理了数组中的常用的函数,为大家详细介绍各函数的功能及用法. PHP数组中的常用函数汇总 为了更直观的讲解各函数的作用和用法,方便大家的理解,首先,我们来定义一个数组.下面各函数的操作将以本数组为例: $arr = array(1

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(

在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法,按字母排序: 1.ABS函数 函数名称:ABS 主要功能:求出相应数字的绝对值. 使用格式:ABS(number) 参数说明:number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格. 应用举例:如果在B2单元格中输入公式:=ABS(A2),则在A2单元格中无论输入正数(如100)还是负数(如-100),B2中均显示出正数(如100). 特别提醒:如果number参数不是数值,而是一些字符(如A等),则B2中返回错误值“#VALUE!”. http://

Oracle的数据泵功能在10g中被引进.本文对数据泵在12c中的增强做一个概览. 1.   禁用日志选项(DISABLE_ARCHIVE_LOGGING) Impdp的TRANSFORM参数已经扩展为包括DISABLE_ARCHIVE_LOGGING选项.该选项的默认值为 "N",不会影响日志行为.将该选项设置为"Y",这将会使表和索引在导入前将日指属性设置为NOLOGGING,从而导入期间减少相关日志的产生,导入后再将日志属性重置为LOGGING. TRANSF

Android 开发案列汇总 1.一款轻量级的便签软件,界面简单干净,绿色无广告.支持部分Markdown语法,可以方便地输入和预览Markdown文本,并且生成长微博图片保存到本地. 文章来源:http://blog.51cto.com/ticktick/1687127%20 源码地址:https://github.com/Jhuster/JNote 2. 这段时间将自己以前做的这一款可以记录和查询体重值的Android App开源出来了,功能描述如下: •支持体重数据的添加.删除.查询等功能

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在对Series对象和DataFrame对象进行索引的时候要明确这么一个概念:是使用下标进行索引,还是使用关键字进行索引.比如list进行索引的时候使用的是下标,而dict索引的时候使用的是关键字. 使用下标索引的时候下标总是从0开始的,而且索引值总是数字.而使用关键字进行索引,关键字是key里面的值,既可以是数字,也可以是字符串等. Series对象介绍: Series对象是由索引index和值values组成的,一个index对应一个value.其中index是pandas中的Index对象

首先我们要知道,awk 能够自动将输入的行,分隔为若干字段.每一个字段就是一组字符,它们和其他的字段由一个内部字段分隔符分隔开来. 如果你熟悉 Unix/Linux 或者懂得 bash shell 编程,那么你应该知道什么是内部字段分隔符(IFS)变量.awk 中默认的 IFS 是制表符和空格. awk 中的字段分隔符的工作原理如下:当读到一行输入时,将它按照指定的 IFS 分割为不同字段,第一组字符就是字段一,可以通过 $1 来访问,第二组字符就是字段二,可以通过 $2 来访问,第三组字符就是

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转自:https://www.jianshu.com/p/d6a9845a0a34 Pandas中loc,iloc,ix的使用 使用 iloc 从DataFrame中筛选数据 iloc 是基于“位置”的Dataframe的操作,即主要基于下标的操作 简单使用 Pandas中的 iloc 是用基于整数的下标来进行数据定位/选择 iloc 的语法是 data.iloc[<row selection>, <column selection>], iloc 在Pandas中是用来通过数字来

*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