i徒然: 感谢楼主解答, i徒然 其对应使用的方法如下： 二. [Day06]Pandas的兩種資料類型！ 接下來要會介紹pandas內重要的函數，包含資料的顯示、新增、刪除與排序，那我們就開始吧！ 溫馨提醒: 建議使用電腦做觀看，以下包含內容較小的圖片。 最最最開始一定要先import pandas. qq_42507711 回复 i徒然: 感谢楼主解答. 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 单元格 --> df.at[], df.iat[], 注意：凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）. 使用read_csv()讀取一個CSV的檔案 使用.head()可以顯示5筆資料（預設是5筆）也可以自訂，只需要在括弧內加上要的數字： 要顯示最後五筆資料則可以使用.tail()，和head()一樣，可以在括號內加上要顯示幾筆資料： 如下圖，匯入資料後分別顯示前五筆資料與最後三筆資料： 提取行的时候，一般只能使用 .loc 和 .iloc 来提取，个人是比较喜欢使用 .loc, qq_42507711 import pandas as pd 檔案讀取 pandas dataframe 提取行和列. 溫馨提醒 : 建議使用電腦做觀看，以下包含內容較小的圖片。, 使用.head()可以顯示5筆資料（預設是5筆）也可以自訂，只需要在括弧內加上要的數字：, 要顯示最後五筆資料則可以使用.tail()，和head()一樣，可以在括號內加上要顯示幾筆資料：, 在上面這一行程式碼內會先挑出Name這個column內所有資料，[0:4]則是我們之前在python語法內所提過的，會從第0筆選到小於4的資料。, 上一篇的最後我有提到怎麼新增column並加上資料，不過這邊還有另外一個方式可以新增，就是insert(), 來解釋一下上面這個函式在做什麼吧，新增一個叫sport的column在第三個位置，裡面的值是"Basketball"，如圖：, 知道如何新增資料之後，來看看如何刪掉資料吧！很多時候我們所得到的資料不一定是完全都有數值的很可能含有NaN，這時候就需要把它給刪除。, 如下圖，其實可以看到在上圖有NaN的資料內容，執行dropna()後，可以看到它不見了。 一行代码将Pandas加速4倍 ... (num_cpus=4) import modin.pandas as pd 在处理大数据时，数据集的大小超过系统上的内存(RAM)的情况并不少见。Modin 有一个特殊的标志，我们可以设置为“true”，这将使其进入“out of core”模式。 试着执, qq_42507711: 就是你取出来的这一列的列名或者列索引，看你是根据列名来取还是按照索引来取了，这个东西不用太关心的，一般情况下也不关注, https://blog.csdn.net/OnePiece_97/article/details/86291381. ... 支持本地书签、tab页、历史记录搜索； 集成CSDN搜索结果； 他是一个时间转换工具； 他是一个计算器； 他是。。。，更多功能正在添加中, 起因：最近开发个项目使用的vue，有些功能需要生产版本放服务器上测试，这就出问题了。。卡住了，不动了，还不报错 三. pandas 数据索引与选取 我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。其对应使用的方法如下：一. i徒然 回复 qq_42507711: 就是你取出来的这一列的列名或者列索引，看你是根据列名来取还是按照索引来取了，这个东西不用太关心的，一般情况下也不关注. [資料分析&機器學習] 第2.3講：Pandas 基本function介紹(Series, DataFrame, Selection, Grouping). 這裡，我們將 periods 的值設定為 1，這將使 DataFrame 的行從頂部向底部移動 1 個單位。 在向底部移動的同時，最上面的行成為空缺，預設由 NaN 值填充。 如果我們想將行從底部向頂部移動，我們可以將 periods 引數設定為負值。 data[0:2]表示从第一行到第二行的记录。第一行默认从0开始数，不包含末端的2。 （3）选择单列. 嗨嗨！第七天了，上一篇提介紹了python內的一個套件pandas內兩個重要的資料結構， pandas dataframe 提取行和列. 今天要介紹的是Pandas的基本教學，在2.1講之中我們利用sklearn匯入iris的資料並利用一些簡單的處理，將dictionary的格式轉成pandas，並利用head(3)的方式顯示出資料前3幾筆，以避免顯示資料量過大畫面顯得凌亂。, 先介紹一下Pandas是什麼，簡單來說就是把Excel的表格觀念丟到Python，你在Excel所有的操作都可以透過Pandas的函式做簡單的處理，想是欄位的加總、分群、樞紐分析表、小計、畫折線圖、圓餅圖等等…, 在你學會Pandas這些處理的技巧之後，加上一點程式的概念，以後就可以利用Python取代Excel做到許多自動化script的處理（比如說你可以用pandas做完資料處理，畫完圖之後，利用python撰寫Email小程式，再搭配一些定時的排程工具（像是linux的cron job）將圖表以及csv檔每天固定時間寄給你想要的人，無形之中你每天就可以省下許多時間，提升工作效率），另外就我自己的經驗，當你學會使用Python＋Pandas之後方式比起去寫Excel的巨集方便多了。