回顾 在数据处理进阶pandas入门(四)中，我们介绍了pandas中DataFrame的基本概念和常用创建方法，包括通过二维ndarray、数组字典、Series字典、嵌套字典、字典列表等方式创建。今天我们来看一下DataFrame的索引和切片的相关知识。 DataFrame有行索引和列索引，可以看做是由Series组成的字典。基于列的索引和切片 pandas中，对DataFrame进行列的索引
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2024-04-18 12:19:32
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1 分层索引很多应用中，数据可能分布在多个文件或数据库中，抑或是某种不易于分析的格式进行排列，对这些进行数据联合，链接以及重拍列。 分层索引是pandas的重要特性，允许你在一个轴向上拥有多个索引层级。data = pd.Series(np.random.randn(9),
index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd
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2024-05-04 19:51:41
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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： DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
DataFrame.applymap(self, func
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2024-03-25 20:18:12
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Series和Datafram索引的原理一样，我们以Dataframe的索引为主来学习列索引：df['列名'] （Series不存在列索引）行索引：df.loc[]、df.iloc[]选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块
# 选择行与列
df = pd.DataFra
pandas一. Series一维数组1. 创建一维数组方法一： pd.Series(列表，index=列表,columns=列表) pd.Series(numpy一维数组，index=列表,columns=列表) 返回<class ‘pandas.core.series.Series’> 类型的一维数组import pandas as pd
t1 = pd.Series([8,6,3
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2024-07-29 11:33:46
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前面所涉及的Pandas对象都只有一层索引结构(行索引、列索引)，又称为单层索引，层次化索引可以理解为单层索引的延伸，即在一个轴方向上具有多层索引。 对于两层索引结构来说，它可以分为内层索引和外层索引。以某些省市的面积表格为例，我们来认识一下什么是层次化索引，具体如图3-6所示。 图3-6 层次化索引图示 在图3-6中，按照
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2024-04-23 15:08:16
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1.DataFrame常用属性、函数以及索引方式1.1DataFrame简介 DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过
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2023-09-27 15:51:41
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dataframe合并merge函数（== join，关系型数据库的核心） （1） 数组df1和df2： pd.merge(df1,df2) # 默认依据df1和df2的相同列索引，进行合并，相同名字的行保留；默认交集 pd.merge(df1,df2,on=‘key’) # 依据‘key’列数据，值相同的行合并，不同行舍弃； pd.merge(df1,df2,left_on=‘key1’,rig
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2024-04-10 06:29:56
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作者 | 俊欣相信大家平常在工作学习当中，需要处理的数据集是十分复杂的，数据集当中的索引也是有多个层级的，那么今天小编就来和大家分享一下DataFrame数据集当中的分层索引问题。什么是多重/分层索引多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构，它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利，我们首先来创建带有多重索引的Data
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2024-04-18 21:23:25
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pandas对象中的轴标签信息有许多用途：
使用已知的指标标识数据（即提供元数据），这对于分析，可视化和交互式控制台显示很重要。
启用自动和显式数据对齐。
允许直观地获取和设置数据集的子集。
在本节中，我们将重点关注最后一点：即如何切片，切块，以及通常如何获取和设置熊猫对象的子集。主要重点将放在Series和DataFrame上，因为它们在该领域得到了更多的开发关注。
注意 Python和Nu
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2024-06-25 11:09:18
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算式运算和数据对齐 pandas最重要的一个功能是，它可以对不同的对象进行算术运算。在将对象相加时，如果存在不同的索引对、则结果的索引就是该索引对的并集。 自动的数据对齐操作在不重叠的索引处引入了NA值。缺失值会在算术运算过程中传播。 对于DataFrame，对齐操作会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后就会返回一个新的DataFrame，其索引和列为原来那两个DataFra
当我们在做数据分析或者数据挖掘的时候难免会遇到需要合并多个表格的情况，在pandas中要连接表格的姿势非常之多，合适的场景下先择合适的方案将加快我们数据处理的过程。以下案例均为实际数据处理场景中遇到的问题简化而来。注意：在所有的数据处理文章中，我并不会讲解函数的所有参数，也不会深入讲解函数的原理，如果想了解该函数更详细的内容建议阅读官方文档merge合并维度相同的表假设有如下两个表格d
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2023-07-21 12:37:35
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pandas——DataFrame基本操作（二）作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页???如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞?收藏?评论?+关注哦！??????如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！? 文章目录pandas——DataFrame基本操作（二）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1
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2024-04-07 09:34:35
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在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。层次化索引层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽
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2023-10-04 19:17:18
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mysql高级特性：一、索引： 分类： 1、主键索引：设置为主键的列会创建主键索引，主键唯一非空 如果你给一个数据表字段设置为主键，呢么他会自动创建一个主键索引，在数据库中，索引分为主键索引（聚簇索引）和非主键索引（二级索引）， 他们之间的区别是：非主键索引的叶子节点存放的是主键的值，而主键索引的叶子节点存放的是整行数据。 任何二级索引的调用，都是先查询到叶子节点的主键值，然后再根据主键索引查询数
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2024-04-23 17:37:47
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本文示例数据下载，密码:vwy3import pandas as pd# 数据是之前在cnblog上抓取的部分文章信息df = pd.read_csv('./data/SQL测试用数据_20200325.csv',encoding='utf-8')# 为了后续演示，抽样生成两个数据集df1 = df.sample(n=500,random_state=123)df2 = df.sample(n=6
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2023-08-06 21:16:42
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合并1、concat合并先创建两个dataFrameimport pandas as pd
import numpy as np
d1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 50, (3,4)))
d2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 50, (4,5))) 默认按列合并，对应的列合并到一起，缺少的列用nan值填充 指定ax
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2023-09-19 23:02:27
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1.dataframe.append()合并import pandas as pd
import os
all_df=pd.DataFrame()
#"."表示当前文件夹
for parents,dirnames,filenames in os.walk("./testdir/"):
for filename in filenames:
a_df=pd.rea
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2023-12-13 02:10:19
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Pandas和python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，它们使你能够轻松地将数据规整化为正确的形式。1.合并数据集pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并：n pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其他关系型数据库的用户对此应该比较熟悉，应为它实现的就是数据库连接操作。n pandas.conc
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2023-09-19 23:01:46
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import numpy as np
import pandas as pd
PATH_DES = '/Users/linxianli/Desktop/'
df = pd.read_excel(PATH_DES + '工作簿1.xlsx')
df.head()# 使用 sklearn 进行分层抽样
from sklearn.model_selection import train_test_s
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2020-12-11 17:54:00
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