Tạo một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 bằng cách chuyển một mảng NumPy, với chỉ mục ngày giờ bằng cách sử dụng
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]3 và các cột được gắn nhãn
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988
Tạo một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 bằng cách chuyển từ điển các đối tượng có thể được chuyển đổi thành cấu trúc giống chuỗi
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
Các cột của kết quả
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 có dtype khác nhau.
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object
Nếu bạn đang sử dụng IPython, tính năng hoàn thành tab cho tên cột [cũng như thuộc tính công khai] sẽ tự động được bật. Đây là một tập hợp con của các thuộc tính sẽ được hoàn thành
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated
Như bạn có thể thấy, các cột
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]6,
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]7,
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]8 và
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]9 sẽ tự động hoàn thành tab.
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]20 và
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]21 cũng ở đó;
Đang xem dữ liệu#
Xem phần Thông tin cơ bản .
Sử dụng
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]22 và
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]23 để xem các hàng trên cùng và dưới cùng của khung tương ứng
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]6
Hiển thị
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]24 hoặc
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]25
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]9
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]26 đưa ra biểu diễn NumPy của dữ liệu cơ bản. Lưu ý rằng đây có thể là một hoạt động tốn kém khi
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 của bạn có các cột với các loại dữ liệu khác nhau, dẫn đến sự khác biệt cơ bản giữa gấu trúc và NumPy. Mảng NumPy có một dtype cho toàn bộ mảng, trong khi pandas DataFrames có một dtype trên mỗi cột. Khi bạn gọi
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]26, pandas sẽ tìm thấy NumPy dtype có thể chứa tất cả các dtypes trong DataFrame. Điều này có thể kết thúc bằng
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]29, yêu cầu truyền mọi giá trị cho một đối tượng Python
Đối với
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988400,
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 của chúng tôi trong số tất cả các giá trị dấu phẩy động và
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]26 nhanh và không yêu cầu sao chép dữ liệu
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]
Đối với
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988403,
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 với nhiều kiểu chữ,
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]26 tương đối đắt
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2
Ghi chú
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]26 không bao gồm nhãn chỉ mục hoặc cột trong đầu ra
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988407 hiển thị tóm tắt thống kê nhanh về dữ liệu của bạn
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498840
Chuyển đổi dữ liệu của bạn
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498841
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988408 sắp xếp theo một trục
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498842
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988409 sắp xếp theo giá trị
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498843
Lựa chọn #
Ghi chú
Mặc dù các biểu thức Python/NumPy tiêu chuẩn để chọn và cài đặt là trực quan và hữu ích cho công việc tương tác, nhưng đối với mã sản xuất, chúng tôi khuyên dùng các phương pháp truy cập dữ liệu gấu trúc được tối ưu hóa,
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988410,
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988411,
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988412 và
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988413
Xem tài liệu lập chỉ mục Lập chỉ mục và chọn dữ liệu và Đa chỉ mục / Lập chỉ mục nâng cao.
Nhận#
Chọn một cột duy nhất, mang lại một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]1, tương đương với
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988415
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498844
Chọn qua
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988416 [
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988417], sẽ cắt các hàng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498845
Lựa chọn theo nhãn#
Xem thêm trong Lựa chọn theo Nhãn bằng cách sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988412 hoặc
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988410.
Để có được một mặt cắt ngang bằng cách sử dụng nhãn
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498846
Chọn trên nhiều trục theo nhãn
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498847
Hiển thị cắt nhãn, bao gồm cả hai điểm cuối
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498848
Giảm kích thước của đối tượng được trả về
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.52498849
Để có được một giá trị vô hướng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249880
Để truy cập nhanh vào vô hướng [tương đương với phương pháp trước]
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249881
Lựa chọn theo vị trí#
Xem thêm trong Lựa chọn theo Vị trí bằng cách sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988413 hoặc
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988410.