, 在介紹Pandas之前有許多書籍會提到Numpy，主要原因是因為Pandas背後的數值型態都是Numpy，Numpy的資料結構可以幫助Pandas在執行運算上更有效率以及更省記憶體。, 舉例來說Python的內建資料結構list可以塞好幾種不同type的資料進去，如下圖所示，這個list裡面的資料有string, int, float，但對於機器來說，要提升效能或是提升記憶體省用效率最好有一致的型別會比較好。, 所以要使用pandas的時候，基本上除了載入pandas之外也會同時載入numpy，因為很常會使用到numpy, 所以開頭起手式會輸入以下兩行，as 後面是表示前面套件的縮寫，你也可以叫別的名字，但是pd跟np已經是整個圈子慣用的寫法，如果你寫其他的縮寫他人會看不懂, 利用pd.Series函式參數放入list即可創建一個簡單的series，使用type就可以看到s1是屬於pandas的series，如果不指定index預設會是0,1,2,3,4…，要指定index的方式也很簡單，就在參數那邊多輸入一個list給index參數, 利用pd.DataFrame函式創立dataframe，裡面的資料是用np.random.randn產生出一個6*4大小數值為標準常態分佈，並命名欄位名稱依序為a, b, c, d, 後續會使用iris資料集，我們可以透過info以及describe來觀看表格的資訊，info主要可以看有幾筆資料、每個欄位的資料型別是什麼(int, float..)、有無空值(null)的存在、佔據多少記憶體，describe主要是看資料的平均值、分佈情況、是否有資料傾斜Skew的問題, 如果要選第幾筆資料的某些欄位，可以使用以下兩種方法。第一種用兩次的中括號篩選，先篩選出第五筆到第十筆的資料，再篩選出欄位。第二種是用loc（location的意思）中括號裡面第一個放index的範圍，第二個放column的名稱，我個人偏好第二種寫法。, 這今天介紹了一些常用的Pandnas套件處理，基本上如果英文還可以的話建議花個大概兩三天的時間直接去官網照著Tutorial做個兩遍，上面的英文字彙程度也都很簡單。第一遍先稍微為掃過一遍，做自己有興趣的部分，第二遍認真照做做一遍不要偷懶，熟悉之後你會發現pandas非常簡單，若想更深入的話。, 感謝你閱讀完這篇文章，如果你覺得這些文章對你有幫助請在底下幫我拍個手（長按最多可以拍50下手）。, [Python資料分析＆機器學習]這系列文章是我在Hahow上面所開設課程的講義，如果你是新手想著看影片一步一步學習，可以參考這門課：https://hahow.in/cr/pydataml, 如果你對什麼主題的文章有興趣的話，歡迎透過這個連結告訴我：https://yehjames.typeform.com/to/XIIVQC有任何問題也歡迎在底下留言或是來信告訴我： yehjames23@gmail.com, http://shop.oreilly.com/product/0636920023784.do, https://www.tenlong.com.tw/products/9787111436737, Optimizing Model Training with TensorFlow Profiler, Can machines help us generate empathy? pandas.DataFrame, pandas.Seriesのデータを行または列方向にずらすにはshift()を使う。pandas.DataFrame.shift — pandas 0.23.3 documentation 行または列の差分や変化率を取得するにはdiff()やpct_change()が使えるのでshift()の出番はあまりないが、時系列データの差分を取る際にshift()だと期間を指定できるので便利。 pandas主要的两个数据结构是：series（相当于一行或一列数据机构）和DataFrame（相当于多行多列的一个表格数据机构）。, 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1，2,3...这样的顺序号。列索引相当于字段名(即第一行数据)，这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子。, 比方说：data=Series([4,5,6],index=['a','b','c'])，行索引为a,b,c。, 我们用data.reindex(['a','c','d','e'])修改索引后则输出：, 可以理解成我们用reindex设了索引后，根据索引去原来data里面匹配对应的值，没匹配上的就是NaN。, （2）列索引修改：列索引用reindex(columns=['m1','m2','m3']),用参数columns来指定对列索引进行修改。