用Numpy库的randn函数生成一个完整的DataFrame: DataFrame有多个参数: data就是要转换成DataFrame的内容,很多数据类型都可以转换成DataFrame,比如:Series,字典,元组等等.如果是字典转换的话,“键”就默认是列名了.index是索引,columns是列名. 可以使用dtypes来查看各列的数据格式,info函数可以查看整个DataFrame的属性信息. 对数据进行排序,用到了sort_values函数,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序,as…

shenpi.sort_values(by=['apply_date'],ascending=True,inplace=True)shenpi.reset_index(drop = True)…

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'AAA' : [1,2,1,3], 'BBB' : [1,1,2,2], 'CCC' : [2,1,3,1]}) source_cols = df.columns new_cols = [str(x) + "_cat" for x in source_cols] categories = {1 : 'Alpha', 2 : 'Beta', 3 : 'Charlie' } df[new_cols] = df[…

本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第7期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧. 作为系列第7期,我们即将学习的是:在pandas中实现自然排序顺序. 自然排序顺序(Natural sort order),不同于默认排序针对字符串逐个比较对应位置字符的ASCII码的方式…

使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录: sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值 筛选和排序是Excel中使用频率…

数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧 1. 背景描述 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言,这合情合理.它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库.如果你刚开始学习Python,可以先了解一下Python的学习路线. python学习路线:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/lea…

import pandas as pd 1.   读取和保存 csv文件 #读 df = pd.read_csv(read_file_path, header=0) # 其中read_file_path 为字符串,为读的文件所在路径 # 比如 "../cj_data/query_result.csv" # header=0 意思是第一行包含字段名,可以通过df.columns 取到列名 #保存 df.to_csv(save_file_path) 2.  pandas如何根据字段进行过滤…

说明:文章所有内容均截选自实验楼教程[Pandas 使用教程],想要查看教程完整内容,点击教程即可~ 前言: Pandas 是非常著名的开源数据处理工具,我们可以通过它对数据集进行快速读取.转换.过滤.分析等一系列操作.除此之外,Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能,可谓是数据预处理中的必备利器.文章带你学会 Pandas 中的一些常用的基本方法. 知识点: 数据读取与存储 Head & Tail 统计方法 计算方法 标签对齐 排序 数据文件: 学习本课程之前,请先打开在线环境终端…

今天我们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法 那么我们如何使用pandas对数据进行排序操作呢? food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace= True) print(food["Sodium_(mg)"]) food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True,ascending= False) print(food["Sodium_(mg)"…

pandas.DataFrame.to_hdf(self, path_or_buf, key, **kwargs): Hierarchical Data Format (HDF) ,to add another DataFrame or Series to an existing HDF file, please use append mode and a different a key. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, i…

pandas.DataFrame.sort_index 用法 sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None) 说明: 1 axis = 0,按index排序:axis = 1,按columns labels排序 2 ascending = True,降序:ascending = Fals…

摘要:学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法.最常见的数据分析是使用电子表格.SQL或pandas 完成的.使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力. 本文分享自华为云社区<Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南>,作者:Yuchuan. 学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法.最常见的数据分析是使用电子表格.SQL或pandas 完成的.使用 Pandas…

<利用python进行数据分析>一书的第五章源码与读书笔记 直接上代码 # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第五章, pandas基础# 高级数据结构与操作工具 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# pandas的数据结构, series and dataframe# 1.series,类似一维数据, 一个字典,建立了…

重新索引 (1)reindex重新索引,在已有的索引基础上新建索引,fill_value可以指定新建索引默认值 (2)#新建索引,如果新建的索引值为空自动填充之前的值 对于DataFrame重新索引同样适用 注意:重新索引的结果类似于一个拷贝动作,这里对df的第一行第一列数据进行重新赋值,但df2并未发生变化 注意:method方法填充只能行有效,对列无效,bfill对后填充 丢弃数据 运算 apply进行运算,默认按列运算,加上axis=1可按行运算 返回一个序列 applymap,对每个元素…

Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming l…

那年夏天抓住了蝉的尾巴 gitbook 前言 pandas 抓住 Series (排序的字典), DataFrame (row + 多个 Series) 对象 , 就如同 numpy 里抓住 ndarray 多维数组一样 可是人的精力始终是有限的,没有过目不忘的本领,那就记住 API 以及常用参数, 其他的交给字典吧 下面学习 示例 可能会用到的 两个函数 def pretty_print(text='',star_cnt=20): stars = '*'*star_cnt print('{st…

