用Python做数据分析,涉及到的函数实在是太多了,容易忘记,去网上查中文基本上差不到,英文有时候描述不清楚问题。

这里搞个针对个人习惯的函数汇总速查手册,下次需要用一个什么功能,就在这里面查到对应的函数名字,然后取搜索具体用法。随时更新。

Numpy

创建:

创建一个随机数组x*y:

np.empty(x,y)

产生随机数组,产生指定大小随机数组,指定范围随机数组,均匀分布,数组元素在0到1之间

np.random.uniform(0,100,size=5)

-----------Pandas----------

Series

判断是否是唯一的值:

obj.unique()

统计值:

obj.value_counts()

DataFrame:

根据一个列或者多个列进行排序

frame.sort_values(by=['a','b'])

删除列/删除行

del frame['a']

del frame[3]

对整个表应用操作f

frame.apply(f)

对列进行重新排序/重排:

frame.colomns = ['b','c','a']

对每列求和

frame.sum()

对每行求和

frame.sum(axis=1)

求累计和,就是加上前几行的数据的总和

frame.cumsum()

求每列最大值的索引

frame.idxmax() 返回索引

frame.argmax() 返回一个整数值

求每行最大值的索引

frame.idxmax(axis=1)

对每一列进行汇总统计(包括 计数/均值/方差/最小值/分位点/最大值)

frame.describe()

缺失数据/缺失处理:

删除缺失数据(NaN):

丢掉数据:dropna

只丢掉全为空的列: data.dropna(axis=1,how='all')

用指定值填充:fillna

对每个位置判断有无缺失: isnull , notnull

填充缺失数据(NaN):

用指定值填充:

data.fiina(1)

用平均值填充:

data.fillna(data.mean())

修改列名

df=df.rename(columns = {'two':'new_name'})

Numpy - Pandas - Matplot 功能与函数名 速查的更多相关文章

  1. Netsuite Formula > Oracle函数列表速查(PL/SQL单行函数和组函数详解).txt

    PL/SQL单行函数和组函数详解 函数是一种有零个或多个参数并且有一个返回值的程序.在SQL中Oracle内建了一系列函数,这些函数都可被称为SQL或PL/SQL语句,函数主要分为两大类: 单行函数 ...

  2. 123_Power Pivot&Power BI DAX函数说明速查

    博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 说明 1.基于DAX Studio 2.9.2版本导出整理: 2.DAX Studio网站,及时更新下载,DAX学习利器: ...

  3. numpy, pandas, scikit-learn cheat sheet (速查表)

    1. scikit-learn cheat sheet 官方链接如下:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/ Oft ...

  4. 用trie树实现输入提示功能,输入php函数名,提示php函数

    参照刘汝佳的trie树 结构体 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h&q ...

  5. python 数据分析工具之 numpy pandas matplotlib

    作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了 ...

  6. 有关python numpy pandas scipy 等 能在YARN集群上 运行PySpark

    有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Applicat ...

  7. 三、Pandas速查手册中文版

    本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重 ...

  8. pandas 之 groupby 聚合函数

    import numpy as np import pandas as pd 聚合函数 Aggregations refer to any data transformation that produ ...

  9. 【转】Pandas速查手册中文版

    本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重 ...

随机推荐

  1. vue-router单页应用简单示例(一)

    请先完成了项目初始化,具体请看我另一篇博文.vue项目初始化 看一下完成的效果图,很典型的单页应用. .vue后缀名的单文件组件   这里先说一下我对组件的理解.组件,顾名思义就是一组元素组成的一个原 ...

  2. 阿里云ECS 固定带宽变为按量付费的方式

    阿里云ECS 固定带宽变为按量付费的方式 阿里云控制台 2.升降配置-降低配置-降低至最低配置 3.为按量带宽设置一个峰值,例如100M. 4.过几分钟,就自动变为按量付费的带宽了.

  3. python中魔法方法__init__,__str__,__del__的详细使用方法

    1. python中的魔法方法, 类似__init__, __str__等等,这些内置好的特定的方法进行特定的操作时会自动被调用 2. __init__的使用方法 class 类名(object):  ...

  4. shell 的 export命令

    export 功能说明:设置或显示环境变量.语 法:export [-fnp][变量名称]=[变量设置值]补充说明:在shell中执行程序时,shell会提供一组环境变量.export可新增,修改或删 ...

  5. “Linux内核分析”实验一报告

    张文俊 + 原创作品转载请注明出处 + <Linux 内核分析> MOOC 课程 实验要求: 1.总结部分要求阐明自己对“计算机是如何工作的”理解: 2.博客中需要使用实验截图: 实验内容 ...

  6. Linux内核的启动过程分析

    秦鼎涛 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 一.实验目的及要求: 使用gdb跟踪调试内核从s ...

  7. 实训五(Cocos2dx-3.x 打包apk再理解)

    问题说明:Unable to resolve target 'android-10' SDK版本与Cocos项目默认的版本不相符 如果只是执行 cocos compile -p android 只是执 ...

  8. Hadoop 4 MapReduce

    对单词个数统计的MapReduce的案例 Mapper类: package main.java.worldClient; import java.io.IOException; import org. ...

  9. Day Five

    站立式会议 站立式会议内容总结 442 今天:编写具体计划的界面 遇到的问题:相对布局.绝对布局理解不够深刻 明天:完成设定计划时间的功能 331 今天:添加书籍/计划按钮,添加书籍时有一个文件选择 ...

  10. grunt入门讲解1:grunt的基本概念和使用

    Grunt和 Grunt 插件是通过 npm 安装并管理的,npm是 Node.js 的包管理器. Grunt 0.4.x 必须配合Node.js >= 0.8.0版本使用.老版本的 Node. ...