《pandas》专题

问题内容： 我正在尝试从数据帧中删除少于100次的条目。数据框如下所示： 现在，我这样计算标记出现的次数： 但是然后我不知道如何删除那些计数低的条目… 问题答案： 编辑：感谢@WesMcKinney显示了这种更直接的方法： 产量

本文向大家介绍pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例，包括了pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作。 平时在用DataFrame时候，删除操作用的不太多，基本是从源DataFrame中筛选数据，组成一个新的DataFrame再继续操作。 1. 删除DataFrame某一列

本文向大家介绍详解pandas DataFrame的查询方法（loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别），包括了详解pandas DataFrame的查询方法（loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在操作DataFrame时，肯定会经常用到loc，iloc，at等函数，各个函数看起来差不多，但是还是有很多区别的，我们一起来看下吧。 首先

本文向大家介绍pandas DataFrame创建方法的方式，包括了pandas DataFrame创建方法的方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行。 1. 字典类型读取到DataFrame（dict to

本文向大家介绍Pandas实现数据类型转换的一些小技巧汇总，包括了Pandas实现数据类型转换的一些小技巧汇总的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 Pandas是Python当中重要的数据分析工具，利用Pandas进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是非常重要的，否则可能会导致一些不可预知的错误发生。 Pandas 的数据类型：数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据的内部结

本文向大家介绍pandas求两个表格不相交的集合方法，包括了pandas求两个表格不相交的集合方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Hi，好久不见，我还是那颗翻滚的老鼠屎。处理数据时想求两个表格求不相交的部分，或许是对知识的匮乏限制了我的想象力，并未找到直接求的方法，在这里介绍老鼠屎技己使用的方法，希望对读者会有帮助。 阴影部分为所要求的部分（但是前提是A、B两个集合都是无重复内容的集合）

问题内容： 从CSV加载数据似乎比从Pandas的SQL（Postgre SQL）加载数据要快。（我有一个固态硬盘） 这是我的测试代码： foo.csv和数据库是相同的（两个列中的数据和列数相同，4列，100000行充满随机int）。 CSV需要0.05秒 SQL花费0.5秒 您认为CSV比SQL快10倍是正常的吗？我想知道我是否在这里错过了什么… 问题答案： 这是正常现象，读取csv文件始终是简

问题内容： 我有一个非常大的数据集，我无法读取其中的整个数据集。因此，我正在考虑只读取其中的一个数据块进行训练，但是我不知道该怎么做。任何想法将不胜感激。 问题答案： 如果您只想读取前999,999行（非标题）： 如果您只想读取1,000,000 … 1,999,999行 nrows ：int，默认值无要读取的文件行数。对读取大文件有用* skiprows ：类似于列表或整数的行号，在文件开始处要

问题内容： 我有一个元组列表，例如 我想将它们放入一个熊猫数据框，其中第一行命名为行，第二列命名为列。看来，处理行名称的方法类似，但如何处理列以获得2x2矩阵（前一组的输出为3x4）？是否还有一种更智能的方式来处理行标签，而不是显式地忽略它们？ 编辑 似乎我将需要2个数据框-一个用于平均值，一个用于标准差，对吗？还是可以在每个“单元格”中存储值列表？ 问题答案： 您可以在创建后旋转DataFram

问题内容： 我将文件上传到Google电子表格（以制作带有数据的公共示例IPython Notebook），我使用的本机文件可以读入Pandas Dataframe中。因此，现在我使用以下代码读取电子表格，可以正常工作，但只能以字符串形式输入，而且我没有运气试图将其重新放入数据框（可以获取数据） 数据最终看起来像：（第一行标题） 引入磁盘驻留文件的本机pandas代码如下所示： 一个“干净”的解决

问题内容： 我想知道是否有一种更简单，更节省内存的方法来从pandas DataFrame中选择行和列的子集。 例如，给定此数据框： 我只希望其中列’c’的值大于0.5的那些行，但是对于那些行，我只需要列’b’和’e’。 这是我想出的方法-也许有更好的“熊猫”方式？ 我的最终目标是将结果转换为numpy数组以传递给sklearn回归算法，因此我将使用上面的代码，如下所示： …这让我很烦，因为我最终

问题内容： 我正在寻找一种处理以下问题的Python方法。 该方法非常适合从数据框的分类列创建虚拟对象。例如，如果列中的值为，则创建2个哑变量并相应地分配0或1。 现在，我需要处理这种情况。称为“标签”的单个列具有类似的值。创建6个假人，但我只想要4个假人，所以一行可以有多个1。 有没有办法以pythonic的方式处理这个问题？我只能想到一些逐步的算法来获取它，但是其中不包括get_dummies

问题内容： 我有一个看起来像这样的数据框： 它是使用以下代码创建的： 我要做的是根据预定义的列表对行（带有索引）进行排序。结果是： 我该如何实现？ 问题答案： 你可以使用预定义的顺序设置指标像 但是，如果按字母顺序排列，则可以使用 如下所示，您需要将其分配给一些变量

问题内容： 我正在从Pandas数据框创建矩阵，如下所示： 然后使用以下公式生成稀疏矩阵： 从df直线到稀疏矩阵有什么办法吗？ 提前致谢。 问题答案： 是一个numpy数组，以这种方式访问​​值总是比快。 您可能需要先进行移调，例如。在DataFrames中，列为轴0。

问题内容： 我有以下DataFrame： 如您所见，列用作索引。我想获取该行的序数，在这种情况下应该是。 被测试的列可以是索引列（在这种情况下也可以）或常规列，例如，我可能想找到满足条件的行的索引。 问题答案： 您可以这样使用np.where： 返回的值是一个数组，因为一列中可能有多个具有特定索引或值的行。