dataframe取出一列 dataframe取特定几列

如何对dataframe中的一列做处理

判断某一列数据是否在data=pd.read_csv('.csv'，usecols=['a','b'])另一列中是数据处理时的常用作，设某dataframe中有两列数据

另外，也可以这样通过查询语句查询所有用户表及其构：

dataframe取出一列 dataframe取特定几列

dataframe取出一列 dataframe取特定几列

python对dataframe进行作？

从上边的例子总结得出，python的默认规则是：在单个访问时，使用的显式索引，而在切片时，使用的是隐式索引，很容易混淆！python提供了loc、iloc和ix三种索引器。

用一个字符截取函数size就可以只读取其中的数字。

import pandas as pd

几乎所有的dataframe的作都用不上for循环。但感觉你的描述不清晰，不明白你到底要做什么

筛选出mesh列中含有ls1元素的那行数据，dataframe其他不属于的行就舍去。我想的是创建一个空的dataframe，如果循环中的if条件满足就向这个空dataframe写入对应的行数据。求求大佬们指点。！

python中 怎样将从数据库中取出的数据，赋值给DataFrame，并标明列名

这是由于apply默认axis=0，即是按列进行作，而我们是需要按行作，故得加上axis=1

select bug_type,bu问题：g_srity,count(bug_type),ft_id from tm_bug group by ft_id,bug_type,bug_srity

fetchall这个返回的是多个元组，你找到通过列表名称，获取信息了？不通过下标获取

pandas同时读取一个excel中几个sheets，并且将其中对应的列求平均值

SELECT TABLENAME=A.NAME,FIELDNAME=B.NAME,C.NAME,B.LENGTH FROM SYSOBJECTS A,SYSCOLUMNS B,SYSTYPES C WHERE A.ID=B.ID AND B.XTYPE=C.XTYPE AND A.TYPE='U' ORDER BY A.NAME

可以通过 data structure intro setion 来查看有关该节内容的详细信息。 1、可以通过传递一个list对象来创建一个series，pandas会默认创建整型索引： 2、通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个dataframe：

加上这一句 parse_dates = True ,变为datetimeindex 类型.它和index 各有优缺点.

有5个sheet，每个sheet中都有5列数据，数据都是对应的，列

11.pandas里面的一些常用方法

如果 MultiIndex 不是有序的索引，那么大多数切片作都会失败。

1.更改列名

使用None时，表示一个空的python对象，所以numpy的dtype=object，因为是对象所以在进行大批量计算时，效率会比标量低。使用np.nan时表示标量，效率会高很多。

inplace是是否替换原数据

2.去重

DataFrame的duplicated()函数返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。

而 drop_duplicates()函数，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame

例如，希望对名字为k2的列进行去重：

3.DataFrame转list

4.DataFrame入库

5.对dataframe的行和列进行遍历和修改

遍历列 iloc函数

pandas 判断某一列数据是否在另一列中

把下列内容填入 Sublime Text 等编辑器，另存为 test.csv 文件。

整列不行，那么自然想到的是df.apply方法

很不幸，依然Pandas 的 MultiIndex 类型提供多种实现方法，下边例子使用元组表示实现。报错

这次运行没有错误，但是得到的结果不是我们想要的，因为以上语句的效果是依次比对每行的数据，故得不到我们想要的结果

至此，我们终于得到了想要的结果，即找出了包含在了cities1列中的cities2列中的数据。

同时我们也可以添加一列用于存取比对的结果：

结果如下：

Pandas介绍

unstack() 方法可以快速将一个多级索引的 Series 转化为普通索引的DataFrame。stack() 方法实现相反的效果。

首先，需要先安装numpy和pandas环境，参考：

。以下语句检查并确认安装成功。

Pandas 的 Series 对象是一个带索引数据构成的一维数组。Series 对象将一组数据和一组索引绑定在一起，我们可以通过 values 属性和 index 属性获取数据。values 属性返回的结果与 NumPy 数组类似；index 属性返回的结果是一个类型为 pd.Index 的类数组对象。

