**Python DataFrame嵌套**
引言：
在数据分析和处理中，Python的pandas库是一个非常强大和常用的工具。其中最核心的数据结构是DataFrame，它类似于Excel中的二维表格，可以对数据进行灵活的操作和分析。有时候，我们需要在DataFrame中嵌套另一个DataFrame，以实现更复杂的数据处理和分析。本文将介绍如何在Python中使用DataFrame嵌套，并提
原创
2024-02-02 11:16:36
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Python中所有加载到内存的模块都放在sys.modules。当import一个模块时首先会在这个列表中查找是否已经加载了此模块，如果加载了则只是将模块的名字加入到正在调用import的模块的Local名字空间中。如果没有加载则从sys.path目录中按照模块名称查找模块文件，模块文件可以是py、pyc、pyd，找到后将模块载入内存，并加入到sys.modules中，并将名称导入到当前的Loca
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2023-06-26 13:48:38
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用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。他说，当自己花了大半个小时等待代码执行的时候，决定寻找速度更快的替代方案。在给出的替代方案中，使用Nu
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2023-12-18 15:00:58
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作者：东哥起飞调用API和文档数据库会返回嵌套的JSON对象，当我们使用Python尝试将嵌套结构中的键转换为列时，数据加载到pandas中往往会得到如下结果：df = pd.DataFrame.from_records（results [“ issues”]，columns = [“ key”，“ fields”]）说明：这里results是一个大的字典，issues是results其中的一个键
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2022-07-29 14:54:22
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调用API和文档数据库会返回嵌套的JSON对象，当我们使用Python尝试将嵌套结构中的键转换为列时，数据加载到pandas中往往会得到如下结果：df = pd.DataFrame.from_records（results [“ issues”]，columns = [“ key”，“ fields”]）说明：这里results是一个大的字典，issues是results其中的一个键，issues
原创
2021-01-18 22:40:03
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Python将hive的table表转成dataframe一步到位，代码如下：from pyhive import hive
import pandas as pd
def hive_read_sql(sql_code):
connection = hive.Connection(host='10.111.3.61', port=10000, username='account')
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2023-05-30 19:21:00
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1. SeriesSeries 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。1.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。# 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd首先，我们需要对于Series和DataFrame有个基本的了解：Series：一维数组，类似于Python中的基
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2023-07-21 12:31:06
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DataFrameDataFrame 概念和创建 :先来看一个例子 :这是一个由列表组成的字典importnumpy as npimportpandas as pddata= {'name':['Jack','Tom','Mary'],'age':[18,19,21],'gender':['m','m','w']}frame=pd.DataFrame(data)print(frame)可以看到 D
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2023-07-21 22:08:11
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1. 基础数据准备import pandas as pd
data = [{"a": 1, "b": ' djidn. '},
{"a": 11, "b": 22.123456},
{"a": 111, "b": ''},
{"a": 1111},
{"a": '1111'}]
df = pd.DataFrame(da
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2023-06-08 10:46:41
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DataFrame.sampleDataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。PS：这里说的是简单随机抽样，表示是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，这个方法接收的参数如下：DataFrame.sample(n=None
, frac=None
, replace=
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2023-07-10 21:22:22
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python DataFrame常用描述性统计分析方法 文章目录python DataFrame常用描述性统计分析方法sum() 求和mean() 求平均值max() 最大值 & min() 最小值median() 中位数mode() 众数var() 方差std() 标准差quantile() 分位数 sum() 求和使用sum()方法对DataFrame对象求和。 其中**set_opt
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2023-07-14 16:08:08
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首先，这两种数据类型是python中pandas包中的,使用之前记得导包目录初步认识series组成创建获取运算dataframe创建初步认识1、DataFrame可以看成一个矩形表格（比如m行n列的数据）甚至是整个表格，存储的是二维的数据,可以被看做是由Series组成的字典，每一个坐标轴都有自己的标签。2、Series则是DataFrame中的一列，存储的是一维的数据。series组成Seri
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2023-07-14 16:46:52
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print np.mean(df.title.apply(lambda x: len(x)))
# 24.072694718
print df.title.apply(lambda x: len(x) < 30).value_counts()
"""
True 4069
False 1516
"""
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2023-07-03 23:30:09
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这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等，欢迎star
github地址用pandas中的DataFrame时选取行或列：import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.ara
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2023-07-10 21:18:47
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怎样删除list中空字符？ 最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ” ]设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用） 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a
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2023-07-21 22:05:52
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官方网址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.aggregate.html目的该篇文章主要线路为探索agg的基本用法，以及对应有哪些适用场景，最后做一个简单探索源代码层。1、介绍agg的参数及使用demo2、GroupBy的agg用法案例3、通过查看底层推演agg的路线原理1、介绍agg的参数及使用demoag
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2023-08-18 19:17:45
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最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ]这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：a b cone 4 1 1two 6 2 0three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data
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2023-11-16 09:25:08
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前面一节我们学习了concat()把两个Series或者DataFrame表格进行连接，连接是基于相同结构的两个表的简单连接。在实际工作中，数据往往在不同的表中进行拼凑才能取得最终的结果，而这个拼凑过程在Pandas中叫做merge()。先来做一下数据准备。 left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.
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2023-08-25 15:41:13
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当需要在条件求值为True后检查其他条件时可能会出现情况。 在这种情况下，可以使用嵌套的if构造来完成。在一个嵌套的if构造中，可以有一个if...elif...else构造在另一个if...elif...else结构中。语法嵌套if...elif...else构造的语法可以是 -if expression1:
statement(s)
if expression2:
statement(s)
e
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2023-06-27 23:37:21
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