pandas series转数据框 / 张生荣

Python Pandas教程之series 上的转换操作

前言: 在转换操作中,我们执行各种操作,例如更改系列的数据类型,将系列更改为列表等.为了执行转换操作,我们有各种有助于转换的功能,例如.astype()等.tolist(). 代码#1: # 使用 a ...

目录前言创建多层索引多层索引操作索引名称的查看索引的层级索引内容的查看数据查询数据分组前言 pandas数据框针对高维数据,也有多层索引的办法去应对.多层数据一般长这个样子可以看到 ...

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框. 第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.cor ...

总括 pandas的索引函数主要有三种: loc 标签索引,行和列的名称 iloc 整型索引(绝对位置索引),绝对意义上的几行几列,起始索引为0 ix 是 iloc 和 loc的合体 at是loc的快 ...

现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个好了,我给的解决方 ...

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.drop方法:产生新对象 1.Se ...

目录前言 records格式 index格式 columns 类型 values格式 split 参数示例压缩与编码前言本文讲解如何加载json文件或字符串为pandas数据框.pandas把 ...

目录 1. ExcelWriter 2. pipe 3. factorize 4. explode 5. squeeze 6. between 7. T 8. pandas styler 9. Pan ...

前言: pandas 中的索引意味着只需从系列中选择特定数据.索引可能意味着选择所有数据,其中一些数据来自特定列.索引也可以称为子集选择. 使用索引运算符索引系列[]:索引运算符用于引用对象后面的方括 ...

一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题.当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败. 当然,像Spark这类的工具能够胜任处 ...

Python3实现mysql连接和数据框的形成,具体代码如下所示: # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "LQ" import pymysq ...

数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法. DataFrame.duplicated(subset = None,keep ='first' )返回bool ...

取行和列的几种常用方式: data[ 列名 ]: 取单列或多列,不能用连续方式取,也不能用于取行. data.列名: 只用于取单列,不能用于行. data[ i:j ]: 用起始行下标(i)和终止行下 ...

前言本章介绍pandas中的缺失数据,主要内容有: pandas中对np.nan的操作: 统计 . 删除 . 填充 . 插值 pandas中的Nullable类型及相关操作在无特殊说明时,本章主要 ...

pandas作者Wes McKinney 在[PYTHON FOR DATA ANALYSIS]中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰 ...

目录背景介绍折线图条形图水平条形图堆积图散点图饼图蜂巢图箱线图绘制子图背景介绍 Pandas的DataFrame和Series在Matplotlib基础上封装了一个简易的绘图函数 ...

目录 1数据离散化 1.1为什么要离散化 1.2什么是数据的离散化 1.3举例股票的涨跌幅离散化 2数据合并 2.1pd.concat实现数据合并 2.2pd.merge 1 数据离散化 1.1 为什 ...

背景: 下文利用上海市2016年9月1日公共交通卡刷卡数据如图: 想做一下上海市通勤数据挖掘,由于源文件有800多兆,用python读取起来很慢很卡,于是想导入数据库MySQL里面处理,以前一般是打 ...

目录一.Pandas Series对象 Series数据结构创建Series对象二.Series对象的基本操作 Series 常用属性 Series 常用方法 Series 运算一.Panda ...