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上,通常fun函数是由聚合函数构成的。 定义一个函数foo,使用applymap 函数把函数foo应用于DataFrame对象的 ...
2019-10-08 13:43 0 1412 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 ...
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:id1、id2、var1、var2、var3,一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 ...
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 ...
序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作。 一,应用和转换函数 应用apply 对序列的各个元素应用函数: 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换 ...
https://www.bilibili.com/video/BV1Kx411Z7eu?t=750 pandas删除满足条件所在的行 df_clear = df.drop(df[df['predict ...
1、pandas对缺失数据的处理 我们的数据缺失通常有两种情况: 1、一种就是空,None等,在pandas是NaN(和np.nan一样) 解决方法: 判断数据是否为NaN:pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理 ...
1、读取表中的内容,如下例子: 注意,上面read_sql方法返回的数据的类型是DataFrame 2、写入数据到表中,如下例子 说明:上面代码要求表test1不能存在 ...
DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构,包括三部分信息,表头(列的名称),表的内容(二维矩阵),索引(每行一个唯一的标记)。 一、DataFrame的创建 有多种方式可以创建DataFrame,下面举例介绍。 例1: 通过list创建 上面代表,创建了一个 ...