2023年7月20日发(作者：)

pythonpandas条件求和_python使⽤pandas计算累积求和的⽅法python 使⽤pandas计算累积求和的⽅法使⽤pandas下的cumsum函数cumsum：计算轴向元素累积加和,返回由中间结果组成的数组.重点就是返回值是"由中间结果组成的数组"import numpy as np'''arr是⼀个2*2*3三维矩阵，索引值为0，1，2cumsum(0)：实现0轴上的累加：以最外⾯的数组元素为单位，以[[1,2,3],[8,9,12]]为开始实现后⾯元素的对应累加cumsum(1)：实现1轴上的累加：以中间数组元素为单位，以[1,2,3]为开始，实现后⾯元素的对应累加cumsum(2)：实现2轴上的累加：以最⾥⾯的元素为累加单位，即1为开始，实现后⾯的元素累加'''arr = ([[[1,2,3],[8,9,12]],[[1,2,4],[2,4,5]]])#2*2*3print((0))#print((2))#print((1))#print((2))print()以上这篇python 使⽤pandas计算累积求和的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持我们。时间： 2019-02-05Pandas最初被作为⾦融数据分析⼯具⽽开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的⽀持. Pandas的名称来⾃于⾯板数据(paneldata)和python数据分析(data analysis).panel data是经济学中关于多维数据集的⼀个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 数据结构: Series:⼀维数组,与Numpy中的⼀维array类似.⼆者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,⽽Array和Python实现按某⼀列关键字分组,并计算各列的平均值,并⽤该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna⽅式实现 groupby⽅式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna⽅式实现 1.按照industryName1列,筛选出业绩 2.筛选出相同⾏业的Series 3.计算平均值mean,采⽤fillna函数填充 到新DataFrame中 5.循环遍历⾏业名称,完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.⼀般来说,⽤pandas处理⼩于100兆的数据,性能不是问题.当⽤pandas来处理100兆⾄⼏个G的数据时,将会⽐较耗时,同时会导致程序因内存不⾜⽽运⾏失败. 当然,像Spark这类的⼯具能够胜任处理100G⾄⼏个T的⼤数据集,但要想充分发挥这些⼯具的优势,通常需要⽐较贵的硬件设备.⽽且,这些⼯具不像pandas那样具有丰富的进⾏⾼质量数据清洗.探索和分析的特性.对于中等规模的数据,我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势,⽽不是换⽤其他⼯具. 本⽂我们讨论pandas的内存使⽤,展⽰怎样前⾔ 如果你从事⼤数据⼯作,⽤Python的Pandas库时会发现很多惊喜.Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的⾓⾊,尤其是对于从Excel和VBA转向Python的⽤户. 所以,对于数据科学家,数据分析师,数据⼯程师,Pandas是什么呢?Pandas⽂档⾥的对它的介绍是: "快速.灵活.和易于理解的数据结构,以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观." 快速.灵活.简单和直观,这些都是很好的特性.当你构建复杂的数据模型时,不需要再花⼤量的开发时间在等待数据处理的pandas读取.写⼊csv数据⾮常⽅便,但是有时希望通过excel画个简单的图表看⼀下数据质量.变化趋势并保存,这时候csv格式的数据就略显不便,因此尝试直接将数据写⼊excel⽂件. pandas可以写⼊⼀个或者⼯作簿,两种⽅法介绍如下: 1.如果是将整个DafaFrame写⼊excel,则调⽤to_excel()⽅法即可实现,⽰例代码如下: # output为要保存的Dataframe _excel('保存路径 + ⽂件名.xlsx') 2.有多个数据需要写⼊多个exce本次分享将介绍如何在Python中使⽤Pandas库实现MySQL数据库的读写.⾸先我们需要了解点ORM⽅⾯的知识 ORM技术 对象关系映射技术,即ORM(Object-Relational Mapping)技术,指的是把关系数据库的表结构映射到对象上,通过使⽤描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象⾃动持久化到关系数据库中. 在Python中,最有名的ORM框架是中典型的ORM中间件有:Hibernate,ibatis,speedframework. SQPandas中根据列的值选取多⾏数据 # 选取等于某些值的⾏记录 ⽤ == [df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某⼀类型的数值 ⽤ isin [df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 ⽤ & [(df['column'] == some_value) &df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的如下所⽰: # 选取等于某些值的⾏记录 ⽤ == [df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某⼀类型的数值 ⽤ [df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 ⽤ & [(df['column'] == some_value) &df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的⾏记录 ⽤ != n数据分析⼯具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本⽂主要是介绍如何对DataFrame数据进⾏操作并结合⼀个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_ #查看各⾏的数据格式df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_() #查看前⼏⾏的数据,默认前5⾏ df_() #查看后⼏concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在⼀起.于是有⼀个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是:concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False)objs 是需要拼接的对象集合,⼀般为列表或者字典 axis=0 是pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作⽤是:是否在原对象基础上进⾏修改 inplace = True:不创建新的对象,直接对原始对象进⾏修改: inplace = False:对数据进⾏修改,创建并返回新的对象承载其修改结果. 默认是False,即创建新的对象进⾏修改,原对象不变,和深复制和浅复制有些类似. 例: inplace=True情况: import pandas as pd import numpy as np df=ame(当unique列在⼀个UNIQUE键上插⼊包含重复值的记录时,我们可以控制MySQL如何处理这种情况:使⽤IGNORE关键字或者ONDUPLICATE KEY UPDATE⼦句跳过INSERT.中断操作或者更新旧记录为新值. mysql> create table menus(id tinyint(4) not nullauto_increment, -> label varchar(10) null,url varchar(20) null,unique key(id)); Query有时候我们想要的数据合并结果是数据的轴向连接,在pandas中这可以通过concat来实现.操作的对象通常是Series. Ipython中的交互代码如下: In [17]: from pandas import Series,DataFrame In [18]: series1 = Series(range(2),index = ['a','b']) In [19]: series2 =Series(range(3),index = ['c','d','e']) In [20]: serie1.什么是ORM ORM 全拼Object-Relation Mapping. 中⽂意为 对象-关系映射. 在MVC/MVT设计模式中的Model模块中都包括优势 (1)只需要⾯向对象编程, 不需要⾯向数据库编写代码. 对数据库的操作都转化成对类属性和⽅法的操作. 不⽤编写各种数据库的sql语句. (2)实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. 不在关注⽤的是...等. 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, ⽽不需要修改代码. 3.本⽂实例讲述了Python实现统计python⽂件中代码,注释及空⽩对应的⾏数.分享给⼤家供⼤家参考,具体如下: 其实代码和空⽩⾏很好统计,难点是注释⾏ python中的注释分为以#开头的单⾏注释 或者以'''开头以'''结尾 或以"""开头以"""结尾的⽂档注释,如: ''' hello world ''' 和 '''hello world''' 思路是⽤is_comment记录是否存在多⾏注释,如果不存在,则判断当前⾏是否以'''开头,是则在 C/C++ 中,传值和传引⽤是函数参数传递的两种⽅式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码. 代码段1: deffoo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 输出:2 print(a) # 输出:1 看了代码段1的同学可能会说参数是值传递. 代码段2: defbar(args): (1) b = [] print(b)# 输出:[] print(id(b)) # 输出:4324106952 b