Python—Pandas学习之【DataFrame和Series之间的操作】

最新推荐文章于 2025-03-17 08:15:00 发布
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分类专栏： python学习 文章标签： python pandas
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  1. DataFrame和Series的维度不同，在线性代数中是无法进行乘积运算的，但在pandas中是可以进行运算的。，但需要注意的是，pandas中是将Series缺失的维度进行广播（将缺失的维度用原数据进行补齐，然后运算）。
    在这里插入图片描述
  2. 运算时，如果在DataFrame中没找到对应的index，或者在Series中没有找到对应的columns，那么对象会重新索引以形成联盟，同时series进行广播。
    即两者都有的index（columns）进行相应的运算，其中一个有而另一个没有的columns会以NaN的数值存在
    在这里插入图片描述
  3. Pandas中一维数组是竖着摆的！
    在这里插入图片描述
21-Series与DataFrame对象的数值运算
机器学习数学基础系列专栏
03-20 668
0.本集概览 1.DataFrame和Series一元运算会作用于每一个数据元素 2.DataFrame间和Sereis间的二元运算会自动对齐索引，并进行缺失值处理 3.DataFrame和Series之间可以进行行、列两方向上的运算，同样会对齐索引 介绍完Pandas对象的构造和数据获取，这一集，我们来说说Series和DataFrame类型的数值运算。 1.一元运算作用于每一个数据元素 首先说说一元运算，由于Pandas的底层是基于NumPy实现，所以自然而言一元运算会作用于Pandas数据类型的每
Pandas的Series和DataFrame之间的运算
小龙在线
10-04 853
【代码】Pandas基础用法。
DataFrame和Series之间的运算和排序
wawjb的博客
05-21 414
DataFrame和Series之间的运算 pip install pandas Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. Requirement already satisfied: pandas in c:\users\zcc\appdata\local\programs\python\py
Pandas中的DataFrame格式数据详细使用教程
最新发布
呱牛 Just do IT
03-17 2048
在Python中，pandas 是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析和操作结构化的数据。其中，DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，类似于一张二维表格，能够高效地存储和处理各种数据。
基本数据结构——Series和Dataframe
m0_73716246的博客
05-11 2572
如前面的示例所示。选取某一区域时，先行后列，以下有几种访问方法。
pandas Series和DataFrame的详细使用说明
Swallow_shangtou的博客
02-22 1240
Series是一个类似于一维数组的对象，能同时存储不同类型的数据 from pandas import Series s=Series(data=[1,2,3,'da'],index=['a','b','c','d']) print(s) 可以用字典直接传数据，常用属性shape,size,index,values from pandas import Series dict={"chinese":99,"math":80,"enghlish":100} s=Series(data.
Python pandas库 DataFrame和Series类函数用法Help
12-24
在Python的pandas库中，DataFrame和Series是两个核心的数据结构，它们被广泛用于数据处理、分析和操作。这两个类提供了丰富的函数集，使得数据科学家和分析师能够高效地进行数据清洗、转换和统计分析。 首先，...
python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解
12-25
用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('...
python学习之路：pandas中的series和dataframe.xlsx
05-15
python学习之路：pandas中的series和dataframe.xlsx
【Python数据分析】Pandas_Series如何转变为DataFrame
qq_45951891的博客
06-16 1470
构造函数将 Series 转换为 DataFrame。在构造函数中，将 Series 作为一个列传递给 DataFrame，并且可以通过指定列名来为 DataFrame 的列命名。方法，它可以将 Series 转换为 DataFrame。该方法可以选择是否为 DataFrame 指定列名。Series 对象提供了一个。
Pandas的DataFrame和Series及其操作
热门推荐
KevinZ5111的博客
07-13 2万+
一、Pandas数据结构介绍二、Merging Dataframes：
Series和DataFrame使用简单入门
09-18
主要介绍了Series和DataFrame使用简单入门，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pandas DataFrame 与Series间的运算
weixin_34232744的博客
05-16 740
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
认识pandas的Dataframe和 Series，以及它们之间的运算
arzhh的博客
04-21 268
Dataframe 有column 和 index ，column也是key。像平常的表格。见下列例子： df = pd.DataFrame(np.arange(1,16).reshape(3,5),columns=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’,‘E’],index=[‘one’,‘two’,‘three’]) ‘’’ print(df) 输出： A B C D E one ...
python的dataframe的mul_python-将多索引DataFrame的所有列乘以Series中的适当值
weixin_39822629的博客
12-04 766
我觉得这应该很明显,但是我有点卡住了.我在行上有一个带有3级MultiIndex的DataFrame(df). MultiIndex的级别之一是ccy,代表表示该行中包含的信息的货币.每行有3列数据.我想将所有数据转换为参考货币(比如说美元).为此,我有一个系列(forex),其中包含相关货币的汇率.因此目标很简单：将df每行中的所有数据乘以与df中该行索引的ccy条目对应的外汇值.机械设置如下所...
DataFrame和Series的简单运算（加减乘除）
小白tree的博客
02-10 1万+
一、先运行下面的程序 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 下面两个方法都可以 # frame = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=list('abc'), index=['one', 'two', 'threee']) ...
《利用python进行数据分析》之DataFrame与Series之间的运算
muli
11-13 1226
《利用python进行数据分析》之DataFrame与Series之间的运算 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 13 19:28:34 2018 @author: muli """ from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np ...
【详解】Pandas入门之Series和DataFrame
qq_66532717的博客
01-11 3244
本篇详细的介绍了pandas内置的数据结构：Series和DataFrame的常见操作，适合新手入门
Series与Dataframe的算数运算（加减乘除）
time_new的博客
07-11 917
当想对一个Series和一个Dataframe进行算数运算时，最好的方式是运用numpy中的广播机制，来进行运算，这样的速度要更快，而且可以规避索引不同带来的问题。比如说：在下面的例子中，frame和series由于行索引相同，所以pandas可以自动广播，进行运算。那么这个时候，最好的办法就是用numpy中的广播机制函数，np.broadcast_to（）函数。这个函数的主要功能，就是把原来的一列数据，给“复制”成多列一样的数据，这样去计算。我们可以看到，这种得到的结果就是我们想要的了。
大模型对齐微调DPO
02-13
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）是一种用于改进大型语言模型行为的技术，该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说，当给定一对候选响应时，DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置，而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念，在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节，包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是，针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列，文中给出了具体的实例说明，使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式，但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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