pandas 使用技巧

切片: loc:df.loc[num]:选择df 某一行 seriesdf.loc[[num1,num2]]: 选择df 某几行df.loc[[True,False,True,   ,True]]: 选择df 某几行 df.loc[num,['a','c']]:选择df 某一行n列df.loc[[num1,num2],['a','c']]: 选择df 某几行n列df.loc[[True,False,True,   ,True],['a','c']]: 选择df 某几行n列#loc 以数字.布尔及

一.在DataFrame中删除某列中含有空值的行: 删除前: df.dropna(subset=['c']) 删除后: 以后会逐渐累积. 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangzhixing/p/12631535.html

参考文章: pandas使用技巧系列总览 http://www.cnblogs.com/shewell/p/7812162.html

refer : https://yq.aliyun.com/articles/530060?spm=a2c4e.11153940.blogcont181452.16.413f2ef21NKngz# http://www.datayuan.cn/article/6737.htm https://yq.aliyun.com/articles/210393?spm=a2c4e.11153940.blogcont381482.21.77131127S0t3io - -- 大文本数据的读写有时候我们会拿到

Pandas的第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7681974.html github地址: https://github.com/solenovex/My-Machine-Learning-Notebook 很抱歉, 因为工作繁忙, 更新的比较慢. 数据的选取和索引 Pandas对数据的基本操作

#中文myfont = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf', size=14)import seaborn as snssns.set(font=myfont.get_name()) file = open(".xlsx", "rb")data = pd.read_excel(file, sep="\t")data = data.loc[(data['时间'] > 0) &

import numpy as npimport pandas as pd # 读取数据df = pd.read_excel('E:/PythonData/data/pdata.xlsx')print(df) # 按照条件填充空值values = {'English': 0, 'Math': 0, 'Language': 0}df.fillna(value=values, inplace=True)print(df) # 使用apply函数更新数据def average(*list): sum

find index of top 3 largest values of each column: df1.apply(lambda s: pd.Series(s.nlargest(3).index)) map dataframe column df["ItemIdx"] = df["question"].map(lambda x: itemMap.get(x,np.NaN)) load a dictionay from a save pkl file with

近期的工作和Hive SQL打交道比较多,偶尔遇到一些SQL不好解决的问题,会将文件下载下来用pandas来处理,由于数据量比较大,因此有一些相关的经验可以和大家分享,希望对大家学习pandas有所帮助吧. 大文本数据的读写 有时候我们会拿到一些很大的文本文件,完整读入内存,读入的过程会很慢,甚至可能无法读入内存,或者可以读入内存,但是没法进行进一步的计算,这个时候如果我们不是要进行很复杂的运算,可以使用read_csv提供的chunksize或者iterator参数,来部分读入文件,处理完之后