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Pandas数据处理之二

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简介:
本篇文章是《Pandas数据处理》系列教程的第二部分,深入讲解了如何使用Python的Pandas库进行高效的数据清洗、转换和分析。适合初学者及进阶用户阅读学习。 续上一篇内容,喜欢Python的朋友请持续关注,共同成长。 # 切片处理 # pandas取行或者列的注意事项 当使用方括号来选取数据时: - 如果方括号内的值是字符串,则表示选取相应的列。 ```python print(df[name]) ``` 输出结果为: ``` 0 小猫 1 小狗 2 小狼 ``` - 如果方括号内的值是数字,则表示选取指定的行。 ```python print(df[:2]) ``` 输出结果为: ``` Id name sex 0 001 小猫 女 1 002 小狗 男 ``` - 当同时使用数字和字符串时,表示选取指定行范围内的特定列。 ```python print(df[:2][name]) ``` 输出结果为: ``` 0 小猫 1 小狗 ```

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  • Pandas
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    本篇文章是《Pandas数据处理》系列教程的第二部分,深入讲解了如何使用Python的Pandas库进行高效的数据清洗、转换和分析。适合初学者及进阶用户阅读学习。 续上一篇内容,喜欢Python的朋友请持续关注,共同成长。 # 切片处理 # pandas取行或者列的注意事项 当使用方括号来选取数据时: - 如果方括号内的值是字符串,则表示选取相应的列。 ```python print(df[name]) ``` 输出结果为: ``` 0 小猫 1 小狗 2 小狼 ``` - 如果方括号内的值是数字,则表示选取指定的行。 ```python print(df[:2]) ``` 输出结果为: ``` Id name sex 0 001 小猫 女 1 002 小狗 男 ``` - 当同时使用数字和字符串时,表示选取指定行范围内的特定列。 ```python print(df[:2][name]) ``` 输出结果为: ``` 0 小猫 1 小狗 ```
  • Pandas入门(一)
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    本教程为《Pandas数据处理》系列的第一部分,主要介绍如何使用Python的Pandas库进行基础的数据操作和分析。适合初学者掌握基本概念与技巧。 Pandas数据处理(一) 导入所需的库: ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 使用numpy生成一组DataFrame数据: ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)) print(df) ``` 输出结果如下所示: ``` 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 ``` 我们注意到在没有指定行索引的情况下也出现了,这是因为DataFrame是二维数组结构,因此会自动生成行列的索引。当然也可以手动设置索引数值: ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=[row_0, row_1, row_2, row_3]) print(df) ``` 这样就可以根据需求来指定DataFrame的行和列标签。
  • Pandas在Python中的
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    本文将详细介绍如何使用Python编程语言中强大的数据分析库Pandas来高效地进行数据清洗、整理和分析。 在Python的世界里,Pandas库是进行数据处理和分析的核心工具,尤其适合初学者和专业人士。它提供了高效且易用的数据结构如DataFrame和Series,使得数据操作变得简单直观。 1. **安装与读写** 使用Pandas需要首先安装该库及其依赖项(如NumPy、xlwt、xlrd和openpyxl),这些库分别用于处理Excel文件的读取和编写等。例如: ``` pip install pandas numpy xlrd xlwt openpyxl ``` 对于操作Excel文件,可以利用`read_excel()`函数来加载数据,并通过`to_excel()`方法将DataFrame保存为Excel格式。 2. **DataFrame结构** Pandas的核心是DataFrame对象,它类似于二维表格形式的数据集。可以通过以下方式访问其组件: - `df.index`: 获取行索引 - `df.columns`: 获取列名 - `df.values`: 获取数据的二维数组表示 3. **Series结构** Series是Pandas的一维数据容器,可以由列表或其他可迭代对象构建而成。 4. **NumPy数组创建和转换** NumPy库提供了高效的多维数组操作功能。通常使用`np.array()`来创建一维或二维数组,并通过`to_numpy()`或`s.values`将DataFrame或Series转换为NumPy格式。 - 创建随机数:可以利用函数如`np.random.rand()`, `np.random.randint()`等生成随机数据。 5. **预处理** 在数据分析中,类型转换是常见的操作。使用Pandas和NumPy的astype方法来改变数组的数据类型非常方便。 6. **日期时间处理** Pandas库提供了强大的日期与时间功能,包括将字符串转化为具体的时间格式以及进行各种运算。 结合使用Pandas和NumPy可以让Python在数据科学领域发挥出更大的潜力,无论是简单的文件读写、复杂的数据清洗还是统计分析都能游刃有余。
  • 利用Python(pandas库)CSV
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    本教程详细介绍了如何使用Python的pandas库来读取、清洗和分析CSV文件中的数据,适合初学者快速上手。 本段落撰写于进行毕业设计期间,在处理大量csv文件的过程中使用了Python的强大库资源。希望对有需要的人提供帮助和启发。 在数据原始状态与经过处理后的样式展示中包含了一个示例的csv文件,共有2410个待处理的csv文件。以下是使用的数据处理方式: 1. 导入os、pandas和numpy库 ```python import os import pandas as pd import numpy as np ``` 2. 从csv文件中筛选出指定行(列) ```python time = pd.read_csv(info.csv, skiprows=[0], nrows=1, usecols=[6], header=None) ``` 注意:上述代码中的`header=None`表示没有标题行,如果存在标题,则需要调整参数设置。
