本篇文章给大家带来的内容是关于python中Pandas的深入理解(代码示例) ,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
一、筛选
先建立一个 6X4 的矩阵数据。
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)
打印:
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
简单的筛选
如果我们想选取 DataFrame
中的数据,下面描述了两种途径, 他们都能达到同一个目的:
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 """
让选择跨越多行或多列:
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 """
如果df[3:3]
将会是一个空对象。后者选择20180830
到20180901
标签之间的数据,并且包括这两个标签。
还可以通过 loc
, iloc
, ix
进行选择。
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以上是python中Pandas的深入理解(代码示例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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