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 DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd

定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是pandas中主要的数据结构. 形式: class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数含义: data : numpy ndarray(多维数组)(结构化或同质化的), dict(字典

pandas DataFrame进行向量化运算时,是根据行和列的索引值进行计算的,而不是行和列的位置: 1. 行和列索引一致: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}) df2 = pd.DataFrame({'a': [10, 20, 30], 'b': [40, 50, 60], 'c': [70, 80, 90]}) print df1 + df2 a b

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看

pandas目录 思维导图 1 简介 DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一,也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一. 2 认识DataFrame结构 DataFrame 一个表格型的数据结构,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串.整型或者浮点型等.其结构图示意图,如下所示: 表格中展示了某个销售团队个人信息和绩效评级(rating)的相关数据.数据以行和

一.Oracle行列转置 1.行转列 (1)创建表格.插入测试数据 create table student( id number, name ), course ), score number ) 插入测试数据,如下: (2)方法一:使用wm_concat()函数 select id, name, wm_concat(score) scores from student group by id, name; 结果集如下: (3)方法二:使用decode()函数 select id,name,s

今天工作中遇到需要将Excel行列转置涉及到的数据单元格一共几千个 查询网上说可以通过复制粘贴单元格,粘贴选项中转置一项实现,但是所涉及的sheet页中,数据格式和单元格格式各不一样,转置失败! 怎么做呢? 先看看查询Excel函数的结果: 首先看看INDERECT函数的定义:返回字符串所指定的索引 比如: 有了这个函数,解决当前问题的思路就是在竖向拖动的时候,能对应到INDIRECT("A1"),INDIRECT("B1"),INDIRECT("C1&q

本文重点讲解第一步,手动在excel表中输入公式,或者用powershell自动输入公式. 第二步,用powershell向excel中写入数据,略. 第三步,用powershell从excel中读取数据,略. 本人原创拙作,声明网上唯一. 搜索过的关键字:powershell excel 行列 转置 转换 搜索过的引擎:百度 bing powershell 传教士 原创文章 2014-07-12,2015-03-03,2016-07-17 修改. 允许转载,但必须保留名字和出处,否则追究法律责

一,案列问题描述: 某销售系统中,注册的用户会在随后的月份中购物下单,需要按月统计注册的用户中各个月下单的金额.源数据表如下: FM::注册月份,CM: 下单月份, AMT:下单金额 期望得到如下统计结果: 在该案列中,随着时间变化,下单月份的值是不断变化的,因此在行列转置中,需要能够满足其动态变化的要求: 二,准备测试数据 CREATE TABLE TEST_PIVOT_DYNAMIC_COLUMN ( FM DATE, CM DATE, AMT NUMBER ) ; INSERT INTO

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp

动态行列转换的计算在实际业务中非经常见,网上各类技术论坛上都有讨论,比方以下这些问题: http://www.iteye.com/problems/87788 http://bbs.csdn.net/topics/390869577 http://bbs.csdn.net/topics/391000711 http://bbs.csdn.net/topics/391001035 http://bbs.csdn.net/topics/390888703 http://bbs.csdn.net/to

两种简单的行列转置 1.固定列数的行列转换如student   subject    grade--------- ---------- --------student1  语文       80student1  数学       70student1  英语       60student2  语文       90student2  数学       80student2  英语       100……转换为          语文      数学      英语student1  80 

把pandas dataframe转为list方法 先用numpy的 array() 转为ndarray类型,再用tolist()函数转为list

pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数 period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列. eg: 有这样一个DataFrame数据: import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({ 'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'b': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] }) print data1 a b 0 0 9 1 1 8

pandas DataFrame的 applymap() 函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15] }) def add_one(x): return x + 1 print df.applymap(add_one) a b c 0 2 11 6 1 3 21 11 2

和numpy数组(5)-二维数组的轴一样,pandas DataFrame也有轴的概念,决定了方法是对行应用还是对列应用: 以下面这个数据为例说明: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608,

之前介绍了numpy的二维数组,但是numpy二维数组有一些局限性,比如,它数组里所有的值的类型必须相同,不能某一列是数值型,某一列是字符串型,这样会导致无法使用 mean() , std() 等方法去计算某一行或某一列. 但是,使用pandas DataFrame可以解决这一问题. pandas DataFrame也是二维数据,和pandas Series一样, pandas DataFrame也有'索引'这个概念,它每一列都有一个索引值: import pandas as pd df = p

一般我们在使用SQL语句实现行列转置时候,最常用的方法无外乎就是 case语句来实现,但是如果需要需要转置的列太多,那么case起来语句就无限庞大,十分不方便,sql server中的PIVOT就可以帮助我们解决此类问题 PIVOT語法,如下: SELECT <non-pivoted column>,     [first pivoted column] AS <column name>,     [second pivoted column] AS <column name