柱状图: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\python\\analyse\\数据团\\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\\数据资料\\地市级党委书记数据库(2000-10).csv', encoding='gbk') # 按省份分析市委书记女性比例 # 新建变量data_gender2,字段包括省份.性别 # 去除缺失值 data_gen…

一.数据分析的步骤 二.提出问题 分析药店商品销售情况 1)月均消费次数 2)月均消费金额 3)客单价 4)消费趋势 5)热销商品.滞销商品 三.理解数据 销售数据源为excel文件 字段的含义: 共有6579条销售数据 共有7个字段分别为:购买时间.社保卡号.商品编码.商品名称.销售数量.应收金额.实收金额 四.清洗数据 本次分析采用Jupyter Notebook分析,数据集为本地excel文件 (1)选择子集 本次分析的excel工作簿里面只有一个工作表 #导入数据分析包 import p…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

原文链接:https://www.jianshu.com/p/f0ed06cd5003 import pandas as pd df = pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象. 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序. 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列:无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()执行) 调用方式 DataFrame.sort_values(by, a…

如果想按照自己的方式排序ind = 行索引data= data[ind] ind = data.sum(axis=1).sort_values(ascending=False).index data = data.loc[ind,:] data.reset_index() 注意:有时候 reset_index 方法会重新定义一个index列,此时可用 data.index = range(data.shape[0]) ## 参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0,…

本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据…

Pandas之Dataframe索引,排序,统计,重新设置索引 一:叠加 import pandas as pd a_list = [df1,df2,df3] add_data = pd.concat(a_list,ignore_index = True) 其中的ignore_index参数代表是否重新建立索引. 如果df比较多,可以采用如下方法建立a_list a_list = [] for i in range(len(df)): a_list.append(df[i]) 二:排序 df.s…

pandas Series的 sort_values() 方法能对Series进行排序,返回一个新的Series: s = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5]) 升序排列: s.sort_values(ascending=True) 1 1.0 2 3.0 4 5.0 3 10.0 0 NaN dtype: float64 降序排列: s.sort_values(ascending=False) 3 10.0 4 5.0 2 3.0 1 1.0 0 NaN dtype…

Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['c','a','d','b']) b b.sort_index() b.sort_index(ascending=False) b.sort_index(axis=0, ascending=False) #按行标排序,ascending:False为降序 b.sort_index(axis=…

算术运算和数据对齐 Series和DataFrame中行运算和列运算有种特征叫做广播 在将对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集.自动的数据对齐操作在不重叠的索引处引入了NA值,NA值在算术运算中过程中传播. import pandas as pd from pandas import Series import numpy as np s1 = Series([7.3,-2.5,3.4,1.5],index=['a','c','d','e']) s2 = Series…

根据条件对数据集排序(sorting)也是一种重要的内置运算.要对行或列索引进行排序(按字典顺序), 可使用sort_index 方法, 它将返回一个已排序的新对象: 而DataFrame, 则可以根据任意一个轴上的索引进行排序: 降序 数据默认是按照升序排序的, 但也可以安装降序排序 按值排序 如果有缺失值呢 求唯一值排序和频率排序 Dataframe指定某列的值进行排序,by选项 那么如果多个呢? 排名 排名(ranking ) 跟排序关系密切, 且它会增设一个排名值(从1开始, 一直到数组…

数据过滤与排序------探索2012欧洲杯数据 相关数据见(github) 步骤1 - 导入pandas库 import pandas as pd 步骤2 - 数据集 path2 = "./data/Euro2012.csv" # Euro2012.csv 步骤3 - 将数据集命名为euro12 euro12 = pd.read_csv(path2) euro12.tail() 输出: 步骤4 选取 Goals 这一列 euro12.Goals # euro12['Goals'] 输…

pandas排序的方法有很多,sort_values表示根据某一列排序 pd.sort_values("xxx",inplace=True) 表示pd按照xxx这个字段排序,inplace默认为False,如果该值为False,那么原来的pd顺序没变,只是返回的是排序的 python 判断一个数是否是NaN >>> import math >>> x = float('nan') >>> math.isnan(x) True pan…

Pandas有两种排序方式,它们分别是 - 按标签 按实际值 下面来看看一个输出的例子. import pandas as pd import numpy as np unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu mns=['col2','col1']) print (unsorted_df) Python 执行上面示例代码,得到以下结果 - col2 col1 1 1.069838…