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  1. pandas.dataframe按行索引表达式选取方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pandas.dataframe按行索引表达式选取方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38549721
  1. 详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法

  2. 可以通过遍历的方法: pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm 选择列 使用类字典属性,返回的是Series类型 data[‘w’] 遍历Series for index in data['w'] .index: time_dis = data['w'] .get(index) pandas.DataFrame.at 根据行索引和列名,获取一个元素的值 >>> df =
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:32768
    • 提供者:weixin_38716556
  1. pandas.dataframe按行索引表达式选取方法

  2. 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]
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:34816
    • 提供者:weixin_38741996
  1. SciPy.org 003 用PyQt5显示pandas的DataFrame数据

  2. pandas中的DataFrame有以下基本属性:   属性 描述 1 values 返回ndarray类型对象 2 index 行索引 3 columns 列索引 4 axes 行和列索引 5 T 行和列对换 6 info 对象信息 7 head(i) 显示前i行数据 8 tail(i) 显示后i行数据 9 describe() 数据按列的统计信息 10 DataFrame() 初始化 创建一个df数据: data = {'性别':
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:63488
    • 提供者:weixin_38535808
  1. pandas.DataFrame 索引

  2. pandas.DataFrame 索引df.loc / df:选择行与列df:选择列df.loc:选择行df.iloc:按整数位置选择行布尔型索引多重索引 df.loc / df:选择行与列 df:选择列 默认一般用于选择列,但也可以选择行 import numpy import pandas df = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(12).reshape(3,4), index = ["one","two","three"],columns = lis
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_38603219
  1. pandas的排序和排名的具体使用

  2. 有的时候我们可以要根据索引的大小或者值的大小对Series和DataFrame进行排名和排序。 一、排序 pandas提供了sort_index方法可以根据行或列的索引按照字典的顺序进行排序 a、Series排序 1、按索引进行排序 #定义一个Series s = Series([1,2,3],index=[a,c,b]) #对Series的索引进行排序,默认是升序 print(s.sort_index()) ''' a 1 b 3 c 2 '''
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    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38750406
  1. bar_chart_race:使用matplotlib在Python中创建动画条形图竞赛-源码

  2. 条形图竞赛 使用matplotlib或plotly在Python中制作动画条形图和折线图竞赛。 官方文件 请访问以获取详细的使用说明。 安装 使用以下任一方式安装: pip install bar_chart_race conda install -c conda-forge bar_chart_race 快速开始 必须以包含“宽”数据的pandas DataFrame开头,其中: 每行代表一个时间段 每列均包含特定类别的值 索引包含时间部分(可选) 以下数据是格式正确的示例。它按日期显示了
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    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_42126865
  1. sqlalchemy_challenge-源码

  2. SQLAlchemy_Challenge-冲浪! 步骤1-气候分析与探索 降水分析 首先查找数据集中的最新日期。 使用该日期,通过查询前12个月的数据来检索最近12个月的降水数据。 仅选择date和prcp值。 将查询结果加载到Pandas DataFrame中,并将索引设置为date列。 按date对DataFrame值进行排序。 使用DataFrame plot方法绘制结果。 使用熊猫打印降水数据的摘要统计信息。 车站分析 设计查询以计算数据集中的工作站总数。 设计查询以查找最
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    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:487424
    • 提供者:weixin_42102358
  1. sqlalchemy挑战-源码

  2. sqlalchemy挑战 情况 我决定要在夏威夷的檀香山度过一个长假。 为了最大限度地利用这个难得的机会,我决定对该地区进行一些气候分析。 任务 我决定使用SQLAlchemy和Flask应用程序进行分析,并创建一个网页来查看我的结果。 任务1:气候分析与探索 降水分析 首先查找数据集中的最新日期。 使用该日期,通过查询前12个月的数据来检索最近12个月的降水数据。 请注意,您不会将日期作为变量传递给查询。 仅选择日期和prcp值。 将查询结果加载到Pandas DataFrame中,并将索引设
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    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42116604
  1. 数据测试教程:针对数据科学家的简短教程,介绍如何编写代码和数据测试-源码

  2. 数据科学最佳测试实践 数据科学家的简短教程,内容涉及如何为您的代码和数据编写测试。 在学习本教程之前,请通读此README文件,因为该文件包含许多有用的信息,可帮助您最好地准备本教程。 如何使用这个仓库 教程笔记在Jupyter笔记本中输入,并且静态HTML版本在文件夹下提供。 对于非奖金材料,我建议按顺序阅读笔记。 除项目外,奖金材料可以任何顺序处理。 在教程中,请确保打开HTML版本。 必备知识 我假设您属于以下类型的编码器: 您是一种数据分析类型,他知道如何使用Pandas读取/写入CS
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    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42118056
  1. Python进行数据提取的方法总结

  2. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata。 import numpy as np import pandas as pd loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx')) 设置索引字段 在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。 Loandata = loandata.set_index('member_id') 按行提取信息 第一步是按行提取数据
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    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38634323