pandas

目录 DataFrame指定的行删除 按行名指定（行标签） 按行号指定 未设置行名的注意事项 DataFrame指定的列删除 按列名指定（列标签） 按列号指定 多行多列的删除 使用drop（）方法删除pandas.DataFrame的行和列。 在0.21.0版之前，请使用参数labe »

目录 如何提取（选择）行 通过AND，OR，NOT多个条件提取（选择）行的代码-示例 3个以上条件的运算符的优先级 使用Pandas从多个条件（AND，OR，NOT）中提取行的方法。 有以下2点需要注意： ＆，|，〜的使用（and、or、not的错误） 使用比较运算符时，请将每个条件括在 »

目录 行的提取（选择）方法 完全匹配 == 部分匹配 str.contains()：包含一个特定的字符串 参数na：缺少值NaN处理 参数case：大小写我的处理 参数regex：使用正则表达式模式 str.endswith（）：以特定字符串结尾 str.startswith（）：以特定的 »

目录 pandas.DataFrame for循环的应用 逐列检索 DataFrame.iteritems() 逐行检索 DataFrame.iterrows() DataFrame.itertuples() 检索特定列的值 循环更新值 当使用for语句循环（迭代）pandas.Dat »

目录 指定pandas对象作为NumPy函数的参数 元素的应用 行/列的应用 pandas.DataFrame，pandas.Series方法 Pandas对象方法的函数应用 适用于Series的每个元素：map（），apply（） 应用于DataFrame的每个元素：applymap（） »

目录 如何使用pandas.concat（）函数连接pandas.DataFrame和pandas.Series。 将对以下内容进行说明。 pandas.concat的基本用法（）指定要连接的对象：objs连接方向的指定（垂直/水平）：axis指定连接方法（外部连接/内部连接）：joinpa »

DataFrame对象本质上是带有行列索引的二维矩阵，所以欲对DataFrame对象进行转置操作，需要交换行列索引，同时使二维矩阵转置。 首先创建一个DataFrame对象  import pandas as pd list_test = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] »

目录 一、实验目的 二、实验原理 三、实验环境 四、实验内容 五、实验步骤 一、实验目的 熟练掌握pandas中的groupby操作 二、实验原理 groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group »

目录 问题描述 自己的解决方案 大神的更优化的解法 总结 问题描述 """ id value 1 A 1 B 1 C 2 D 2 E 2 F 变为： id value 1 [A,B,C] 2 [ »

快速入门pandas进行数据挖掘数据分析[多维度排序、数据筛选、分组计算、透视表](一) 1. 快速入门python，python基本语法 Python使用缩进(tab或者空格)来组织代码，而不是像其 他语言比如R、C++、Java和Perl那样用大括号。考虑使用for循 环来实现排序 »

目录 一、构建示例数据 二、检查缺失值的n种方法 2.1 确认是否有缺失值的两种方法 2.2 查看缺失数目和缺失率 2.3 查看非缺失值数目 三、缺失值填充三种示例 一、构建示例数据 import pandas as pd import numpy as np data = {" »

数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 数据清洗主要是处理缺失数据、重复数据 »

数据聚合与分组运算 对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关 »

目录 检查Pandas DataFrame中的NaN值 方法1：使用isnull().values.any()方法 方法2：使用isnull().sum()方法 方法3：使用isnull().sum().any()方法 方法4：使用isnull().sum().sum()方法 参考 NaN代表 »

目录 1.Series结构 2.将Series转成DataFrame 2.1 使用字典的方式转化 2.2 使用reset_index方法 3.apply，applymap, map 1.Series结构 pandas中，我们使用最多的两个数据结构，分别为Series与DataFram »

填充缺失值和空值的方式有很多种，比如人工填写、热卡填充等，Pandas中的fillna()方法可以实现填充空值或缺失值。 fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, ** »

目录 写在前面 报错详细信息 问题解决 举一反三 写在前面 今天在用爬虫及Pandas更新股票日线数据的时候发现KeyError报错，后面跟了一个DataFrame列索引，一开始以为是索引修改列的值导致的问题，修改为.loc错误依然出现，后来将列值的内容修改方法改为.apply(lambd »

目录 把字符串转为时间格式 把时间格式化为字符串 格式化某一列的时间为字符串 遇到的错误 使用apply(）和lambda函数 Pandas 提供了若干个函数来格式化时间。 把字符串转为时间格式 其中，最常用的是 to_datetime() 函数。 可以使用 to_datetime() »

升序 import pandas as pd import numpy as np data = np.random.randint(low=2,high=10,size=(5,3)) data2 = np.random.randint(low=2,high=10,size=(5,3)) »

目录 一、数据导入导出 二、数据加工处理 三、列表格式设置 Pandas是数据处理和分析过程中常用的Python包，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，在此主要整理数据分析过程pandas包常用函数，以便查询。更多函数学习详见padans官网 一、数据导入导出 pandas »