当你读取到DataFrame的数据时,想去定位某一个数据项,可以使用loc方法进行查找,之后你可以赋值给他. import pandas as pd df = pd.read_csv('file_name.csv') df.loc[index, columns_name] = 'new_word'…

摘自:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html 具体用法,假设数据源为: >>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], ... columns=['max_speed', 'shield']) >>> df max_s…

对于数据样本的标签,如果我们事先不知道这个样本有多少类别,那么可以对数据集的类别列进行统计,这时我们用pandas的Categorical方法就非常快的实现. 1.说明: 你的数据最好是一个series,之后,pd.Categorical(series),得到分类的对象,使用categories或者codes进行查看 2.操作: pd.Categorical( list ).codes 这样就可以直接得到原始数据的对应的序号列表,通过这样的处理可以将类别信息转化成数值信息 ,这样就可以应用到模型…

最近使用pandas,一直搞不清楚其中几种切片方法的区别,今天专门看了一下. 0. 把Series的行index或Dataframe的列名直接当做属性来索引. 如: s.index_name df.column_name 但是这种方法索引的名字可能会与自带的方法冲突,比如min,max等等,所以可能会失效.另外,在新版本中,这种索引方法不能作为左值. 1. df[]直接索引 直接索引索引的是列,方口号里面的内容一般是列索引名.也可以接受一个列名组成的list来接受多个列名. df['A'] df…

Series对象的常用属性和方法 loc[ ]和iloc[ ]格式示例表 Pandas提供的数据整理方法 Pandas分组对象的属性和方法 date_range函数的常用freq参数表…

1.先来谈一谈loc,loc这个方法就是你有啥我就用啥,你没有的我不用,pandas对象的index,columns有什么,pd.loc[index,column],index就是pd.index的其中的一个值或者是其中几个值组成的序列,或就是pd.index,column是pd.columns中的一个值或者其中几个值,或者就是pd.columns 来来上代码 1 >>>data 2 UserID MovieID Rating 3 1 2 257 2 4 0 3 251 2 5 3 2…

参考:Pandas中关于 loc \ iloc \ ix 用法的理解 相同点 使用形式都是 df.xxx[ para1 , para2 ] #xxx表示loc iloc ix#df表示一个DataFrame实例 含义是从data提取指定行列的值,其中哪几行用para1声明,哪几列用para2声明,para1与para2的组织形式相同,一般用到的形式为以下4种: #para1取不同值时的行选取,para2取这样值时则为相应的列选取 : 所有行 0:2 第1.2行,下标为0.1 7:9 第8.9行,…

今天遇到了一个问题,很是奇怪,自己也想了一个另类的方法将其解决了,现在将详细过程经过记录如下: 我在处理完一个dataframe之后,需要将其写回到数据库.这个dataframe比较大,共有53列,72609行,使用下述代码尝试将其写入mysql数据库. pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) 然后就报错了,错误如下: Traceback (most recent call l…

本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl: 其实Python第三方库有很多可以操作Excel,如:xlrd,xlwt,xlwings甚至注明的数据分析模块Pandas也提供pandas.read_excel.pandas.DataFrame.to_excel功能. 那么openpyxl的库有哪些优缺点呢: 优势: 1.openpyxl提供对pandas的dataframe对象完美支持: 2.openpyxl支持后台静默打开excel文件: 3…

pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如 data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) 比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'small number',大的数,值就变成'large number': print(pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['small number','large number'])) 0 small numbers 1 large numbers…