Chọn qua vị trí của các số nguyên đã truyền
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249882
Theo các lát số nguyên, hoạt động tương tự như NumPy/Python
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249883
Theo danh sách các vị trí số nguyên, tương tự như kiểu NumPy/Python
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249884
Để cắt các hàng một cách rõ ràng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249885
Để cắt các cột một cách rõ ràng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249886
Để nhận được một giá trị rõ ràng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249887
Để truy cập nhanh vào vô hướng [tương đương với phương pháp trước]
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249888
Lập chỉ mục Boolean#
Sử dụng các giá trị của một cột để chọn dữ liệu
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.5249889
Chọn các giá trị từ DataFrame khi đáp ứng điều kiện boolean
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo0
Sử dụng phương pháp
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988422 để lọc
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo1
Cài đặt#
Đặt cột mới sẽ tự động căn chỉnh dữ liệu theo chỉ mục
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo2
Đặt giá trị theo nhãn
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo3
Đặt giá trị theo vị trí
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo4
Cài đặt bằng cách gán với một mảng NumPy
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo5
Kết quả của các thao tác cài đặt trước
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo6
Thao tác
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988423 với cài đặt
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo7
Dữ liệu bị mất#
pandas chủ yếu sử dụng giá trị
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988424 để biểu thị dữ liệu bị thiếu. Theo mặc định, nó không được bao gồm trong tính toán. Xem phần Dữ liệu bị thiếu .
Lập chỉ mục lại cho phép bạn thay đổi/thêm/xóa chỉ mục trên một trục cụ thể. Điều này trả về một bản sao của dữ liệu
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo8
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988425 loại bỏ bất kỳ hàng nào thiếu dữ liệu
In [9]: df2 = pd.DataFrame[ ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp["20130102"], ...: "C": pd.Series[1, index=list[range[4]], dtype="float32"], ...: "D": np.array[[3] * 4, dtype="int32"], ...: "E": pd.Categorical[["test", "train", "test", "train"]], ...: "F": "foo", ...: } ...: ] ...: In [10]: df2 Out[10]: A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo9
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988426 điền dữ liệu còn thiếu
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object0
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988427 nhận mặt nạ boolean trong đó các giá trị là
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988428
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object1
hoạt động #
Xem Phần cơ bản về Hoạt động nhị phân .
Số liệu thống kê #
Các hoạt động nói chung loại trừ dữ liệu bị thiếu
Thực hiện thống kê mô tả
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object2
Hoạt động tương tự trên trục khác
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object3
Vận hành với các đối tượng có kích thước khác nhau và cần căn chỉnh. Ngoài ra, gấu trúc tự động phát sóng theo kích thước đã chỉ định
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object4
Áp dụng#
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988429 áp dụng chức năng do người dùng xác định cho dữ liệu
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object5
biểu đồ #
Xem thêm tại Lập biểu đồ và rời rạc hóa .
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object6
Phương thức chuỗi #
Series được trang bị một tập hợp các phương thức xử lý chuỗi trong thuộc tính
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988430 giúp dễ dàng thao tác trên từng phần tử của mảng, như trong đoạn mã bên dưới. Lưu ý rằng khớp mẫu trong
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988430 thường sử dụng các biểu thức chính quy theo mặc định [và trong một số trường hợp luôn sử dụng chúng]. Xem thêm tại Phương thức chuỗi vector hóa .
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object7
Hợp nhất #
Concat#
gấu trúc cung cấp nhiều phương tiện khác nhau để dễ dàng kết hợp các đối tượng Sê-ri và DataFrame với nhiều loại logic thiết lập khác nhau cho các chỉ mục và chức năng đại số quan hệ trong trường hợp hoạt động kiểu nối/hợp nhất
Xem phần Hợp nhất .
Nối các đối tượng gấu trúc với nhau dọc theo một trục với
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988432
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object8
Ghi chú
Thêm một cột vào
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 tương đối nhanh. Tuy nhiên, thêm một hàng yêu cầu một bản sao và có thể tốn kém. Chúng tôi khuyên bạn nên chuyển một danh sách các bản ghi dựng sẵn cho hàm tạo
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 thay vì xây dựng một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 bằng cách nối thêm các bản ghi vào nó một cách lặp đi lặp lại
Tham gia#
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988436 cho phép các kiểu nối kiểu SQL dọc theo các cột cụ thể. Xem phần Kết hợp kiểu cơ sở dữ liệu .
In [11]: df2.dtypes Out[11]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object9
Một ví dụ khác có thể được đưa ra là
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated0
Nhóm #
Theo nhóm theo nhóm, chúng tôi đang đề cập đến một quy trình liên quan đến một hoặc nhiều bước sau
Chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên một số tiêu chí
Áp dụng một chức năng cho từng nhóm một cách độc lập
Kết hợp các kết quả thành một cấu trúc dữ liệu
Xem phần Nhóm .
