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    行和列

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宽行读取的功能有哪些

云栖大讲堂 2019-12-01 20:59:23 1030 浏览量 回答数 0

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Pandas是Python的一个大数据处理模块。Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列。 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引。 columns:列索引。 values:值的二维数组。 name:名字。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有’name’,’age’,’addr’三个属性,可以使用fame[‘name’]查看属性列内容,也可以fame.name这样直接查看。 frame按照’属性提取出来的每个列是一个Series类。 DataFrame类可以使用布尔型索引。 groupby(str|array…)函数:可以使用frame中对应属性的str或者和frame行数相同的array作为参数还可以使用一个会返回和frame长度相同list的函数作为参数,如果使用函数做分组参数,这个用做分组的函数传入的参数将会是fame的index,参数个数任意。使用了groupby函数之后配合,size()函数就可以对groupby结果进行统计。 groupby后可以使用: size():就是count sum():分组求和 apply(func,axis=0):在分组上单独使用函数func返回frame,不groupby用在DataFrame会默认将func用在每个列上,如果axis=1表示将func用在行上。 reindex(index,column,method):用来重新命名索引,和插值。 size():会返回一个frame,这个frame是groupby后的结果。 sum(n).argsort():如果frame中的值是数字,可以使用sum函数计算frame中摸个属性,各个因子分别求和,并返回一个Series,这个Series可以做为frame.take的参数,拿到frame中对应的行。 pivot_table(操作str1,index=str2,columns=str3,aggfunc=str4)透视图函数: str1:是给函数str4作为参数的部分。 str2:是返回frame的行名。 str3:是返回frame的列名。 str4:是集合函数名,有’mean’,’sum’这些,按照str2,str3分组。 使用透视图函数之后,可以使用.sum()这类型函数,使用后会按照index和columns的分组求和。 order_index(by,ascending): 返回一个根据by排序,asceding=True表示升序,False表示降序的frame concat(list):将一个列表的frame行数加起来。 ix[index]:就是行索引,DataFrame的普通下标是列索引。 take(index):作用和ix差不多,都是查询行,但是ix传入行号,take传入行索引。 unstack():将行信息变成列信息。 apply(func,axis=0)和applymap(func):apply用在DataFrame会默认将func用在每个列上,如果axis=1表示将func用在行上。applymap表示func用在每个元素上。 combine_first(frame2):combine_first会把frame中的空值用frame1中对应位置的数据进行填充。Series方法也有相同的方法。 stack()函数,可以将DataFrame的列转化成行,原来的列索引成为行的层次索引。(stack和unstack方法是两个互逆的方法,可以用来进行Series和DataFrame之间的转换) duplicated():返回一个布尔型Series,表示各行是否重复。 drop_duplicates():返回一个移除了重复行后的DataFrame pct_change():Series也有这个函数,这个函数用来计算同colnums两个相邻的数字之间的变化率。 corr():计算相关系数矩阵。 cov():计算协方差系数矩阵。 corrwith(Series|list,axis=0):axis=0时计算frame的每列和参数的相关系数。 数据框操作 df.head(1) 读取头几条数据 df.tail(1) 读取后几条数据 df[‘date’] 获取数据框的date列 df.head(1)[‘date’] 获取第一行的date列 df.head(1)‘date’ 获取第一行的date列的元素值 sum(df[‘ability’]) 计算整个列的和 df[df[‘date’] == ‘20161111’] 获取符合这个条件的行 df[df[‘date’] == ‘20161111’].index[0] 获取符合这个条件的行的行索引的值 df.iloc[1] 获取第二行 df.iloc1 获取第二行的test2值 10 mins to pandas df.index 获取行的索引 df.index[0] 获取第一个行索引 df.index[-1] 获取最后一个行索引,只是获取索引值 df.columns 获取列标签 df[0:2] 获取第1到第2行,从0开始,不包含末端 df.loc[1] 获取第二行 df.loc[:,’test1’] 获取test1的那一列,这个冒号的意思是所有行,逗号表示行与列的区分 df.loc[:,[‘test1’,’test2’]] 获取test1列和test2列的数据 df.loc[1,[‘test1’,’test2’]] 获取第二行的test1和test2列的数据 df.at[1,’test1’] 表示取第二行,test1列的数据,和上面的方法类似 df.iloc[0] 获取第一行 df.iloc[0:2,0:2] 获取前两行前两列的数据 df.iloc[[1,2,4],[0,2]] 获取第1,2,4行中的0,2列的数据 (df[2] > 1).any() 对于Series应用any()方法来判断是否有符合条件的

