本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是pandas數據處理專題的第四篇文章,我們一起來聊聊DataFrame中的索引。 上一篇文章當中我們介紹了DataFrame數據結構當中一些常用的索引的使用方法,比如iloc、loc以及邏輯索引等等。今天的文章 ...
重新索引 reindex重新索引,在已有的索引基礎上新建索引,fill value可以指定新建索引默認值 新建索引,如果新建的索引值為空自動填充之前的值 對於DataFrame重新索引同樣適用 注意:重新索引的結果類似於一個拷貝動作,這里對df的第一行第一列數據進行重新賦值,但df 並未發生變化 注意:method方法填充只能行有效,對列無效,bfill對后填充 丟棄數據 運算 apply進行運算 ...
2017-07-30 16:02 0 1475 推薦指數:
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是pandas數據處理專題的第四篇文章,我們一起來聊聊DataFrame中的索引。 上一篇文章當中我們介紹了DataFrame數據結構當中一些常用的索引的使用方法,比如iloc、loc以及邏輯索引等等。今天的文章 ...
上一篇復盤的是選擇行和列,這是利用python操作數據的基礎和根本。本文將總結基本的算術運算規則。 算術運算 對於兩個對象進行加減乘除的算數運算時,如果兩個對象有不同的索引對,那么運算結果的索引就是該索引對的並集。而結果集索引對應的值是兩個對象相同索引對應的值相加 ...
1. groupby() 2. 聚合方法size()和count() size跟count的區別: size計數時包含NaN值,而cou ...
python科學計算的基本方式: 向量化運算(矢量化運算),並行計算,摒棄了循環遍歷(標量運算),浪費內存衡量一個人會不會用pandas做數據分析 會不會做聚合推導透視表,交叉表 會不會矢量化編程完成項目 自定義運算 apply():Series和DataFrame通用自定義 ...
Pandas分組運算(groupby)修煉 Pandas的groupby()功能很強大,用好了可以方便的解決很多問題,在數據處理以及日常工作中經常能施展拳腳。 今天,我們一起來領略下groupby()的魅力吧。 首先,引入相關package: groupby的基礎操作 ...
pandas提供了一個靈活高效的groupby功能,它使你能以一種自然的方式對數據集進行切片、切塊、摘要等操作。根據一個或多個鍵(可以是函數、數組或DataFrame列名)拆分pandas對象。計算分組摘要統計,如計數、平均值、標准差,或用戶自定義函數。對DataFrame的列應用各種各樣的函數 ...
對數據集進行分組並對各組應用一個函數(無論是聚合還是轉換),通常是數據分析工作中的重要環節。在將數據集加載、融合、准備好之后,通常就是計算分組統計或生成透視表。pandas提供了一個靈活高效的gruopby功能,它使你能以一種自然的方式對數據集進行切片、切塊、摘要等操作。 關系 ...
//2019.07.19/20 python中pandas數據分析基礎(數據重塑與軸向轉化、數據分組與分組運算、離散化處理、多數據文件合並操作) 3.1 數據重塑與軸向轉換1、層次化索引使得一個軸上擁有多個索引2、series多層次索引:(1)series的層次化索引:主要可以通過s[索引 ...