修改逻辑类似行索引，也是相当于用新列索引去匹配原来的数据，没匹配上的置NaN, data.drop(['a','c']) 相当于delete table a where xid='a' or xid='c', data.drop('m1',axis=1)相当于delete table a where yid='m1', obj['b']相当于select * from tb where xid='b'obj['b','a','c']相当于select * from tb where xid in ('a','b','c')，且结果按照b ,a ,c 的顺序排列后进行展示，这是与sql的区别obj[0:1]和obj['a':'b']的区别如下：, （2）按照值的大小进行筛选obj[obj>-0.6]相当于在obj数据中找出值比-0.6大的记录进行展示, data[0:2]表示从第一行到第二行的记录。第一行默认从0开始数，不包含末端的2。, 如筛选出某一列值大于4的所有记录相当于select * from tb where 列名>4, 以上就是pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！, Copyright 2014-2020 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | 苏ICP备2020058653号-1 关于我们免责申明赞助与捐赠广告合作, 这篇文章主要介绍了pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据的相关资料,需要的朋友可以参考下. >>> map(str, L) 行，列 --> df[]二. 1. 創建時間: June-17, 2020 | 更新時間: June-25, 2020, Pandas DataFrame.shift 方法用於將 DataFrame 的索引按指定的週期數移位，時間頻率可選。. b = [ str(i) for i in a ]解决方法二：>>> L = [1,2,3,4,5] 安装 如果做数据分析用途建议使用Anaconda，自带pandas numy 以及很多库，还有集成开发环境S... 最近在写个性化推荐的论文，经常用到Python来处理数据，被pandas和numpy中的数据选取和索引问题绕的比较... 一、pandas数据结构 1、Series Series有两个属性,values和index，values表示Se... 对使用python进行数据分析的研究者而言，pandas是非常有用的一个模块。在现实数据收集中难以保证数据格式整齐... 《悟空传》还没看完，默默翻开了《和你在一起才是全世界》，吃了一把狗粮……想起来给某人选个礼物超麻烦…… 第一次... Python pandas 0.23.1 Indexing and Selecting Dat... DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True), DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) # Note: zero indexed. 回复 [Day06]Pandas的兩種資料類型！, 接下來要會介紹pandas內重要的函數，包含資料的顯示、新增、刪除與排序，那我們就開始吧！ pandas dataframe 提取行和列. 回复 （或是可以看到幾個index不見了！）, 使用fillna()函式，在括弧中填入自己想要填入的值，在上面的程式中我們把它換成0。, 在上面的程式中，我想排序Name的資料，只需要在資料後面加上.sort_values()並在括弧內加上要排序的column，如下圖：, 若你在括弧內使用shift加上tab可以看到有哪些參數可以使用，其中有一項ascending預設為True，我們改成False試試看：, 我們今天說明了如何用pandas操作資料的函數！ 楼主您好，感谢分享，想请教您一下，输出里面的Name是什么含义？, # -*- coding: utf-8 -*- 1 ：pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd 2:安装pandas模块还需要一定的编码环境，所以我们自己在安装的时候，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web，如果大家没有这些软件~ 可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。 [資料分析&機器學習] 第2.3講：Pandas 基本function介紹(Series, DataFrame, Selection, Grouping). 可以到這邊回顧： 筛选m1,m3两个列，所有行记录的数据. import, house_info = pd.read_csv('house_info.csv')1：取, 假设有这样一个List[1,2,3,4,5] 转化为下面这个样子[‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’]解决方法一：a = [1,2,3] 筛选m1列的所有行记录数据 （4）选择多列. qq_42507711: 就是你取出来的这一列的列名或者列索引，看你是根据列名来取还是按照索引来取了，这个东西不用太关心的，一般情况下也不关注, qq_42507711: import numpy as np pandas dataframe 提取行和列.
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