pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧。

(资料图片)

1、Select from table where f1=’a’ and f2=’b’

使用AND或OR选择子集

dfb = df.loc[(df.Week == week) & (df.Day == day)]

OR的话是这样

dfb = df.loc[(df.Week == week)|(df.Day == day)]

2、Select where in

从一个df中选择一个包含在另外一个df的数据，例如下面的sql

select * from table1 where field1 in (select field1 from table2)

我们有一个名为“days”的df，它包含以下值。

如果有第二个df:

可以直接用下面的方式获取

days = [0,1,2] df[df(days)]

3、Select where not in

就像IN一样，我们肯定也要选择NOT IN，这个可能是更加常用的一个需求，但是却很少有文章提到，还是使用上面的数据：

days = [0,1,2] df[~df(days)]

使用~操作符就可以了

4、select sum(*) from table group by

分组统计和求和也是常见的操作，但是使用起来并不简单

df(by=["RepID","Week","CallCycleDay"]).sum()

如果想保存结果或稍后使用它们并引用这些字段，请添加 as_index=False

df.groupby(by=["RepID","Week","CallCycleDay"], as_index=False).sum()

使用as_index= false，可以表的形式保存列。

5、从一个表更另外一个表的字段

我们从一个df中更改了一些值，现在想要更新另外一个df，这个操作就很有用。

dfb = dfa[dfa.field1="somevalue"].copy() dfb["field2"] = "somevalue" dfa.update(dfb)

这里的更新是通过索引匹配的

6、使用apply/lambda创建新字段

我们创建了一个名为address的新字段，它是几个字段进行拼接的。

dfa["address"] = dfa.apply(lambda row: row["StreetName"] + ", " +

7、插入新行

插入新数据的最佳方法是使用concat。我们可以用有pd. datafframe .from_records一将新行转换为df。

newRow = row.copy() newRow.CustomerID = str(newRow.CustomerID)+"-"+str(x) newRow.duplicate = True df = pd.concat([df,pd.DataFrame.from_records([newRow])])

8、更改列的类型

可以使用astype函数将其快速更改列的数据类型

df = pd.read_excel(customers_.xlsx") df["Longitude"] = df["Longitude"].astype(str) df["Latitude"] = df["Longitude"].astype(str)

9、删除列

使用drop可以删除列

def cleanColumns(df):  for col in df.columns:      return df

10、地图上标注点

这个可能是最没用的技巧，但是他很好玩。

这里我们有一些经纬度的数据。

现在我们把它根据经纬度在地图上进行标注：

df_clustercentroids = pd.read_csv(centroidFile) lst_elements = sorted(list(dfm.cluster2.unique())) lst_colors = ["#%06X" % np.random.randint(0, 0xFFFFFF) for i in range(len(lst_elements))] dfm["color"] = dfm["cluster2"] dfm["color"] = dfm["color"].apply(lambda x:lst_colors[lst_elements.index(x)])  m = folium.Map(locatinotallow=[dfm.iloc[0].Latitude,dfm.iloc[0].Longitude], zoom_start = 9)  for index, row in dfm.iterrows():  folium.CircleMarker(locatinotallow=[float(row["Latitude"]), float(row["Longitude"])],radius=4,popup=str(row["RepID"]) + "|" +str(row.CustomerID),color=row["color"],fill=True,fill_color=row["color"] ).add_to(m)  for index, row in df_clustercentroids.iterrows():  folium.Marker(locatinotallow=[float(row["Latitude"]), float(row["Longitude"])],popup=str(index) + "|#=" + str(dfm.loc[dfm.cluster2==index].groupby(["cluster2"])["CustomerID"].count().iloc[0]),icnotallow=folium.Icon(color="black",icon_color=lst_colors[index]),tooltip=str(index) + "|#=" + str(dfm.loc[dfm.cluster2==index].groupby(["cluster2"])["CustomerID"].count().iloc[0])).add_to(m)   m

结果如下

关键词： 另外一个 改了一些 可以使用 数据处理 数据类型