Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化

python版本: 3.6 pandas版本: 0.23.4 行索引 索引行有三种方法,分别是 loc iloc ix import pandas as pd import numpy as np index = ["a", "b", "c", "d"] data = np.random.randint(10, size=(4, 3)) df = pd.DataFrame(data, index=index) "&q

在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置. 代码如下所示: df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() print(a) df如下所示,以上通过选取"BoolCol"取

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

前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])

约定: import pandas as pd DataFrame对象的列和索引之间的转化 我们常常需要将DataFrame对象中的某列或某几列作为索引,或者将索引转化为对象的列.pandas提供了set_index()/reset_index() 来供我们使用. 一.列转化为索引 df1=pd.DataFrame({'X':range(5),'Y':range(5),'S':list("aaabb"),'Z':[1,1,2,2,2]}) df1 代码结果: S X Y Z 0 a 0

1.单列运算 在Pandas中,DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2) 其中lambda函数中的x代表当前元素.可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如: define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square) 2.多列运算 apply()会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各

目录 报错代码 报错翻译 报错原因 解决方法 创建DataFrame对象的四种方法 1. list列表构建DataFrame 2. dict字典构建DataFrame 3. ndarray创建DataFrame 4. Series创建DataFrame 报错代码 粉丝群一个小伙伴想pandas创建DataFrame对象,但是发生了报错(当时他心里瞬间凉了一大截,跑来找我求助,然后顺利帮助他解决了,顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴),报错代码如下: import pan

目录 1.1 方法归纳 1.2 .str.cat函数详解 1.2.1 语法格式: 1.2.2 参数说明: 1.2.3 核心功能: 1.2.4 常见范例: 1.1 方法归纳 使用 + 直接将多列合并为一列(合并列较少): 使用pandas.Series.str.cat方法,将多列合并为一列(合并列较多): 范例如下: dataframe["newColumn"] = dataframe["age"].map(str) + dataframe["phone&q

在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为"values"做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现, 具体实现代码如下: def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是

最近做比赛,有时候需要造出新的特征,而这次遇到的问题是将一列数据往下顺移一位.同时将开头缺失的那一个数据用其他方式填充. df['feature'].shift(1)向下顺移一位,这时第一位会置为nan,需要填充. ----------------------历史分割线----------------- 错误方案: 当时首先想到的是用loc来直接进行替换,也就是 i = len(dt) dt_new = pd.DataFrame() dt_new.loc[0, 'test'] = 0 dt_ne

介绍 每当我使用pandas进行分析时,我的第一个目标是使用众多可用选项中的一个将数据导入Pandas的DataFrame . 对于绝大多数情况下,我使用的 read_excel , read_csv 或 read_sql . 但是,有些情况下我只需要几行数据或包含这些数据里的一些计算. 在这些情况下,了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助. 基本过程并不困难,但因为有几种不同的选择,所以有助于理解每种方法的工作原理. 我永远记不住我是否应该使用 from_dic