Compréhension approfondie de Pandas en python (exemples de code)

不言
Libérer: 2018-08-30 10:20:08
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Cet article vous apporte une compréhension approfondie de Pandas en python (exemples de code). Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

1. Filtre

Créez d'abord une matrice de données 6X4.

dates = pd.date_range('20180830', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])
print(df)
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Impression :

             A   B   C   D
2018-08-30   0   1   2   3
2018-08-31   4   5   6   7
2018-09-01   8   9  10  11
2018-09-02  12  13  14  15
2018-09-03  16  17  18  19
2018-09-04  20  21  22  23
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Filtrage simple

Si nous voulons sélectionner les données dans DataFrame, deux manières sont décrites ci-dessous, elles peuvent Pour y parvenir le même objectif :

print(df['A'])
print(df.A)

"""
2018-08-30     0
2018-08-31     4
2018-09-01     8
2018-09-02    12
2018-09-03    16
2018-09-04    20
Freq: D, Name: A, dtype: int64
"""
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Faire en sorte que la sélection s'étende sur plusieurs lignes ou colonnes :

print(df[0:3])
 
"""
            A  B   C   D
2018-08-30  0  1   2   3
2018-08-31  4  5   6   7
2018-09-01  8  9  10  11
"""

print(df['20180830':'20180901'])

"""
            A  B   C   D
2018-08-30  0  1   2   3
2018-08-31  4  5   6   7
2018-09-01  8  9  10  11
"""
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Si df[3:3] sera un objet vide. Ce dernier sélectionne les données entre les balises 20180830 et 20180901, et inclut les deux balises .

peut également être sélectionné via loc, iloc, ix.

Recommandations associées :

Une brève introduction à l'utilisation de la bibliothèque Pandas pour traiter le Big Data en Python

Grâce à Pandas dans Python Explication détaillée de l'analyse des journaux cdn par la bibliothèque

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