本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas ...
长宽格式的转换 宽格式是指:一列或多列作为标识变量 id vars ,其他变量作为度量变量 value vars ,直观上看,这种格式的数据比较宽,举个列子,列名是:id id var var var ,一行可以表示多个度量变量的值。 而长格式是指在一行中,除了标识变量 id vars ,其他列是variable和name,从宽格式转换为长格式,会使得数据行数增加,直观上看,这种格式的数据比较长, ...
2019-09-26 18:15 0 3540 推荐指数:
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas ...
DataFrame的这些操作和Series很相似,这里简单介绍一下。 一,应用和应用映射 apply()函数对每个轴应用一个函数,applymap()函数对每个元素应用一个函数: 定义一个函数fun,使用apply()函数把fun应用到由DataFrame对象的列构成的一维数组 ...
请原谅没有一次写完,本文是自己学习过程中的记录,完善pandas的学习知识,对于现有网上资料的缺少和利用python进行数据分析这本书部分知识的过时,只好以记录的形势来写这篇文章.最如果后续工作定下来有时间一定完善pandas库的学习,请见谅! by LQJ ...
推荐阅读: https://www.cnblogs.com/traditional/p/11967360.html 总结了各种行列数据转换的实现方法 ...
1.dataframe可以看数据库里面的一张table 2.更注重于行的筛选,对于列可以看做是属性 3.所以有dataframe.colname,dataframe[:,colname]来提取整个列的操作 都是先行后列 4.利用标签来选择特定的行列dataframe.loc[rowname ...
1. 合并 可以将其理解为SQL中的JOIN操作,使用一个或多个键把多行数据结合在一起。 1.1. 简单合并 参数on表示合并依据的列,参数how表示用什么方式操作(默认是内连接)。 1.2. 根据索引合并 2. 拼接 2.1. NumPy的concatenate()函数 ...
数据框是用于存储数据的二维结构,分为行和列,一行和一列的交叉位置是一个cell,该cell的位置是由行索引和列索引共同确定的。可以通过at/iat,或loc/iloc属性来访问数据框的元素,该属性后跟一个中括号:[row,col],中括号内 row表示行索引或行标签,col表示列索引或列标签 ...
基于Numpy的科学计算工具。它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据,所以它支持许 ...