1. 访问df结构中某条记录使用loc或者iloc属性。loc是按照index或者columns的具体值,iloc是按照其序值。访问类似于ndarray的访问,用序列分别表示一维和二维的位置。

  例如:missing_data.loc['MasVnrType']  访问index为'MasVnrType'的行(如果有多行,才需要两对中括号,里面的中括号表示index列表

     missing_data.loc['MasVnrType', 'Total']  用来访问index为'MasVnrType',columns为'Total'的数据

     missing_data.loc[['MasVnrType', 'MasVnrArea'], ['Total']]  访问index为'MasVnrType', 'MasVnrArea', columns为'Total'的数据

     missing_data.iloc[[1]]  表示index序值为1的记录(0-indexed)

In [1]: df = DataFrame(randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))

In [2]: df
Out[2]:
A B
1.068932 -0.794307
-0.470056 1.192211
-0.284561 0.756029
1.037563 -0.267820
-0.538478 -0.800654 In [5]: df.iloc[[2]]
Out[5]:
A B
-0.284561 0.756029 In [6]: df.loc[[2]]
Out[6]:
A B
-0.470056 1.192211

示例代码

2. 对数据变量进行标准正态化分布类 sklearn.preprocessing.StandardScaler http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/preprocessing.html

3. Pandas 中的空值用 None 表示

4. 两个逻辑值序列求交或者并用 & 符号或者 | 符号

5. NaN 参与数值运算的结果仍然为 NaN

6. 如果需要在 IPython Notebook 中显示作图,需要加上 %matplotlib inline

7. 将属性值作为列名进行行列转换

  1. MultiIndex 对象

    构建有两种方式,一种是通过 index 元组的方式,一种是通过多维列表交叉组合的方式。

  2. 在通过 Series 的 unstack 方法将某一级标签转换到 columns 上。

    level 参数指定转换的标签级,-1表示最里面一级。

8. 如何改变 index 或 columns 的顺序

  1. 一种方式是通过 reindex_axis 函数

  2. 另外一种方式是通过重新赋值来改变

    test_df = test_df[train_df.columns]

    改变 index 顺序:test_df = test_df.loc[index]

9. 将带有 multi-level index 的 DataFrame 对象的 index 转换为对应的 columns 插入到原本的 DataFrame 中。

  pd.DataFrame.reset_index() 函数可以完成上述功能

  也可以时使用 MultiIndex 对象的 to_frame() 函数直接将 MultiIndex 转换为 DataFrame。

Pandas 的使用的更多相关文章

  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. Django系列

    1.Django框架 2.Django restframework 其他 django之contenttype

  2. C++标准库头文件<bits/stdc++.h>

    在使用GNU GCC Compiler的时候,你可以包含一个头文件<bits/stdc++.h>,便可以使用C++中的各种标准库,而不用一个一个包含进来. 这在acm比赛中是一种常用的做法 ...

  3. httprunner上传文件multipart/form-data

    Content-Type = multipart/form-data#上传文件 Rquest Payload ------WebKitFormBoundarymAyGmnyhpf3UBdec    C ...

  4. Linux cd命令 pwd命令

    1.cd命令 cd:及Change Directory改变目录的意思,用于更改到指定的目录 用法:cd [目录] 其中 "."代表当前目录,".."代表当前目录 ...

  5. MyEclipse 10的使用技巧

    默认快捷键 :Shift+Alt+s 然后选择generater getter and setter,这是快捷键.或者右键source里边有 generater getter and setter. ...

  6. intellij idea 重命名或复制一个项目(不用重启)

    Idea 内无法直接修改Explorer 里文件夹的名称,只能手动改文件夹的名称. 目前找到的最好的方法: 1)重命名一个项目 在Idea 项目关闭状态下,在 Explorer (Windows) / ...

  7. 搭建virtualenv

    一.前言 1.什么是virtualenv? 在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本:3.4.所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目 ...

  8. iOS学习之Objective-C 2.0 运行时系统编程

    0 导言 本主主要内容包括: 1.概述2.参考3.运行时系统的版本和平台4.和运行时系统的交互5.消息6.动态方法解析7.消息转发8.类型编码9.属性声明 1 概述 Objective-C语言将决定尽 ...

  9. ionic 配置打包环境

    配置java环境就不说了,太简单 下载AndroidSdkAndroid SDK Tools翻过墙的朋友可以去Google Android的官网上下载:http://developer.android ...

  10. 了解Java应用中的开发攻击

    注入式(Inject)攻击是一类非常常见的攻击方式,其基本特征是允许攻击者将不可信的动态内容注入到程序中,并将其执行,这就可能完全改变最初预计的执行过程,产生恶意效果. 下面是几种主要的注入式攻击途径 ...