世事皆空 2019-12-02 01:07:19 0 浏览量 回答数 0

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表格存储的使用限制有什么

云栖大讲堂 2019-12-01 20:54:04 1120 浏览量 回答数 0

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如何同时比较不同数据流中的两个列?

游客6qcs5bpxssri2 2019-12-01 20:01:40 10 浏览量 回答数 1

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什么是表格存储的数据模型

云栖大讲堂 2019-12-01 20:53:56 1450 浏览量 回答数 0

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表格存储Table Store限制项有什么

云栖大讲堂 2019-12-01 21:04:39 1310 浏览量 回答数 0

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Table Store(原OTS)-表,行,列和值

云栖大讲堂 2019-12-01 21:05:12 1198 浏览量 回答数 0

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HBase数据模型解析和基本的表设计分析

pandacats 2019-12-20 21:05:54 0 浏览量 回答数 0

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主键列自增的功能有哪些

云栖大讲堂 2019-12-01 20:59:20 1135 浏览量 回答数 0

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表格存储的主键和属性

云栖大讲堂 2019-12-01 20:53:59 1398 浏览量 回答数 0

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表中每一行都应该有可以唯一标识自己的一列(或一组列)。 一个顾客可以使用顾客编号列,而订单可以使用订单 ID,雇员可以使用雇员 ID 或 雇员社会保险号。 主键(primary key)一列(或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。 唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全的方法保证只设计相关的行。 虽然并不总是都需要主键,但大多数数据库设计人员都应保证他们创建的每个表有一个主键,以便于以后数据操纵和管理 表中的任何列都可以作为主键,只要它满足一下条件: 1、任何两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值(主键列不允许 NULL 值) 主键值规范:这里列出的规则是 MySQL 本身强制实施的。 主键的最好习惯: 除 MySQL 强制实施的规则外,应该坚持的几个普遍认为的最好习惯为: 1、不更新主键列的值 2、不重用主键列的值 3、不在主键列中使用可能会更改的值(例如,如果使用一个名字作为主键以标识某个供应商,应该供应商合并和更改其名字时,必须更改这个主键) 总之:不应该使用一个具有意义的 column(id 本身并不保存表 有意义信息)作为主键,并且一个表必须要有一个主键,为方便扩展、松耦合,高可用的系统做铺垫。 来源:https://ruby-china.org/topics/26352

AA大大官 2020-03-31 13:00:29 0 浏览量 回答数 0

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spark到pandas

社区小助手 2019-12-01 19:28:48 639 浏览量 回答数 1

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使用OLD和NEW关键字,能够访问受触发程序影响的行中的列(OLD和NEW不区分大小写)。在INSERT触发程序中,仅能使用NEW.col_name,没有旧行。在DELETE触发程序中,仅能使用OLD.col_name,没有新行。在UPDATE触发程序中,可以使用OLD.col_name来引用更新前的某一行的列,也能使用NEW.col_name来引用更新后的行中的列。用old.xxx来表示旧数据, new.xxx来表示新插入的值. 