可以像访问Numpy那样来访问Series（序号也是从0开始计数的）。

Pandas 的 Series 对象比Numpy更加灵活1.最简单的方法就是直接将参数 on 设置为一个列名字符串或者一个包含多列名称的列表，这个参数只能在两个 DataFrame 有共同列名的时候才可以使用。、通用。

两者的主要区别是：NumPy 数组通过 隐式定义 的整数索引获取数值，而 Pandas 的 Series 对象用一种 显式定义 的索引与数值关联。也就是说，Numpy的索引是系统自分配的无法更改，但是Series对象是可以手工指定的。

Series是 特殊的字典 ，Series 对象其实是一种将类型键映射到一组类型值的数据结构，Pandas Series 的类型信息使得它在某些作上比 Python 的字典更高效。用字典创建 Series 对象时，其索引默认 按照顺序排列 。

DataFrame类似于RDBMS中的Table。DataFrame就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列名的二维数组。

DataFrame有2个常用属性，分别是 index 属性 和 columns 属性 。前者可以获取索引标签（行标签）；后者是是存放列标签的Index 对象。DataFrame 是特殊的字典，一列映射一个Series 的数据。

DataFrame可以通过以下几种方式来创建：（1）通过单个 Series 对象创建。（2）通过字典列表创建。（3）通过 Series 对象字典创建。（4）通过NumPy 二维数组创建。（5）通过 NumPy 结构化数组创建。

可以将Index视为一个不可变数组或有序。当作为不可变数组时，一般数组的访问方式（例如切片等）对Index适用，与数组的区别是 Index对象不可更改 。当作为时，Index也可以做交集、并集等常规作。

Series的访问既可以作为字典，也可以作为一维数组。数据访问的方法，可以参考Numpy的访问方式，这里不赘述。

loc表示：表示取值和切片都是显式的。iloc 属性，表示取值和切片都是隐式索引。ix是loc和iloc的混合形式，应用于dataFrame（使用例子在3.3节）。

dataframe可以通过对列名进行字典形式（dictionary-style）的取值获取数据。可以把 DataFrame 看成是一个增强版的二维数组，用 values 属性按行查看数组数据。ix 索引器对于整数索引的处理和之前在 Series 对象中介绍的一样，都容易让人混淆。

对于一元运算（像函数与三角函数），这些通用函数将在输出结果中保留索引和列标签（很简单，所有元素做相应运算并返回）；而对于二元运算（如加法和乘法），Pandas 在传递通用函数时会自动 对齐索引 进行计算。

当在两个 Series 或 DataFrame 对象上进行二元计算时，Pandas 会在计算过程中对齐两个对象的索引。如果想给缺失数值指定一个默认值，需要使用add来替代+，并指定fill_value：

两个对象的行列索引可以是不同顺序的，结果的索引会自动按顺序排列。

DataFrame 和 Series 的运算规则，与NumPy 中二维数组与一维数组的运算规则是一样的。需要使用广播原则，那么默认地，会按行计算。如果想要按列运算，需要使用参数axis = 0 。

缺失值有三种形式：null、NaN 或 NA。

处理缺失值，一般有两种方法：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值，另一种方法是用一个标签值（sentinel value）表示缺失值。

掩码是利用一个跟原来一样大小的矩阵，用0或者1表示某个元素缺失。标签值是利用一个特殊字符例如NaN表示缺失。

Pandas 选择用标签方法表示缺失值，包括两种 Python 原有的缺失值： 浮点数据类型（包括整型） 的 NaN 值，以及 Python的 None 对象 。

