columns函数python_python中column函数

Python 数据处理（二十九）—— MultiIndex 高级索引作

从语法上将 MultiIndex 与 .loc 集成在高级索引中是有些挑战性。通常， MultiIndex 的键采用元组的形式。例如

columns函数python_python中column函数

columns函数python_python中column函数

注意 : 虽然也可以使用 df.loc['bar', 'two'] ，但这种简写的符号通常会导致歧义

如果你还想用 .loc 索引某一列，你必须像这样使用一个元组

想要获取个级别的某一标签的所有元素，并不需要传递元组，例如

而不是使用 df.loc[('bar'，)，] (等价于 df.loc['bar'，] )

当然，也可以进行切片

通过提供一个元组切片，选择范围内的值

传递一个标签或元组列表的工作原理类似于 reindex

需要注意的是，在 pandas 中，当涉及到索引时，元组和列表的处理方式并不相同。

元组被解释为一个多级键，而列表则用来指定多个键。或者换句话说，元组是横向的，列表是纵向的

您可以通过提供多个索引器来对 MultiIndex 进行切片

可以使用 sl(None) 选择该级别的所有内容，没有指定索引的级别默认为 sl(None)

通常，切片的两段都会包括在内，因为这是标签索引

在使用 .loc 的时候，同时指定索引（行）和标签（列），因为在某些情况下，传递的索引可能会被解析为两个轴而不是 MultiIndex

你应该使用

而不是

例如

使用切片，列表和标签的基本 MultiIndex 切片作

你可以使用 pandas.IndexSl 来让 : 语法显得更自然一些，而不是使用 sl(None)

可以使用这种方法在多个轴同时进行相当复杂的选择

您可以使用布尔索引器来进行与值相关的选择

您还可以为 .loc 指定 axis 参数，以在某一个轴上传递切片

此外，您可以使用以下方法设置这些值

也可以在等号右边使用可对齐对象

DataFrame 的 xs() 方法还接受一个 ll 参数，以便更容易在 MultiIndex 的特定级别上选择数据

使用切片

您还可以为 xs 提供 axis 参数来选择列

使用切片

xs 还允许使用多个键进行选择

使用切片

您可以将 drop_ll=False 传递给 xs ，以保留所选择的级别

使用 drop_ll=True (默认值)与上面的结果比较

在 pandas 对象的 reindex() 和 align() 方法中使用 ll 参数，可以在一个级别上广播值

swapll() 方法可以切换两个级别的顺序

reorder_lls() 方法是 swapll 方法的推广，允许你在一个步骤中排列分层索引级别

rename() 方法可用于重命名 MultiIndex 的标签，通常用于重命名 DataFrame 的列

rename 的 columns 参数允许指定需要重命名的列的字典

这个方法也可以用来重命名 DataFrame 主索引的特定标签

rename_axis() 方法用于重命名 Index 或 MultiIndex 的名称。

特别地，可以指定 MultiIndex 的级别名称，可以使用 reset_index() 将 MultiIndex 移动到列

注意 ： DataFrame 的列是一个索引，因此使用 rename_axis 和 columns 参数可以改变该索引的名称

rename 和 rename_axis 都支持指定字典、 Series 或映射函数来将标签/名称映射到新值

当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 工作时，可以使用 Index.set_names() 来更改名称

您不能通过 ll 设置 MultiIndex 的名称

使用 Index.set_names() 替代

Python 如何将该列表转换成excel表格？

可以使用 Python 的第三方库 pandas 和 openpyxl 来实现将 Python 列表转换为 excel 表格。

首先需要安装pandas和openpyxl库

pip install pandas openpyxl

示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义列表

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 将列表转换成 DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 写入 excel 文件

df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

这样就可以在你的目录下看到一个名为data.xlsx的excel文件，里面就是你列表中的数据了。

如果你想要有标题的话就在df = pd.DataFrame(data)这行之前加上df = pd.DataFrame(data, columns=['标题1', '标题2', '标题3'])

import pandas as pd

data=列表

然后使用pd.DataFrame()转换类型

data=pd.DataFrame(data)

data.to_excel('名字.xlsx', # 路径和文件名

sheet_name='tb1', # sheet 的名字

float_format='%.2f', # 保留两位小数

na_rep='') # 空值的显示

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可以使用Python库openpyxl，它可以将Python数据结构转换为excel表格。