小旋风柴进 2019-12-02 02:05:33 0 浏览量 回答数 0

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表格存储Table Store-主键,数据分片,数据分片键

云栖大讲堂 2019-12-01 21:04:38 1186 浏览量 回答数 0

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C中带有pthread的两个矩阵的乘积

游客ufivfoddcd53c 2020-01-04 11:45:31 0 浏览量 回答数 1

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schema设计原则是什么

云栖大讲堂 2019-12-01 21:31:30 1293 浏览量 回答数 0

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将n个行和n个列转移到单列中| Python 3

is大龙 2020-03-24 21:37:53 5 浏览量 回答数 1

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服务器运维工程师必须掌握的命令vi

运维专家KQ 2019-12-01 22:06:06 9938 浏览量 回答数 7

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Java POI读取Excel的时候怎么按列读取

蛮大人123 2019-12-01 20:08:50 3814 浏览量 回答数 1

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如何将Sql列转换为行?

心有灵_夕 2019-12-24 21:45:11 5 浏览量 回答数 1

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jquery选中表格行和列高亮显示问题

a123456678 2019-12-01 20:18:14 805 浏览量 回答数 1

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如何操作UpdateRow

云栖大讲堂 2019-12-01 20:59:41 890 浏览量 回答数 0

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请教一下大大神们关于java导入Excel的问题:报错

kun坤 2020-06-06 15:35:28 0 浏览量 回答数 1

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一个覆盖索引是一个包含所有的,甚至更多的指标,您需要为您查询列。 例如,这: SELECT * FROM tablename WHERE criteria 通常将使用索引来加快使用条件检索哪些行的分辨率,但随后它将转到完整表以检索行。 但是,如果索引包含column1,column2和column3列,则此sql: SELECT column1, column2 FROM tablename WHERE criteria 并且,如果可以使用特定的索引来加快要检索的行的解析度,则该索引已经包含了您感兴趣的列的值,因此不必去表中检索行,但可以直接从索引产生结果。 如果您看到典型的查询使用1-2列来解析哪些行,然后通常添加另外1-2列,则也可以使用此方法,最好追加这些额外的列(如果它们在整个过程中都是相同的)添加到索引,以便查询处理器可以从索引本身获取所有内容。 这是一篇文章:索引覆盖可提高该主题上的SQL Server查询性能。

保持可爱mmm 2019-12-02 03:16:23 0 浏览量 回答数 0

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如果一个表没有主键和一个不为null的唯一索引,InnoDB将会自动增加一个6字节(48位)的整数列,被叫做行ID,聚集数据都是依靠这列的。这列既不能通过任何查询获取到也不能做像基于行复制的任何内部操作。一般建议用整型做主键

无名海风 2019-12-02 01:56:34 0 浏览量 回答数 0

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表是数据存储单元。它在逻辑上是由行和列组成的二维结构,列的数量和顺序是固定的,并且每一列拥有一个名字。行的数目是变化的,它反映了在一个给定时刻表中存储的数据量。每一列都有一个数据类型,数据类型约束着一组可以分配给列的可能值,并且它为列中存储的数据赋予了语义,详情请参见交互式分析支持的数据类型。 在交互式分析中,表被分为以下两种类型: 1. 内部表:是指存储在交互式分析中的表,表中的数据类型可以是交互式分析支持的任意一种类型。 2. 外部表:是指不真正存储在交互式分析中的表,可以通过调用、或者直接读取的方式获取表数据。 在交互式分析中关于表的操作请参见创建和管理表。

LiuWH 2020-03-24 09:50:21 0 浏览量 回答数 0

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如何在python xlwings中找到Excel的第一个数据行和列

is大龙 2020-03-24 22:25:13 0 浏览量 回答数 1

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表格存储的数据操作(一)

云栖大讲堂 2019-12-01 20:57:57 1258 浏览量 回答数 0

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MySQL数据库行、列去重问题

蛮大人123 2019-12-01 19:51:05 1556 浏览量 回答数 1

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Python:如何传递下一行DataFrame.apply()方法?

is大龙 2020-03-24 09:29:22 0 浏览量 回答数 1
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