Pandas的函数应用、层级索引、统计计算

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Pandas的函数应用、层级索引、统计计算

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277…

Pandas统计计算和描述

Pandas统计计算和描述示例代码: import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd']) print(df_obj) 运行结果: a b c d 0 1.469682 1.948965 1.373124 -0.564129 1 -1.466670 -0.494591 0.467787 -2.007771 2 1.368…

pandas层级索引1

层级索引(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd',…

pandas层级索引

层级索引(hierarchical indexing) 下面创建一个Series, 在输入索引Index时,输入了由两个子list组成的list,第一个子list是外层索引,第二个list是内层索引. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd',…

Python数据科学手册-Pandas:层级索引

一维数据和二维数据分别使用Series 和 DataFrame 对象存储. 多维数据:数据索引超过一俩个键. Pandas提供了Panel 和 Panel4D对象解决三维数据和四维数据. 实践中,更直观的形式是通过层级索引(Hierarchical indexing, 多级索引 = > muti-indexing) 配合多个不同等级的一级索引一起使用. 本节介绍 MultiIndex对象的使用,以及普通索引与层级索引的转换多级索引Series 笨方法好方法: Mul…

pandas 常用函数整理

pandas常用函数整理,作为个人笔记. 仅标记函数大概用途做索引用,具体使用方式请参照pandas官方技术文档. 约定 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np 带.的为Series或者DataFrame对象的方法,只列举了部分关键字参数. 1.基础 .values 获取值,返回array对象 .index 获取(行)索引,返回索引对象 Series( index=) 创建Series…

【转载】pandas常用函数

原文链接:https://www.cnblogs.com/rexyan/p/7975707.html 一.import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 二.文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', '…