数据类型-DataFrame DataFrame是由多个Series数据列组成的表格数据类型,每行Series值都增加了一个共用的索引 既有行索引,又有列索引 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 DataFrame数据类型可视为:二维 带标签 数组 每列值的类型可以不同 基本操作类似Series,依据行列索引操作 常用于表达二维数据,但也可以表达多维数据(Dataframe嵌套,极少用) DataFr…

重点:dataframe.apply(function,axis)对一行或一列做出一些操作(axis=1则为对某一列进行操作,此时,apply函数每次将dataframe的一行传给function,然后获取返回值,将返回值放入一个series)python去空格:字符串.strip() 待解决:dataframe.assign()应该怎么用? (1)读入数据后先把 城市 那一列城市名中的空格去掉 对一列数据去空格的方法: def qukong(hang): return hang['city']…

import numpy as np import pandas as pd This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame. -> (引导你去了解基本的数据交互, 通过Series, DataFrame). In the chapters to come, w…

条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的,就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70,我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件,在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某列进行排序 “by”参数可以使用字符串,也可以是列表,ascending 的参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分,根据风速计算人体感觉是否舒适,为了功能的演示,在这里使用 DataFrame 的 apply 方法…

目录 1  数据合并 1.1  实现数据库表join功能 1.2  实现union功能 2  数据转换 2.1  轴旋转 2.2  数据转换 2.2.1  去重 2.2.2  对某一列运用函数 2.2.3  重命名行和列名 2.2.4  离散化 2.2.5  过滤数据 2.2.6  转换为onehot表示 2.2.7  字符串操作 数据合并 实现数据库表join功能 当我们有多张表的时候, 经常会遇到的一个问题就是, 如何把这些表关联起来, 我们可以想想我们在数据库的时候, 进场会遇到表连接的问…

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In…

1.选择对象 1.选择特定列和行的数据 a['x'] 那么将会返回columns为x的列,注意这种方式一次只能返回一个列.a.x与a['x']意思一样. 取行数据,通过切片[]来选择 如:a[0:3] 则会返回前三行的数据. 2.loc是通过标签来选择数据 a.loc['one']则会默认表示选取行为'one'的行: a.loc[:,['a','b'] ] 表示选取所有的行以及columns为a,b的列: a.loc[['one','two'],['a','b']] 表示选取'one'和'two…

一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy                        Pandas基础数据类型    …

创建一个Series,同时让pandas自动生成索引列 创建一个DataFrame数据框 查看数据 数据的简单统计 数据的排序 选择数据(类似于数据库中sql语句) 另外可以使用标签来选择 通过位置获取数据 布尔值索引 设定数值(类似于sql update 或者add) 缺失值处理 数据操作 统计个数与离散化 pandas 处理字符串(单独一个大的章节,这人不做详述) 数据合并 首先看concat合并数据框 merge方式合并(数据库中的join) Append方式合并数据 分组操作Groupb…

pandas 最常用的三种基本数据结构: 1.dataFrame: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.html  DataFrame相当于有表格(eg excel),有行表头和列表头 1.1初始化: a=pd.DataFrame(np.random.rand(,),index=list("ABCD"),columns=list('abcde')) 1.2 a['f']=[1,2…