筛选是在平时的工作中使用非常频繁的功能,前文介绍了loc和iloc的筛选方法,现在继续介绍一些筛选的方法.   DataFrame列表 以>,<,==,>=,<=来进行选择("等于"一定是用'==',如果用'='就不是判断大小了):   选择quantity>25的所有行   选择数量大于20或单价大于100的所有行 使用 &(且) 和 |(或) 时每个条件都要用小括号括起来. 选取多列一定是两个方括号,其中内侧方括号代表是一个list:   使用

pandas常用函数整理,作为个人笔记. 仅标记函数大概用途做索引用,具体使用方式请参照pandas官方技术文档. 约定 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np 带.的为Series或者DataFrame对象的方法,只列举了部分关键字参数. 1.基础 .values 获取值,返回array对象 .index 获取(行)索引,返回索引对象 Series( index=) 创建Series

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277

shift函数是对数据进行移动的操作,假如现在有一个DataFrame数据df,如下所示: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 那么如果执行以下代码: df.shift() 就会变成如下: index value1 A NaN B 0 C 1 D 2 看一下函数原型: DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0) 参数: periods:类型为int,表示移动的幅度,可以是正数,也可以是负数,默认值是1,1就表示移动一次,注意这

diff函数是用来将数据进行某种移动之后与原数据进行比较得出的差异数据,举个例子,现在有一个DataFrame类型的数据df,如下: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 如果执行: df.diff() 则会得到: index value1 A NaN B 1 C 1 D 1 怎么得到的呢,其实是经过了两个步骤,首先会执行: df.shift() 然后再将该数据与原数据做差,即: df.shift()-df 函数原型: DataFrame.diff(periods=1, ax

 pandas字符串函数详解(转)——原文连接见文章末尾 在使用pandas框架的DataFrame的过程中,如果需要处理一些字符串的特性,例如判断某列是否包含一些关键字,某列的字符长度是否小于3等等这种需求,如果掌握str列内置的方法,处理起来会方便很多. 下面我们来详细了解一下,Series类的str自带的方法有哪些. 1.cat() 拼接字符串        例子:        >>> Series(['a', 'b', 'c']).str.cat(['A', 'B', 'C']

原文链接:https://www.cnblogs.com/rexyan/p/7975707.html 一.import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 二.文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', '

一.Pandas 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. 二.Series Series是一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Serie

1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() 可以看得出,nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同

1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() 可以看得出,nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同

在已知id索引的情况下,如何获取所需要的行呢?已经不止一次遇到这样的情况,经历过重重筛选,所得到的最终结果是一串满足所有条件的id列表. pandas 的isin 能很好的解决这个问题, import pandas as pd a = [1,2,4] b = pd.DataFrame([[1,2], [2,4], [3,4]],index=[1,2,3],columns=["A","B"]) b["A"].isin(a) 1 True 2 Tru

#!/usr/bin/python import pandas as pd data = {'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'value':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]} frame = pd.DataFrame(data) def testfunc(x, str): #第一个参数代表该函数处理的每一个元素,第二个参数args是传入的参数 print x, str frame['year'].apply(testfunc, args = ('ok

apply Numpy 的ufuncs通用函数(元素级数组方法)也可用于操作pandas对象: 另一个常见的操作是,将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上.Dataframe的apply方法即可实现此功能: sum 和mean 许多最为常见的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法(如sum和mean), 因此无需使用apply方法. 除标量外, 传递给apply的函数还可以返回由多个值组成的Series: 元素级 python函数也可以用,格式化浮点值, applymap方法 之所以叫

对于一个没有字段名标题的数据,如data.csv 1.获取数据内容.pandas.read_csv("data.csv")默认情况下,会把数据内容的第一行默认为字段名标题. import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv("../data/data.csv") print(df) 为了解决这个问题,我们添加"header=None",告诉函数,我们读取的原始文件数据没有列索引.因此,read_csv为自动加

1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Ser

要将自定义或其他库的函数应用于Pandas对象,有三个重要的方法,下面来讨论如何使用这些方法.使用适当的方法取决于函数应用于哪个层面(DataFrame,行或列或元素). 表合理函数应用:pipe() 行或列函数应用:apply() 元素函数应用:applymap() 一.对整个DataFrame执行操作 可以通过将函数和适当数量的参数作为管道参数来执行自定义操作 import pandas as pd import numpy as np # adder函数将两个数值作为参数相加并返回总和 d

pandas目录 "去重"通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据.在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程.删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题.通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据集不受重复数据的影响. Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates(),本节对该函数的用法做详细介绍. 函数格式 drop_duplicat

在处理数据的时候,很多时候会遇到批量替换的情况,如果一个一个去修改效率过低,也容易出错.replace()是很好的方法. 1.基本结构: df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值. 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部替换. 进行上述操作之后,其实原DataFrame是并没有改变的.改变的只是一个复制品. 2. 如果需要改变原数据,需要添加常用参数 inplace=True 这个参数在一般情况没多大用处,但是如果只

文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='A'|['A', 'B'...] 给索引列指定名称,如果是多重索引,可以传list skiprows=[0,1,2] 需要跳过的行号,从文件头0开始,skip_footer从文件尾开始 nrows=N 需要读取的行数,前N行 chunksize=M 返回迭代类型TextFi

class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) e.g., s = pd.Series(data = np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])) 会生成: a 0.2941 b 0.2869 c 1.7098 d -0.2126 e 0.2696 dtype: float64 也可以直接写: s

一.rename,更改df的列名和行索引 df=pd.DataFrame(np.arange(,).reshape(,)) print(df) print(type(df)) 结果为: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> my_col=dict(zip(range(),['A','B','C'])) df.rename(columns=my_col,inplace=True) print(df) print(type(df)) 结果为: A B C &l