申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 层次化索引主要解决低纬度形式处理高纬度数据的问题 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = Series(np.random.randn(12),index=[['],['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三

  层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有多个索引,例如: 有点像Excel里的合并单元格对么? 根据索引选择数据子集   以外层索引的方式选择数据子集: 以内层索引的方式选择数据: 多重索引Series转换为DataFrame   层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色,例如,上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame: 对于一个DataFrame,横轴和竖轴都可以有层次化索引,例如: 重排分级顺序 根据索引交换 swaplevel()函数可以将两个级别的数据进行交换,

pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s = Series(data = [1,2,3,"a"], index = [["a","a","b",

层次化索引 层次化也就是在一个轴上拥有多个索引级别 Series的层次化索引 data=Series(np.random.randn(10),index=[ ['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d'], [1,2,3,1,2,3,1,2,2,3] ]) data a 1 0.965999 2 -0.271733 3 0.133910 b 1 -0.806885 2 -0.622905 3 -0.355330 c 1 -0.659194 2 -1.08287

groupby出来对象并不是dataFrame,所以直接print是看不到矩阵或者高维矩阵的,所以需要用能够产生标量值的方法去处理groupby对象,这样可以利用矩阵形式处理高维数据: 这样groupby在产生标量值数据后就变成了dataFrame对象,这个过程也可以用apply或者applymap完成,但生成标量数据的目的是不会变的,就是为了最终把groupby对象变为层次化索引对象: 层次化索引对象在标签使用上与低维的dataFrame其实并没有很大差距,利用index属性可以得到multi

1. 删除列层次化索引 用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了列方向上的两级索引,且需要删除一级索引.具体代码如下: # 每个uesr每天消费金额统计:和.均值.最大值.最小值.消费次数.消费种类. action_info = student_action.groupby(['outid','date']).agg({'opfare':['sum','mean','max','min'], 'acccode':['count','unique'],}

pandas用浮点值Nan表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.它只是一个便于被检测的标记而已. >>> string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) >>> string_data 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object >>> string_data.isnull() 0 False 1 False 2 T

Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10),index=pd.MultiIndex.from_product([list("ABCDE"),["期中","期末"]])) B Dataframe多层索引的创建(推荐使用)

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

Python元组索引.截取: 索引下标: tuple_1 = ('a','b','c','d','e','f','g','h') print(tuple_1[0]) # a print(tuple_1[3]) # d print(tuple_1[7]) # h # 当索引下标为负数时,-1表示最右端元素,从右向左依次递减 print(tuple_1[-1]) # h print(tuple_1[-4]) # e 切片操作: # 使用切片进行截取列表元素 tuple_1 = (1,2,3,4,5,

python目录索引 python基础数据类型1 目录 part1 part2 运算符 格式化 part3 字符串 字符串常用操作方法 part4 列表 列表的创建: 列表的索引,切片 列表的增删改查: 列表的嵌套 tuple只读 range() part5: 字典 数据类型的分类 字典的创建方式 验证字典的合法性:键应该是不可变数据类型 字典的增删改查 字典的嵌套 python基础数据类型2 part6 代码块: 集合(set),枚举: 深浅copy: part7: 基础数据类型补充: 编码的

Python 列表(List) 前言 序列是Python中最基本的数据结构.序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推. Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组. 序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员. 此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法. 列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现. 列表的数据项不需要具有相同的类型 索引 列表中的所有元素都

loc,iloc,ix三者间的区别和联系 loc .loc is primarily label based, but may also be used with a boolean array. 就是说,loc方法主要是用label来选择数据的.1 A single label, e.g. 5 or 'a', (note that 5 is interpreted as a label of the index. This use is not an integer position alon

之前自己在python索引中一直遇到这样的问题: data = np.arange(12).reshape((3,4)) print(data[:][0]) 想要索引第一列时总是索引到第一行,后来发现是索引的中括号设置的问题,改成下面的方式就能够正常索引第一列了. print(data[:,0])

索引迭代Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引.对于有序集合,元素确实是有索引的.有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办?方法是使用 enumerate() 函数:>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']>>> for index, name in enumerate(L):... print index, '-', name... 0 - Adam1 - Lisa2 - Bart3 - Paul使

Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引. 对于有序集合,元素确实是有索引的.有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办? 方法是使用 enumerate() 函数: >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] >>> for index, name in enumerate(L): ... print index, '-', name ... 0 - Adam 1 - Lisa 2 - Bart 3 -

字符串索引.切片.修改1.字符串操作(切片.修改)应用场景    a.爬虫截取网址数据    b.数据分析,语言处理(分词)    c.电信号码升级           0452 8869504           0452 68869504    d.分析日志时候2.字符串的索引.切片及修改    a.索引        下标:标识这个字符的位置,从0开始,最后一个元素的下标为-1,以此类推         h   e   y   g   o   r         0   1   2   3

由于list是一个有序集合,所以,我们可以用一个list按分数从高到低表示出班里的3个同学: >>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 那我们如何从list中获取指定第 N 名的同学呢?方法是通过索引来获取list中的指定元素. 需要特别注意的是,索引从 0 开始,也就是说,第一个元素的索引是0,第二个元素的索引是1,以此类推. 因此,要打印第一名同学的名字,用 L[0]: >>> print L[0] Adam 要打印第二名同学的名字,用 L[

在python中,有个好用的模块linecache,该模块允许从任何文件里得到任何的行,并且使用缓存进行优化,常见的情况是从单个文件读取多行.linecache.getline(filename,lineno)从名为filename的文件中得到第lineno行示例:从final.txt文件中读取数据,删除第1,7,9,33,67行数据后保存到finally.txt中import linecachedel_Set=[1,7,9,33,67]writeFile=open('finally.txt',

##############总结########## 数据库中专门帮助用户快速找到数据的一种数据结构 类似于字典的目录的索引 索引的作用:约束和加速查找 工作原理: b+树形结构 最上层是树根,中间是树枝,最下面是叶子节点(真实数据) 先找根节点: 存枝节点 索引的空间位子 : 然后根据枝节点的空间位子,来找叶子节点的真实数据 常见的几种索引: 普通索引 唯一索引 主键索引 联合索引(多列) -联合主键索引 -联合唯一索引 -联合普通索引 无索引:从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就