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. AOP记录方法的执行时间

    作用AOP监控方法的运行时间如下: @Component @Aspect public class LogAop { private Logger log = LoggerFactory.getLog ...

  2. tomcat 配置成服务

    1.下载Zip版Tomcat;选择:32-bit Windows zip(pgp,md5)下载解压文件到指定目录,如:D:/ProgramFiles/Tomcat6 进入D:/ProgramFiles ...

  3. 常用文本编辑器 editor 的常用插件 —— CopyEdit

    1. CopyEdit http://www.conyedit.com/, 跨平台的文本编辑器插件: 监控粘贴板以及支持命令解析 其官网上有其动图演示:

  4. Linux服务器新建用户和组,并分配sudo权限 (Ubuntu系统)

    新拿到一台服务器后我们一般都是要新建用户组,用户,并为其分配权限. ==================================================== 赋予用户组sudo权限: ...

  5. JsonWebToken

    概述 如果各位不了解 JWT,不要紧张,它并不可怕. JSON Web Token(JWT)是一个非常轻巧的规范.这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息. 让我们来假想一下一个 ...

  6. #include<bits/stdc++.h>的使用

    #include<bits/stdc++.h>包含了C++里面所有的库函数,因此在写任何程序的时候只需要加上#include<bits/stdc++.h>即可.

  7. 为移动端而设计的bootstrap的使用

    一.下载 --bs ---css ----bootstrap.css ----bootstrap.min.css ---fonts ---js ----bootstrap.js ----jquery. ...

  8. 07 Object类,Scanner,Arrays类,String类,StringBuffer类,包装类

    Object类的概述:* A:Object类概述    * 类层次结构的根类    * 所有类都直接或者间接的继承自该类* B:构造方法    * public Object()    * 子类的构造 ...

  9. 实验吧—Web——WP之 因缺思汀的绕过

    首先打开解题链接查看源码: 查看源码后发现有一段注释: <!--source: source.txt-->这点的意思是:原来的程序员在写网页时给自己的一个提醒是源码在这个地方,我们要查看时 ...

  10. ORM 之常用重点 ******

    总体介绍orm>>点我 单表查询api汇总  如 distinc(),order_by()  id__gt=1  id__inrange=[ 1,3 ]  左右都包含     设置logg ...