Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)
简述
Motivation
一般来说,每个部分的内容数量是较为容易获取的,但比例(百分数)这样的数据是二次数据,这样的操作很常见
比例的信息相比于纯粹的数字更体现的整体体系的内部变化迁移的过程
Contribution
给了实例,follow下就没问题了~
Codes
导入包的部分,我就不写了哈
这里假设每行是属于不同月份的数据
>>> df a b c d e month0 0 1 2 3 4 month1 5 6 7 8 9 month2 10 11 12 13 14 month3 15 16 17 18 19
变百分数
按列(即投影到列)求和
按行(即投影到行)除法
>>> df.div(df.sum(axis=1), axis=0) a b c d e month0 0.000000 0.100000 0.2 0.300000 0.400000 month1 0.142857 0.171429 0.2 0.228571 0.257143 month2 0.166667 0.183333 0.2 0.216667 0.233333 month3 0.176471 0.188235 0.2 0.211765 0.223529
以上这篇Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法
concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是
-
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问. itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高. iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问. 示例
-
用pandas中的DataFrame时选取行或列的方法
如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格
-
pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法
pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd
-
pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例
一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. 例如,从(性别.身高.学历.职业.爱好..)等角度去刻画一个人,这些"角度"即为"特征". 其中,不同的行表示不同的记录:列代表特征,不同记录因各个特征之间的差异而不同. DataFrame默认索引是序号(0,1,2-),可以理解成位置索引.一般我们用id标识不同记录,
-
Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)
简述 Motivation 一般来说,每个部分的内容数量是较为容易获取的,但比例(百分数)这样的数据是二次数据,这样的操作很常见 比例的信息相比于纯粹的数字更体现的整体体系的内部变化迁移的过程 Contribution 给了实例,follow下就没问题了~ Codes 导入包的部分,我就不写了哈 这里假设每行是属于不同月份的数据 >>> df a b c d e month0 0 1 2 3 4 month1 5 6 7 8 9 month2 10 11 12 13 14 month3
-
Pandas筛选DataFrame含有空值的数据行的实现
目录 数据准备 1.筛选指定单列中有空值的数据行 2.筛选指定多列中/全部列中满足所有列有空值的数据行 3.筛选指定多列中/全部列中满足任意一列有空值的数据行 数据准备 import pandas as pd df = pd.DataFrame([['ABC','Good',1], ['FJZ',None,2], ['FOC','Good',None] ],columns=['Site','Remark','Quantity']) df 注意:上述Remark字段中的数据类型为字符串str类型,
-
pandas取dataframe特定行列的实现方法
1.按列取.按索引/行取.按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列 df[['a','b']]#取a.b列 #ix可以用数字索引,也可以用index和column索引 df.ix[0]#取
-
Pandas修改DataFrame列名的两种方法实例
目录 解决方法1:通过DataFrame.columns类的自身属性修改 1.暴力修改 2.stirp方法 3.lambda表达式 解决方法2:通过DataFrame.rename()函数修改 1.暴力修改(可以只修改部分列名) 2.lambda表达式 pandas更改DataFrame的行名或列名实例 更改列名 更改行名 总结 输入: $a $b $c $d $e 0 1 2 3 4 5 期望的输出: a b c d e0 1 2 3 4 5 原数据DataFrame: im
-
python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例
本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A
-
pandas.dataframe按行索引表达式选取方法
需要把一个从csv文件里读取来的数据集等距抽样分割,这里用到了列表表达式和dataframe.iloc 先生成索引列表: index_list = ['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0] 在dataframe中选取 sample_df = df.iloc[index_list] 合起来 sample_df = df.iloc[['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0]] 各
-
对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解
一.假设有这样一个原始dataframe 二.提取索引 (已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe,这里提取的是该dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的代码没有贴上去是为了不显得太繁杂让读者看着繁琐) >>> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #记得转换为list格式 三.提取索引对应的原始dataframe的行 使用iloc函数将数据块提取出 >>> age_df.iloc[in
-
Pandas.DataFrame的行名和列名的修改
目录 DataFrame.rename() 多个行名和列名的修改 原DataFrame的修改(参数inplace) 使用lambda表达式和函数进行批处理 add_prefix(), add_suffix() index和columns元素的更新 pandas.DataFrame行名(index)和列名(columns)的修改方法如下. rename() 任意的行名(index)和列名(columns)的修改 add_prefix(), add_suffix() 列名的接头词和结尾词的追加 in
-
Pandas实现DataFrame的简单运算、统计与排序
目录 一.运算 二.统计 三.排序 在前面的章节中,我们讨论了Series的计算方法与Pandas的自动对齐功能.不光是Series,DataFrame也是支持运算的,而且还是经常被使用的功能之一. 由于DataFrame的数据结构中包含了多行.多列,所以DataFrame的计算与统计可以是用行数据或者用列数据.为了更方便我们的使用,Pandas为我们提供了常用的计算与统计方法: 操作 方法 操作 方法 求和 sum 最大值 max 求均值 mean 最小值 min 求方差 var 标准差 st
-
python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法
1.df=DataFrame([{'A':'11','B':'12'},{'A':'111','B':'121'},{'A':'1111','B':'1211'}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]
随机推荐
- asp.net 中国身份证号码验证代码 非正则
- Windows平台实现PHP连接SQL Server2008的方法
- IOS 获取网络图片大小实例详解
- javascript鼠标滑过显示二级菜单特效
- php学习笔记(三)操作符与控制结构
- Android中没有插入SD情况下的文件写入和读取方法
- Android控件RadioButton实现多选一功能
- Linux下apache如何限制并发连接和下载速度
- SQLServer EVENTDATA()函数来获取DDL 触发器信息
- SQL Server误区30日谈 第16天 数据的损坏和修复
- JQuery魔力之$("tagName")与selector
- 滚动图片效果 jquery实现回旋滚动效果
- 有关JS中的0,null,undefined,[],{},'''''''',false之间的关系
- JavaWeb中Session对象的学习笔记
- 详解Springboot自定义异常处理
- Android仿微信雷达辐射搜索好友(逻辑清晰实现简单)
- JS异常处理try..catch语句的作用和实例
- Android开发之ProgressBar字体随着进度条的加载而滚动
- Android实现上传文件到服务器实例详解
- 23种设计模式(1) java单例模式