3.7 合并数据集：Concat与Append操作 将不同的数据源进行合并是数据处理中最常见的操作，包括将两个不同数据集简单地拼接，也包括处理有重叠字段的数据集。Series与DataFrame都具备这类操作，Pandas的函数与方法让数据合并变得更加快速.In [1] :import numpy as np
import pandas as pd 为了简单起见，定义一个能够创建DataFr
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2024-04-03 09:41:17
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这里是数据合并与连接的几种方法，分别为 merge、join、concat 和 append目录一、连接列：（一）merge1.基于列使用 how=' ' 定义连接方法，并使用 on=' column_name' 作为连接键2.基于索引（二）join（三）concat二、连接行（一）concat（二）a
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> print(np.__version__), print(pd.__version__)
1.14.3
0.23.0Series从 numpy 数组创建，并指定索引值>>> s1 = pd.Series(np.random.
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2024-09-30 10:17:51
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pandas中，有时候需要对多个Series或DataFrame进行连接拼合，对此pandas中一般有三种方法：merge()、join()、concat()。下面一一进行简单的介绍。行连接的，对于两个DataFrame，可以用参数on指定用来merge的共同列，也可以利用left_on和right_on分别指定用来merge的列，还可以利用h
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2024-06-24 07:37:01
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在工作中经常遇到需要将数据输出到excel，且需要对其中一些单元格进行合并，比如如下表表格，需要根据A列的值，合并B、C列的对应单元格pandas中的to_excel方法只能对索引进行合并，而xlsxwriter中，虽然提供有merge_range方法，但是这只是一个和基础的方法，每次都需要编写繁琐的测试才能最终调好，而且不能很好的重用。所以想自己写一个方法，结合dataframe和merge_r
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2024-08-17 11:09:38
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我们先要了解，pandas是基于Numpy构建的，pandas中很多的用法和numpy一致。pandas中又有series和DataFrame，Series是DataFrame的基础。pandas的主要功能：具备对其功能的数据结构DataFrame，Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据，处理NaN数据（******）一、SeriesSeries是一种类似于一维数组的
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2024-03-19 15:40:21
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一、Pandas库 与我们之前用到的NumPy库以及我们之后会用到的Matplotlib等库一样，Pandas库也是一个被大家广泛使用的一个第三方库。大家主要用它来进行数据分析的操作，这也是为什么我们这门课要来学习它的原因之一。在Pandas库中我们经常会跟它其中的两种数据类型打交道：Series和DataFrame。相比于我们上一章学习的数组，Series和DataFrame最明显的特点在于它们
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2024-05-27 22:10:16
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文章目录Pandas的数据结构SeriesDataFrame索引对象基本功能重建索引对于Series对于DataFrame删除轴上的条目对Series对DataFrame如果想直接修改原数据索引，选择与过滤直接选择对于Series对于DataFrame通过loc和iloc选择数据算术和数据对齐直接算术使用填充值的算术方法DataFrame和Series之间的操作 Pandas的数据结构Serie
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2023-06-14 19:10:37
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http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html pandas 10分钟入门教程import pandas as pd #Series 和 DataFrame 都是 Pandas库的数据结构，使用前要导入一、 Series 简述、创建 Series简述和创建&nb
在使用pandas的时候，经常要对DataFrame的某一列进行操作，一般都会使用df["xx"].str下的方法，但是都有哪些方法呢？我们下面来罗列并演示一下。既然是df["xx"].str，那么xx这一列必须是字符串类型，当然在pandas里面是object，不能是整形、时间类型等等。如果想对这些类型使用的话，必须先df["xx"].astype(str)转化一下，才能使用此方法。数据集数据如
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2024-04-01 17:36:50
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Seriesseries是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列和一个数据标签import pandas as pd import numpy as np创建
原创
2022-06-29 17:22:55
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数据结构简介我们将首先快速，非全面地概述大熊猫中的基本数据结构，以帮助您入门。关于数据类型，索引和轴标记/对齐的基本行为适用于所有对象。首先，导入NumPy并将pandas加载到命名空间中：import numpy as np
import pandas as pd这是一个要记住的基本原则：数据对齐是固有的。除非您明确说明，否则标签和数据之间的链接不会被破坏。我们将简要介绍数据结构，然后在单独的部
之前介绍的Numpy适合处理同质型的数值类数组数据，而pandas是用来处理表格型或者异质性数据。这篇博文主要是来简要介绍pandas的两个常用的工具数据结构：Series和DataFrame。 文章目录SeriesDataFrame SeriesSeries是一维的数组型对象，包含一个值序列，并且包含了数组标签，称为索引。可以被认为是一个长度固定且有序的字典。pandas中标记缺失值或NA值的方
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2024-01-14 20:17:41
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pandas中主要有两种数据结构：Series 和 DataFrame。 Series 是带有轴标签（索引）的一维数组。 DataFrame 是二维表格数据，有行索引也有列索引，可以看作是扩展的 Series。 文章目录Series 和 DataFrame 的区别Series 数据构建Series 数据读取Series 排序、缺失值 Series 和 DataFrame 的区别我们可以通过下面的例
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2024-04-25 16:51:36
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这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python自己在项目中经常用到pandas，尤其是数据分析与数据预处理这两部分，自己最直接的感受就是pandas像是SQL+excel,当然，pandas的功能远不止这些。DataFrame和Series的区别DataFrame和Series是Pandas的两大基
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2024-06-15 15:06:05
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pandas主要有两个数据结构：series和dataframe一、序列import numpy as np
import pandas as pd
obj = pd.Series([2,1,4,3])
obj.values ##序列的值
obj.index ##序列的索引
obj[2]
obj2 = pd.Series([4,3,5,2],index = ['a','b','c','
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2023-07-21 12:33:33
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用python进行数据分析时经常要用到pandas库，为了以后便于查询，我对pandas库的两个主要数据结构Series和DataFrame的创建和使用方法进行了简单总结。Series从概念上说，Series是一个一维数组。但是和普通的python列表不同的是，Series支持索引。普通的python列表只能根据下标来查找特定位置的元素，而Series既可以按下标索引，也可以按照给定的keys进行
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2023-11-03 12:04:38
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Pandas 讲解Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 Seri
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2024-04-06 21:53:25
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# 从DataFrame转换为Series
## 整体流程
首先，我们需要明确DataFrame和Series的概念。DataFrame是一种二维数据结构，类似于电子表格或SQL表格，而Series是一维标记数组。在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据，通过pandas库可以很方便地将DataFrame转换为Series。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-08 05:00:54
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作者：Zarten 知乎专栏：python数据分析与挖掘深入详解 知乎ID： Zarten 简介： 互联网一线工作者，尊重原创并欢迎评论留言指出不足之处，也希望多些关注和点赞是给作者最好的鼓励 ！概述pandas作为数据分析强大的库，是基于numpy数组构建的，专门用来处理表格和混杂的数据。pandas中最主要的两个数据结构就是：Series和DataFrame。接下来讲
