dataframe

最新推荐文章于 2020-12-22 12:42:37 发布
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分类专栏： python学习
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DataFrame[[" “，” “]]获取的是副本（改变不影响）
DataFrame[” "]获取的是某一列的视图（改变影响）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

因为[0,1]（[:,:]） 0代表行坐标，所以axis=0表示在行上移动，如：从第0行到第2行，实际上形成了列的效果

在这里插入图片描述

apply（method）的用法：使用method方法默认对每一列进行相应的操作

对行加上axis=1
df.apply(np.cumsum, axis=1)

取行的数据（取列直接[“GDP”]）

绝对索引
data.loc[“BeiJing”]

相对索引
data.iloc[0]

pandas numpy切片和副本
yy的博客
01-08 989
切片和副本的问题: pandas: b = a 视图(修改视图,原值一起改变) b = a[:] 视图(修改视图,原值一起改变) b = a[[列名1,列名2...]] 副本,修改副本,原值不一起变,这种切片是pandas特有的,并且是副本  # pandas奇葩方法,返回副本 b = a.copy() 副本 关于loc切片问题:知乎     numpy: b = a 视图(修...
Dataframe的使用方法
qq_45622152的博客
11-09 1591
构建Dataframe 用 list构建 import pandas as pd import pymysql df = pd.DataFrame([[1,2,3,7],[4,5,6,3],[7,3,4,2]],columns=['A','B','C','D'],index=['one','two','three']) print(df) 用字典构建 dict={'A':[1,4,7], ...
Pandas(DataFrame)
Alicia_N的博客
06-25 880
DataFrame DataFrame是一个【表格型】的数据结构，可以看做是【由Series组成的字典】（共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。 行索引：index 列索引：columns 值：values（numpy的二维数组） 1）DataFrame的创建 最
python--NumPy/Pandas 数据赋值时的视图和副本问题
by 一目
05-28 2108
1.NumPy数组的切片、赋值将一个标量赋值给一个切片（如arr[5:8]=12）时，该值会自动传播到整个选区。跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。即数据不会被复制，视图上的任何修改 都会直接反映到源数组上。注：如果想要得到的是ndarray切片的一份副本而非视图，就需要显式地进行复制操作，如arr[5:8].copy()。2.pandas--DataFrame数据切片、赋值通过索引...
Pandas学习笔记（DataFrame基本操作）
Jakob_Hu的博客
10-25 1万+
对于生成的dDataFrame，下一步进行的是对他的基本操作，增、减、改、查。 一. 数据选取 从已有的DataFrame中取出其中一列或几列，并对其进行操作。 Pandas取出DataFrame的列有两种方式，两个方式没有好与坏之分，还是看个人喜欢用哪个 #-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd df = pd.Dat...
DataFrame:通过SparkSql将scala类转为DataFrame的方法
08-26
SparkSql 将 Scala 类转换为 DataFrame 的方法 通过 SparkSql 将 Scala 类转换为 DataFrame 的方法是非常重要的知识点之一。今天，我们将分享一种使用 SparkSql 将 Scala 类转换为 DataFrame 的方法，并详细解释每...
DataFrame创建数据
01-20
DataFrame创建数据 所需包/库： import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame 1、使用二维数组创建 df1=DataFrame(np.random.randint(0,10,(4,4)),index=[1,2,3,4],columns=['a','b','c','...
pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例
09-20
这里直接使用了`toPandas()`方法转换得到的Pandas DataFrame作为参数调用`createDataFrame`方法，完成了从Pandas DataFrame到Spark DataFrame的转换。 通过这两个转换过程，数据分析师可以根据需要，将数据在本地和...
python dataframe 输出结果整行显示的方法
09-20
在Python数据分析领域，pandas库中的DataFrame对象是用于存储二维表格型数据的工具，它具有强大的功能和灵活性。然而，在处理具有多列的数据时，DataFrame的默认显示方式可能会因为列宽限制而自动换行，这使得查看和...
pandas层次化索引 （隐式结构、显示结构、多层次对象的索引与切片）
weixin_42424451的博客
07-10 2093
pandas层次化索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 创建多层行索引 从一个文件中读取一个多层级索引的表 df = pd.read_excel(’./data/data.xlsx’, sheet_name=1, header=[0,1]) df --------------...
使用spark DataFrame 算子解决mysql经典50题
dd1296的博客
08-17 550
首先还是回顾一下经典50题的数据 数据展示 student表 score表 teacher表 course表 之前我们都是用sql语句来处理，下面我们用spark DataFrame 里提供的算子来解决。 这里我们的数据是从hive上获取的。 话不多说，直接上代码： import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object Classic50 extends App { //todo 创建一个Spark
python | 给DataFrame增加index行名和columns列名
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求知：数据科学家之路
08-03 10万+
在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名，不然会报错 开始的数据是这样的 需要的格式是这样的： 其实，需要做的就是添加行名和列名，下面开始操作下。# a是DataFrame格式的数据集 a.index.name = 'date' a.columns.name = 'code'这样就可以修改过来。
数据分析与AI(四)pandas处理丢失的数据/傅里叶公式实验/pandas层次化索引检索
一叶孤舟YI的博客
06-14 2085
处理丢失的数据 mysql中有没有丢失的数据? 在mysql中null就是列中的丢失数据 在pandas中丢失数据是NaN # 导入需要用的模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 在python中有两种 np.NaN None df = Data...
关于Python的dataframe对象基本操作
qq_36333776的博客
03-28 1268
对于一个dataframe对象df，假定你要取出某一行，不能使用df[i]。 dataframe取出某一行：df.ix[i]或者df.iloc[i] dataframe取出前两行：df.[0:2] dataframe取出某一列：df.loc[‘A’]或者df[‘A’] dataframe取出某行某列：df[i,j] 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/tanlangqie/art...
创建dateframe数据结构，并完成以下操作任务，详细题目如图所示。
寒凡
12-22 2116
创建dateframe数据结构，并完成以下操作任务，详细题目如下图所示： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"xuehao": ['20180101001', '20180101002', '20180101003', '20180101004', '20180101005', '20180101006', '20180101007', '20180101008', '20180101009', '2
Day03_Pandas
Hiraphael的博客
08-20 935
Day03_Pandas基础 一. pandas层次化索引 创建多层索引 隐式构造 Series也可以创建多层索引 df = DataFrame(np.random.rand(4,2), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]], columns=['data1','data2']) df 输出： data1 data2 a 1 0.495897 0.130101 2 0.551563 0.
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Pandas 中 SettingwithCopyWarning 的原理和解决方案
weixin_30652271的博客
01-30 826
原文链接：https://www.dataquest.io/blog/settingwithcopywarning/ 原文标题：Understanding SettingwithCopyWarning in pandas 原文发布时间：5 JULY 2017（需要注意时效性，文中有一些方法已经弃用，比如 ix） 作者：Benjamin Pryke 译者：Ivy Lee 学习 Py...
Pandas的数据结构--DataFrame
qq_20880939的博客
07-14 512
Pandas中的DataFrame的创建，与Series差不多，在原来的基础上增加了一个维度。 在DataFrame上的行索引为index,列索引为columns,需要索引时可以使用 当然我们也可以自定义其索引 在重新定义索引时，重新对index与columns重新定义。。 ------------------------------------- 通过字典形式创建DataFra...
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05-28
DataFrame 是 Pandas 库中的一个重要数据结构，类似于电子表格或 SQL 表格。它是由多个行和列组成的二维表格，每列可以是不同的数据类型，包括数字、字符串、布尔值等。DataFrame 可以看作是一组 Series 对象的集合...
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