对于缺失值，pandas提供了几个有用的API方法，分别是：isnull()，notnull()，dropna()，fillna()。其中，对于dataframe，dropna()方法默认会将包含NaN的整行都drop掉，如果想按照整列drop，增加axis=1参数。

pandas的MultiIndex提供了多级索引的功能，用元组表示是多级索引的基础。

下面例子，使用元组索引生成Series。筛选2019的索引，非常繁琐。

总结一下，创建多级索引的方法包括：

(1)通过一个有不同等级的若干简单数组组成的列表来构建 MultiIndex：pd.MultiIndex.from_arrays。

(2) 多个索引值的元组构成的列表创建 MultiIndex：pd.MultiIndex.from_tuples。

(3)用两个索引的笛卡尔积创建MultiIndex：pd.MultiIndex.from_product。

(4)直接提供 lls和labels创建 MultiIndex（lablels是指每个级别的整数指定每个位置）：

上边的例子中，不管是Series还是DataFrame都是按照行来进行多级索引，其实，也可以按列索引，而且非常简单，下边是一个例子（几个学生在2018和2019两次考试的不同科目成绩）：

需要对多级索引做显示切片作时，可以使用pd.IndexSl对象来切，不同级别的维度，拿逗号分割，例如下边例子中的df_sd_003.loc[idx_sd[2018,:],idx_sd['Al',:]]。其他切片和取值作与Numpy很类似。

如果Series或者DataFrame的索引是未排序的，可以简单地通过sort_index方法来快速排序。

层级数据维度转换的另一种方法是行列标签转换，可以通过reset_index 方法实现

通过pd.concat()实现pandas对象合并，pd.cancat的所有参数（下面列举的是这些参数的默认值）：

pd.concat() 可以简单地合并一维的 Series 或 DataFrame 对象，与

np.concatenate() 合并数组一样。

DataFrame 的合并默认都是逐行进行的（axis=0）；pd.concat在合并时会保留索引，即使索引是重复的！如果设置 verify_integrity=True，那么生成重复索引时，会触发异常！有时索引无关紧要，那么合并时就可以忽略它们，可以通过设置 ignore_index 参数来实现。默认的合并方式是对所有输入列进行并并（join='outer'），当然也可以用 join='inner' 实现对输入列的交并。下面是一个实现合并的例子：

Pandas 的基本特性之一就是高性能的内存式数据连接（join）与合并（merge）作。 实现的功能基于关系代数（relational algebra）的一部分。 函数实现了三种数据连接的类型：一对一、多对一和多对多。会自动识别2个dataframe共有的列，并以这个列进行关联。

上边的例子中，关联的两个dataframe具有相同名称的列，pandas会直接按同名列合并，由于两个输入要合并的列通常都不是同名的，因此 提供了一些参数处理这个问题。

如何把dataframe中某列的值数组拆分并生成新的dataframe

a =np.zero(3,3)

import pandas as pda=[[1,2,3],[4,5,6]]b=pd.DataFrame(a)c=b[0]b[1]#df.insert(idx, col_name如果Series的显式索引是整数，那么在访问时，很容易混淆。例如下边的例子：, value)#insert 三个参数，插到第几列，该列列名，值b.insert(3,3,c)

python如何把列设置为datetimeindex

在查询分析器中，打开对象浏览器（通过F8打开或关闭），展开用户表，就可以查看所有的表和列。

clce= pd.read_csv(String设要判断cities2列中的数据是否也在cities1列中，首先想到的应该是in 或者 not in。IO( read_file('11e.csv')),index_col=[0],parse_dates = True)

pandas 用 .loc[,]=value 筛选并原地赋值回原来的 DataFrame

PS：这两个方判断全部列，你也可以指定部分列进行重复项判段。

筛选出符合某些条件的行以后，对这些行里面的某一列进行数值修改时，如果直接使用 data[筛选条件][某一列] = 值 会出现错误，因为这是对切片拷贝进行作。因此，需要使用 .loc[] 来解决筛选、并原地修改数值的问题。

查看读入的数据

得到

设，我们需要筛选出所有的男性（=ma我只能帮你翻译一下这个 sql语句了,你其他我不知道不全le)，并将其 id 改为 100。

如果我们没有使用 .loc[] ，直接使用 [] 进行数据切片选择，并对其赋值，就会产生错误。

对其赋值

出现，称切片仅仅是拷贝，不能对其赋值，需要 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 赋值

使用方法是

对 test.csv 作：筛选出所有的男性（=male)，并将其 id 改为 100。

结果：