今天是pandas数据处理第8篇文章，我们一起来聊聊dataframe的合并。常见的数据合并操作主要有两种，第一种是我们新生成了新的特征，想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集，想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常，那么究竟应该怎么操作呢？让我们一个一个来看。merge首先我们来看dataframe当中的merge操作，merge操作类似于数据库当中
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2023-08-15 23:21:09
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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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文章目录一.简介二.创建1.python字典型2.嵌套list/numpy的多维数组3.文件读取三.操作1.索引的赋值2.查看3.添加4.修改5.删除 一.简介DataFrame是一个二维的表格型结构，可以视为Series的容器，规定每一列所有元素的数据类型必须相同，不同列的元素数据类型可以不同DataFrame有行索引和列索引（或者称为行标签、列标签），分别可以用index和columns进行
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2023-07-10 21:38:51
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DataFrame 是pandas最常用的数据结构，类似于数据库中的表，不过DataFrame不仅仅限制于2维，可以创建多维数据表。DataFrame既有行索引，也有列索引，可以看做是Series组成的字典，每个Series看做DataFrame的一个列。
1.DataFrame创建：
1.标准格式创建
2.等长列表组成的字典来创建
3.嵌套字典（字典的值也
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2017-03-29 19:42:00
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DataFrame基础属性有：values(元素)、index(索引)、columns(列名) 、dtypes(类型)、size(元素个数)、ndim(维度数)和 shape(形状大小尺寸),还有使用T属性 进行转置
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2023-06-16 11:24:30
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Pandas-Dataframe使用笔记一、Dataframe的读取和保存1.1 Dataframe导出csv# Dataframe转CSV
xlsx_file.to_csv('F:/XXX/XXX.csv', encoding="utf-8-sig",header=True)1.2 Pandas读取xlsx# xlsx_file_name 如：'F:/XXX/XXX.xlsx'
# 一般xlsx
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2023-07-10 21:39:17
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pandas的DataFrame极大地简化了数据分析过程中一些烦琐操作，它是一个表格型的数据结构, 每一列代表一个变量，而每一行则是一条记录。简答地说，DataFrame是共享同一个index 的Series的集合。一、创建DataFrame对象1、手动创建DataFrame对象的创建方法与Series对象类似，只不过可以同时接受多条一维的列表, 每个列表都会成为单独的一列。在创建DataFYam
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2023-09-15 09:05:23
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Pandas是Python中最流行的数据分析和处理工具之一，它提供了一个名为DataFrame的数据结构，可以被认为是一个二维表格或电子表格，其中包含行和列。在本文中，我们将深入探讨Pandas中DataFrame的各种常用的用法，包括创建DataFrame、选择数据、修改数据、数据排序、数据统计、数据合并、数据分组和数据透视表等。1.创建DataFrame要创建DataFrame，可以使用Pan
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2023-07-27 22:04:20
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DataFrame是python中Pandas库中的一种数据结构，类似excel，是一种二维表。DataFrame的单元格可以存放数值，字符串等类型数据。python在处理excel数据时通常都会用DataFrame来读。1.读写数据%%time
# 读数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('2019-2.xlsx',sheet_name=None)%
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2023-07-06 14:13:17
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一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=[0]) out:a c b
0 NaN NaN NaN 用list的数据创建dataframe：a = [['2', '1.2', '4.2'], ['0', '10', '0.3']
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2023-06-27 10:25:22
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# Python中DataFrame的使用及其应用
在数据分析和科学计算领域，Python已经成为一种流行的语言。而在Python中，`pandas`库是处理数据的强大工具，其核心数据结构之一便是`DataFrame`。`DataFrame`是一个二维的表格数据结构，类似于Excel中的表格，能够更高效地进行数据操作和分析。
## 什么是DataFrame？
DataFrame是一个带有标签
DataFrame是什么DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集。在概念上，它跟关系型数据库中的一张表或者1个Python(或者R)中的data frame一样，但是比他们更优化。DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的RDD构造。DataFrame的创建Spark DataFrame可以从一个已经存在的RDD、hive表或者数据源中创建。以下
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2023-11-08 19:01:48
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目录简介构造函数属性和数据类型转换索引和迭代二元运算函数应用&分组&窗口描述统计学从新索引&选取&标签操作处理缺失值从新定型&排序&转变形态Combining& joining&merging时间序列作图转换为其他格式简介pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pa
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2023-09-03 13:45:40
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在学完series后，我紧接着把DataFrame的创建也过了一遍，今天就开始整理之路了。 DataFrame里的数据是按照行和列来进行排列，现在我们一起来看下如何对DataFrame的数据按照行或者列进行选择、遍历以及修改。获取之前我们要清楚DataFrame中的数据情况， 首先数据的维度是一维还是二维的我们可以使用ndim查看，数据的行数和列数shape，以及行列的索引值index、colum
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2023-07-10 21:27:15
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(8,6))) #索引
df[0] #df[索引号]
df[[1,2,3]] #df[[索引号，索引号]] #批量取出多列
df.iloc[
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2023-06-10 20:06:54
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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。
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2023-08-02 09:03:22
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各位同学好，今天给大家介绍一下Pandas库中DataFrame类型数据的创建方法和基本操作。 文章内容如下：（1）使用字典类创建。①数组、列表、元组构成的字典；②Series构造的字典；③字典构造的字典。（2）使用列表类创建。①二维数组；②字典构造的列表；③Series构成的列表（3）基本操作。&nb
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2023-07-14 16:43:02
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1. 获取行名：df.index.values 2. 获取列名：df.columns.values注意：values 有 's'，但没有括号，否则报错！！！！（如下图）import pandas as pd
import numpy as np
a = list(range(1, 51))
a_reshape = np.array(a).reshape(5, 10).T
print(
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2023-05-26 14:55:49
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# Python中DataFrame的筛选技巧
Python作为一门强大的编程语言，其数据分析库Pandas在处理数据时提供了极大的便利。Pandas中最常用的数据结构就是DataFrame，它类似于数据库中的表格。通过DataFrame，我们可以方便地对数据进行筛选、过滤、分析等等。本文将详细讲解如何在Pandas中筛选DataFrame，并给出相应的代码示例，最后我们会展示一个甘特图和一个流
在默认的 axis=0 情况下，pd.concat([obj1,obj2]) 函数的效果与 obj1.append(obj2) 是相同的；而在
原创
2023-07-11 00:00:46
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