set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引. DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列 In [307]: data Out[307]: a b c d 0 bar one z 1.0 1 bar two y 2.0…

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…

pandas rename 功能 在使用 pandas 的过程中经常会用到修改列名称的问题,会用到 rename 或者 reindex 等功能,每次都需要去查文档 当然经常也可以使用 df.columns重新赋值为某个列表 用 rename 则可以轻松应对 pandas 中修改列名的问题 导入常用的数据包 import pandas as pd import numpy as np 构建一个 含有multiIndex的 Series arrays = [['bar', 'bar', 'baz',…

import pandas as pd data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"]) # ============================================================================= # O…

参考CookBook :http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学.Pandas模块的数据结构主要有两:1.Series :2.DataFrame 先了解一下Series结构. a.创建 a.1.pd.Series([list],index…

set_index() 官方定义: 使用一个或多个现有列设置索引,   默认情况下生成一个新对象 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) drop:默认为true,表示是否删除列作为新索引. append:是否增加列到原来的索引上. inplace:是否创建一个新的dataframe 单索引: 复合索引: reset_index() DataFrame.re…

1.set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引. DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列 In [307]: data Out[307]: a b c d 0 bar one z 1.0 1 bar two y 2.…

set_index 很有用 http://stackoverflow.com/questions/10457584/redefining-the-index-in-a-pandas-dataframe-object…

未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" import pandas as pd d = pd.date_range(', periods=7) aList = list(range(1,8)) df = pd.DataFrame(aList, index=d, columns=[' ']) df.index.name = 'val…

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.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6,…

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393…

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库.pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构.这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误.. 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构 数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的…

import pandas as pd, numpy as np dates = pd.date_range(', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')) 1 mutate + ifelse df['E'] = np.where(df['D'] >= 0, '>=0', '<0') df['F'] = np.random.randint(0, 2, 6) d…

本节主要介绍一下Pandas的另一个数据结构:DataFrame,本文的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/147/pandas-internals-dataframes 在上一节中已经介绍过了Series对象,Series对象可以理解为由一列索引和一列值,共两列数据组成的结构.而DataFrame就是由一列索引和多列值组成的结构,其中,在DataFrame中的每一列都是一个Series对象.   行选择 不管何时,你调用了一个方法返回或者打印一个Data…

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>> from pandas import Series,DataFrame >>> obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) >>> obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64#rein…

Reference: http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1474979163&ver=1&signature=wnZn1UtWreFWjQbpWweZXp6RRvmmKwW1-Kud3x6OF0czmyPqv*F6KzQ1i-dKhi4D-QvDjp1mFDdqAHLPrCLgMOb1KXJcbbkU5-QAREDarkCaPumjQlORzVAOma541S0X2MGgysuH18DI2567rBcTSkMHPsVf6sxClfB…

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3…

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 在数据处理过程中,经常会遇到以下类型的数据: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行. 在上图中,列名为”Country” ,index为4和5的单元格内,值为”UK/Australia”和”UK/Netherland”. 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法. 加载数据 PS:可以通过左右滑动来查看代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({…

我们在内容中使用以下简写: df pandas的DataFrame对象 s pandas的Series对象 导入以下包开始 import pandas as pd import numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 从csv导入 pd.read_table(filename) 从分隔的文本文件导入 pd.read_excel(filename) 从excel文件导入 pd.read_sql(query, connection_object) 从SQL数据库…

本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science ,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas…

pandas用法大全 一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd12 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"i…

前言 个人感觉网上对pandas的总结感觉不够详尽细致,在这里我对pandas做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! pandas用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install pandas就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install pan…

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i…

Pandas 引入 前面一篇文章我们介绍了numpy,但numpy的特长并不是在于数据处理,而是在它能非常方便地实现科学计算,所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多,我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的,而numpy并不支持这些,这时我们就需要pandas上场啦! WHAT? Pandas是基于Numpy构建的库,在数据处理方面可以把它理解为numpy加强版,同时Pandas也是一项开源项目 .不同于numpy的是,pandas拥有种数据结构:Series和D…

Panel is deprecated and will be removed in a future version.The recommended way to represent these types of 3-dimensional data are with a MultiIndex on a DataFrame, via the Panel.to_frame() methodAlternatively, you can use the xarray package http://x…

1.读取.csv文件 df2 = pd.read_csv('beijingsale.csv', encoding='gb2312',index_col='id',sep='\t',header=None) 参数解析见:https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html index_col用于指定用作行索引的列编号或者列名,sep用于指定文件的分隔符(默认是以,作为分隔符),header=None 不用文件的的第一行作为列索引 文件读取之后生成的是一个D…

内容目录 1. 基础概述 2. 转换时间戳 3. 生成时间戳范围 4. DatetimeIndex 5. DateOffset对象 6. 与时间序列相关的方法 6.1 移动 6.2 频率转换 6.3 重采样 在处理时间序列的的过程中,我们经常会去做以下一些任务: 生成固定频率日期和时间跨度的序列 将时间序列整合或转换为特定频率 基于各种非标准时间增量(例如,在一年的最后一个工作日之前的5个工作日)计算“相对”日期,或向前或向后“滚动”日期 使用 Pandas 可以轻松完成以上任务. 一.基础概述…

目录 1. 拼接 1.1 append 1.2 concat 2. 关联 2.1 merge 2.2 join 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd """ 拼接 有两个DataFrame,都存储了用户的一些信息,现在要拼接起来,组成一个DataFrame,如何实现呢? """ data1 = { "name": ["Tom", "…