例如：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()

sheet = wb.active

for row in L: sheet.append(row)

wb.se("example.xlsx")

可以使用Python库openpyxl，它可以将Python数据结构转换为excel表格。

例如：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()

sheet = wb.active

for row in L: sheet.append(row)

wb.se("example.xlsx")

python panda 统计一列有多少数据

创建数据

通过Python的zip构造出一元组组成的列表作为DataFrame的输入数据rec。

In [3]: import pandas as pd

In [4]: import random

In [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)

In [6]: num

Out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]

In [8]: names = "hello the cruel world en".split()

In [9]: names

Out[9]: ['hello', 'the', 'cruel', 'world', 'en']

In [10]: rec = zip(names, num)

In [15]: data = pd.DataFrame(rec, columns = [u"姓名",u"业绩" ])

In [16]: data

Out[16]:

姓名 业绩

0 hello 244937

1 the 132008

2 cruel 278446

3 world 613409

4 en 799201

DataFrame方法函数的个参数是数据源，第二个参数columns是输出数据表的表头，或者说是表格的字段名。

导出数据csv

Windows平台上的编码问题，我们可以先做个简单处理，是ipython-notebook支持utf8.

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding("utf8")

接下来可以数据导出了。

In [31]: data

Out[31]:

姓名 业绩

0 hello 244937

1 the 132008

2 cruel 278446

3 world 613409

4 en 799201

#在ipython-note里后加问号可查帮助，q退出帮助

In [32]: data.to_csv?

In [33]: data.to_csv("c:out.csv", index = True, header = [u"雇员", u"销售业绩"])

将data导出到out.csv文件里，index参数是指是否有主索引，header如果不指定则是以data里columns为头，如果指定则是以后边列表里的字符串为表头，但要注意的是header后的字符串列表的个数要和data里的columns字段个数相同。

可到c盘用Notepad++打开out.csv看看。

简单的数据分析

In [43]: data

Out[43]:

姓名 业绩

0 hello 244937

1 the 132008

2 cruel 278446

3 world 613409

4 en 799201

python把excel列相同的分类

Python作excel文件根据某一字段将相同的类拆分。

需要安装pandas，xlrd，openpyxl库。

定义新列需要用到columns.tolist()函数，具体代码如下:col_name=df.columns.tolistcol_name.insert(新列位置，'新列名称')wb=df.reindex(columns=col_name)然后后面再接一行代码用来定义新列的计算规则。

python对比两张EXCEL表，将不同的数据生成新表？

用openpyxl库，如果是一行一行的对比那就先读一行b表格的数据，再读一行a表格的数据，把不同的数据存放在c表格里面，实现的方式为for循环，如果是b表格的一行数据跟a表格的所有行做对比，那就读一行b的数据再跟a表格里面的每一行数据做对比，输出到c表格，功能实现不到40行代码，我前几天就处理过类似的数据。

python 中sort—values函数

一、sort_values()函数用途

pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。

二、sort_values()函数的具体参数

用法：

1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_ition=‘last')

参数说明

by指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')

axis若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0

ascending是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列

inplace是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换

na_ition{‘first',‘last'}，设定缺失值的显示位置

三、sort_values用法举例

创建数据框

#利用字典dict创建数据框

import numpy as np

import pandas as pd

利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数

Python-for-data-移动窗口函数

本文中介绍的是 ，主要的算子是：

统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行为和resample和groupby类似

rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用

2292 rows × 3 columns

指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）

一些统计算子，例如相关度和协方等需要同时作两个时间序列。

例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()

在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。

要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数

Python pd.DataFrame(np.random.rand(100,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) 是什么意思？求大神

生成一个DataFrame（类似于Excel的表格），用随机数填充，100行4列，cumsum是为了让填充的数值逐渐增加的（累加），也就是每列从上往下越来越大，每列的列名分别为ABCD。