  • 如何用Pandas大量
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    本教程详细介绍如何使用Python的Pandas库高效地处理和分析大规模数据集,涵盖读取、清洗及统计分析等核心技巧。 如何使用Pandas处理大批量数据,介绍了减少内存消耗的方法,并提供了利用pandas进行大批量数据处理的参考资料。这段文字主要讲解了在面对大量数据时,如何通过优化内存使用来更有效地运用Pandas库进行数据分析和处理。
  • ArcSWAT系列DEM(一)
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    本教程为ArcSWAT数据处理系列之一,专注于讲解如何利用GIS软件进行数字高程模型(DEM)的数据预处理,以满足SWAT水文模型的要求。 视频内容涵盖了SWAT所需的DEM数据处理方法,包括掩膜提取、DEM裁剪及投影等内容,适合初学者学习使用。希望可以帮助大家快速掌握建模技巧。
  • Python pandas 清洗与预.docx
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    本文档详细介绍了使用Python中的pandas库进行数据清洗和预处理的方法和技术,包括缺失值处理、数据去重、格式转换等实用技巧。 Python的pandas库提供了进行数据清洗和预处理的强大功能集成代码。这些功能包括数据审核、缺失值处理、异常值处理、重复值处理以及数据标准化。
  • Pandas120道练习题.pdf
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    本书《Pandas数据处理120道练习题》汇集了大量基于Python Pandas库的数据操作实战题目,旨在通过丰富的实践帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 ### Pandas数据分析120道训练题知识点概览 #### 一、Pandas基础知识与进阶技巧 **1. 分组填充空值** - **分组**: 在Pandas中使用`groupby()`方法对数据进行分组。 - **填充空值**: 使用`fillna()`方法填充数据中的空值或缺失值。 - **综合应用**: 结合`groupby()`和`fillna()`实现分组后的空值填充。 **2. any()的使用** - `any()`函数用于检查DataFrame或Series中是否存在任何非空值。 - 可用于判断某一列或整个DataFrame中是否存在非空值。 **3. 填充空值** - **方法**: 使用`fillna()`方法。 - **策略** - 使用特定值填充空值。 - 使用前向填充(`ffill`)或后向填充(`bfill`)。 - 使用统计值如平均值、中位数等进行填充。 **4. 每个数字减去该行的平均数** - **行操作**: 使用`.apply()`函数沿着行方向进行操作。 - **平均数计算**: 利用`mean()`方法计算每行的平均值。 - **减法操作**: 对于每行数据,将其每个元素减去该行的平均值。 **5. 新增列(assign函数)** - **assign()函数**: 直接在原DataFrame上新增一列。 - **动态列计算**: 可以在`assign()`函数中进行列的计算,方便地添加新的计算结果作为新列。 **6. 筛选出数值类型的数据** - **选择数值型列**: 使用`select_dtypes()`方法选择DataFrame中数值类型的列。 - **数据类型判断**: 通过检查DataFrame中各列的数据类型来筛选出数值类型的数据。 **7. 按行计算每一行均值** - **行操作**: 使用`.apply()`函数沿着行方向进行操作。 - **均值计算**: 使用`mean()`方法计算每行的平均值。 **8. 行索引的创建** - **设置行索引**: 使用`.set_index()`方法来设置DataFrame的行索引。 - **自定义行索引**: 可以传递一个列表或数组作为行索引。 **9. 前一行与后一行数据之和** - **前后行操作**: 使用`.shift()`方法获取前一行或后一行的数据。 - **加法操作**: 将前一行与后一行的数据相加得到结果。 **10. 计算前一行与后一行数据的差值** - **前后行操作**: 使用`.shift()`方法获取前一行或后一行的数据。 - **减法操作**: 将前一行的数据减去后一行的数据得到结果。 **11. 删除非数字的行** - **数据类型检查**: 使用`.dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型。 - **删除操作**: 使用`.dropna()`或`.drop()`方法删除包含非数字行的行。 **12. 打印不是数字的行** - **数据类型检查**: 使用`.dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型。 - **选择操作**: 使用条件选择不是数字类型的行。 **13. 以data的列名创建一个dataframe** - **创建DataFrame**: 使用`pd.DataFrame()`构造函数。 - **使用列名**: 将已有DataFrame的列名作为新建DataFrame的列名。 **14. 输出每列缺失值具体行数** - **检查缺失值**: 使用`.isnull()`方法标记缺失值。 - **计数操作**: 使用`.sum()`方法统计每列缺失值的数量。 **15. 修改列名称** - **重命名列**: 使用`.rename()`方法更改DataFrame中列的名称。 - **批量重命名**: 可以一次性更改多个列的名称。 **16. 提取含有字符串Python的行** - **字符串匹配**: 使用`str.contains()`方法进行字符串匹配。 - **选择操作**: 使用条件选择包含特定字符串的行。 **17. 将空值用上下值的平均值填充** - **计算平均值**: 使用`mean()`方法计算上一个非空值和下一个非空值的平均值。 - **填充空值**: 使用`fillna()`方法填充空值。 **18. 统计每种编程语言出现的次数** - **值计数**: 使用`.value_counts()`方法统计每种值出现的次数。 - **分组操作**: 如果需要针对不同的分组进行计数,则可以先使用`groupby()`方法分组再计数。 **19. 去除重复值** - **去除重复行**: 使用`.drop_duplicates()`方法去除DataFrame中的
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