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated1
Nhóm và sau đó áp dụng hàm
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988437 cho các nhóm kết quả
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated2
Nhóm theo nhiều cột tạo thành một chỉ mục phân cấp và một lần nữa chúng ta có thể áp dụng hàm
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988437
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated3
Định hình lại #
Xem các phần về Lập chỉ mục theo thứ bậc và Định hình lại .
Cây rơm#
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated4
Phương thức
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988439 “nén” một mức trong các cột của DataFrame
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated5
Với DataFrame hoặc Sê-ri "xếp chồng" [có
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988440 là
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988441], hoạt động nghịch đảo của
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988439 là
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988443, theo mặc định, giải phóng cấp độ cuối cùng
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated6
Bảng tổng hợp #
Xem phần về Bảng tổng hợp .
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated7
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988444 xoay một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2 chỉ định
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988446,
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988441 và
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988448
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated8
Chuỗi thời gian#
pandas có chức năng đơn giản, mạnh mẽ và hiệu quả để thực hiện các thao tác lấy mẫu lại trong quá trình chuyển đổi tần số [e. g. , chuyển đổi dữ liệu thứ hai thành dữ liệu 5 phút]. Điều này cực kỳ phổ biến trong nhưng không giới hạn ở các ứng dụng tài chính. Xem phần Chuỗi thời gian .
In [12]: df2. # noqa: E225, E999 df2.A df2.bool df2.abs df2.boxplot df2.add df2.C df2.add_prefix df2.clip df2.add_suffix df2.columns df2.align df2.copy df2.all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated9
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988449 bản địa hóa chuỗi thời gian thành múi giờ
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]60
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988450 chuyển đổi chuỗi thời gian nhận biết múi giờ sang múi giờ khác
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]61
Chuyển đổi giữa các biểu diễn khoảng thời gian
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]62
Chuyển đổi giữa thời gian và dấu thời gian cho phép sử dụng một số hàm số học thuận tiện. Trong ví dụ sau, chúng tôi chuyển đổi tần suất theo quý có năm kết thúc vào tháng 11 thành 9 giờ sáng của cuối tháng sau khi kết thúc quý
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]63
phân loại #
gấu trúc có thể bao gồm dữ liệu phân loại trong một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2. Để biết tài liệu đầy đủ, hãy xem giới thiệu danh mục và tài liệu API .
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]64
Chuyển đổi các điểm thô thành kiểu dữ liệu phân loại
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]65
Đổi tên các danh mục thành tên có ý nghĩa hơn
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]66
Sắp xếp lại các danh mục và đồng thời thêm các danh mục còn thiếu [các phương thức trong
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988452 trả về một
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]1 mới theo mặc định]
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]67
Sắp xếp theo thứ tự trong danh mục, không theo thứ tự từ vựng
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]68
Nhóm theo cột phân loại cũng hiển thị các danh mục trống
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]69
âm mưu #
Xem tài liệu Plotting .
Chúng tôi sử dụng quy ước chuẩn để tham khảo API matplotlib
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]90
Phương pháp
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988454 được sử dụng để đóng cửa sổ hình
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]91
Nếu chạy dưới Jupyter Notebook, cốt truyện sẽ xuất hiện trên
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988455. Nếu không thì sử dụng matplotlib. pyplot. show để hiển thị nó hoặc matplotlib. pyplot. savefig để ghi nó vào một tập tin
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]92
Trên DataFrame, phương thức
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988455 rất thuận tiện để vẽ tất cả các cột có nhãn
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]93
Nhập và xuất dữ liệu#
CSV#
Ghi vào tệp csv. sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988457
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]94
Đọc từ tệp csv. sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988458
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]95
HDF5 #
Đọc và ghi vào Cửa hàng HDF .
Ghi vào Cửa hàng HDF5 bằng cách sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988459
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]96
Đọc từ Cửa hàng HDF5 bằng cách sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988460
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]97
Excel#
Đọc và ghi vào Excel .
Ghi vào tệp excel bằng cách sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988461
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]98
Đọc từ tệp excel bằng cách sử dụng
In [5]: dates = pd.date_range["20130101", periods=6] In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex[['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'] In [7]: df = pd.DataFrame[np.random.randn[6, 4], index=dates, columns=list["ABCD"]] In [8]: df Out[8]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988462
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]99
Gotchas#
Nếu bạn đang cố gắng thực hiện một thao tác boolean trên
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]1 hoặc
In [17]: df.to_numpy[] Out[17]: array[[[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]]]2, bạn có thể thấy một ngoại lệ như