Pandas的使用(1)

1.绘图

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),index=ts.index,columns=['A','B','C','D'])
df = df.cumsum()
plt.figure(); df.plot(); plt.legend(loc='best')

运行结果为:

2.idioms

3.if-then..

其中较为复杂的操作,根据一个dataframe的标记操作另外一个dataframe:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'AAA' : [4,5,6,7], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]})
print(df)
df_mask = pd.DataFrame({'AAA' : [True] * 4, 'BBB' : [False] * 4,'CCC' : [True,False]*2})
print(df_mask)
df1 = df.where(df_mask,-1000)
print(df1)

运行结果为:

结合numpy的where()方法来使用:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'AAA' : [4,5,6,7], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]})
print(df)
df['logic'] = np.where(df['AAA'] > 5,'high','low');
print(df)

运行结果为:

Pandas的使用(1)的更多相关文章

  1. pandas基础-Python3

    未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEM ...

  2. 10 Minutes to pandas

    摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图      十一 ...

  3. 利用Python进行数据分析(15) pandas基础: 字符串操作

      字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join( ...

  4. 利用Python进行数据分析(10) pandas基础: 处理缺失数据

      数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理 ...

  5. 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

    pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...

  6. 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

    pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索 ...

  7. 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

    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 ...

  8. 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

    一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...

  9. pandas.DataFrame对行和列求和及添加新行和列

    导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFra ...

  10. pandas.DataFrame排除特定行

    使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列 ...

随机推荐

  1. String中对字符串进行操作的一些方法

    1.substring 作用:根据字符串下标进行截取 public class StrTest { public static void main(String[] args) { String a ...

  2. java小程序-----用if for写会员登陆和商品列表

    一.父类 public class Father{ //父类 protected static int stock1 = 10; //库存 protected static int stock2 = ...

  3. HttpClient(4.5.x)正确的使用姿势

    前言: httpclient(4.5.x)默认是启动连接池的, 其降低时耗(避免连接初3次握手, 以及关闭4次握手的消耗), 显著提升高并发处理能力(大量减少time_wait), 确实扮演了重要的角 ...

  4. [c++]base64编解码 and image

    //½«Í¼ÏñתΪbase64¸ñʽ vector<uchar> vecImg; //Mat ͼƬÊý¾Ýת»»Îªvector<uchar> vector< ...

  5. SDM(Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment )

    sdm SDM 人脸对齐的核心内容很简单,就是特征到偏移量的映射:                                           Ix = R I 是特征,x是映射矩阵,R是偏移 ...

  6. Oracle导入导出表

    使用PL SQL Developer进行操作 一.导出 工具<<导出表<<sql插入<<选择用户和要导出的表,勾选创建表,选择输出文件(格式最好为.sql),点击导 ...

  7. Uva 816 Abbott's Revenge(BFS)

    #include<cstdio> #include<cstring> #include<vector> #include<queue> using na ...

  8. python笔记-1(import导入、time/datetime/random/os/sys模块)

    python笔记-6(import导入.time/datetime/random/os/sys模块)   一.了解模块导入的基本知识 此部分此处不展开细说import导入,仅写几个点目前的认知即可.其 ...

  9. 实验吧—安全杂项——WP之 flag.xls

    点击链接下载文件,是一个xls文件 打开: 需要密码的 下一步,我将后缀名改为TXT,然后搜素关键词“flag”,一个一个查找就可以发现啦~!!!(这是最简单的一种方法)

  10. 2017-2018-2 20165313实验二《Java面向对象程序设计》

    实验报告封面 实验内容及步骤 实验一 1.试验要求: 参考 (http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6371315.html#SECUNITTEST) 完成单元测试的学习. ...