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

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F

df = pd.merge( df, # 左 wzplbm, # 右 left_on = ['WZBM','ZBWZMC'], # 左DataFrame匹配列 right_on = ['WZPLBM','WZMC'],# 右DataFrame匹配列 how='inner' # 内连接 (left:左连接,right:右连接,outer:外连接) )

import pandas as pd import numpy as np #创建列表 a1=[1,2,3] #arange函数:指定初始值.终值.步长来创建数组 a2=np.arange(0,1,0.1) #创建数据框 a3=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) #1.list 转化成array矩阵 b1 = np.array(a1).T Out[30]: array([1, 2, 3]) #2.array转化成datafra

# 去除重复行数据 keep:'first':保留重复行的第一行,'last':保留重复行的最后一行,False:删除所有重复行df = df.drop_duplicates( subset=['YJML','EJML','SJML','WZLB','GGXHPZ','CGMS'], # 去重列,按这些列进行去重 keep='first' # 保存第一条重复数据 )

# 识别python中DataFrame中的nanfor i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: print('float value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) elif type(pfsj.loc[i]['WZML']) == str: print('str value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) 结果: # 根据结果可知在Dat

Python基础教程 在SublimeEditor中配置Python环境 Python代码中添加注释 Python中的变量的使用 Python中的数据类型 Python中的关键字 Python字符串操作 Python中的list操作 Python中的Tuple操作 Pythonmax()和min()–在列表或数组中查找最大值和最小值 Python找到最大的N个(前N个)或最小的N个项目 Python读写CSV文件 Python中使用httplib2–HTTPGET和POST示例 Python将t

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])               a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.3

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])                a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.

如题,python中的list着实很好用,我有如下一个list 可以看出list中的每一个元素是由字符串,两个新的list,以及一个float组成,现在想根据这最后一个float对这个list进行排序,网上有很多关于单一元素的list进行排序,这里根据最后一个元素进行排序,一行代码 compare_loss.sort(lambda x, y: cmp(x[3], y[3]), reverse=True) # 按照某一列进行排序的方法 其中x[i],与y[i]表示的是比较的哪一个元素,这里是第四个

更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several

import xlwt import os def write_excel(words,filename): #写入Excel的函数,words是数据,filename是文件名 wb=xlwt.Workbook() sheet=wb.add_sheet('sheet1') attr=['词语','词性','词频'] #第一行:属性行 for col in range(3): sheet.write(0,col,attr[col]) for row in range(1,len(words)+1)

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0

收益率曲线(Yield Curve)是显示一组货币和信贷风险均相同,但期限不同的债券或其他金融工具收益率的图表.纵轴代表收益率,横轴则是距离到期的时间.在此用python建模分析零息票收益率曲线,输出图表并制图. 首先要理解收益率的计算方法,然后计算出连续复利和复利.再根据计算步骤在python中编写代码建模 此为连续复利的计算 # 没有年息票的一年期以内的零息票年收益率YTM=(log(面值/价格))/期限 r1 = np.log(100/97.5)/0.25 r2 = np.log(100/

# 在Python中可以根据某列的具体内容来拆分数据,保存成多个DataFrame! # 代码如下: ycsj = pfsj[pfsj['备注'].isin(['1'])] # 拆分数据: 结果:

1. filter 功能: filter的功能是过滤掉序列中不符合函数条件的元素,当序列中要删减的元素可以用某些函数描述时,就应该想起filter函数. 调用: filter(function,sequence),function可以是匿名函数或者自定义函数,它会对后面的sequence序列的每个元素判定是否符合函数条件,返回TRUE或者FALSE,从而只留下TRUE的元素:sequence可以是列表.元组或者字符串 x = [1,2,3,4,5] print(list(filter(lambd

沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下面我们看一下python用于数据处理的pandas包以及相应的用法. 二.pandas的使用 2.1.pandas简介 Numpy.Matplotlib,Pandas是Python科学计算的支柱. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

lambda表达式是一种匿名函数,对应python中的自定义函数def,是定义某个函数时比较高级的一种写法.作为python初学者,本文整理了lambda的一些基本用法和特点. lambda和def的对应关系 定义func函数,计算给定数x的平方 def func(x): return x*x 等价于 func = lambda x: x*x 其中func是函数名,x是输入参数,x*x是输出结果 输入参数可以有多个,可以接收不定参数如*args或者**kwargs. f = lambda x,