pandas是基于numpy包扩展而来的,因而numpy的绝大多数方法在pandas中都能适用. pandas中我们要熟悉两个数据结构Series 和DataFrame Series是类似于数组的对象,它有一组数据和与之相关的标签组成. import pandas as pd object=pd.Series([2,5,8,9]) print(object) 结果为: 0 21 52 83 9dtype: int64 结果中包含一列数据和一列标签我们可以用values和index分别进行引用 p…

手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据,但原始数据并不规范,需要处理后才能进一步使用. 本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理. 照例先说下我的运行环境,如下: windows 7, 64位 python 3.5 pandas 0.19.2版本 在拿到原始数据后,我们先来看看数据的情况,并思考下我们需要什么样的数据结果. 下面是原始数据: 在本文中,我们需要以下的初步结果,以供以后继续使用. 可以看到,原始数据中,跟企业相关的数据中(“Sales”,“Prof…

1,处理重复数据 使用duplicated检测重复的行,返回一个series,如果不是第一次出现,也就是有重复行的时候,则为True: 对应的,可以使用drop_duplicates来删除重复的行: 以上两个方法,都不能有重复的列! 2.map函数:列处理 map() 是一个Series的函数,DataFrame结构中没有map().map()将一个自定义函数应用于Series结构中的每个元素(elements). 传入一个拉姆达表达式: 可以通过不存在的列名,利用map映射新增一列:(当然,此…

首先,数据加载 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,期中read_csv和read_table这两个使用最多. 1.删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True. - keep参数:指定保留哪一重复的行数据 - True 重复的行 创建具有重复元素行的DataFrame from pandas import Series,DataFrame imp…

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',…

pandas模块 更高级的数据分析工具基于NumPy构建包含Series和DataFrame两种数据结构,以及相应方法 调用方法:from pandas import  Series, DataFrameimport pandas as pd Series又像数组又像字典:有序通常是同构的元素采用NumPy中的数据类型既以按键索引,又可以按序号索引 默认创建:   以字典形式创建 以常规形式创建 Series算术运算中按照键来对齐 NaN和数字做运算,得NaN DataFrame 很像一个Exc…

利用pandas对数据进行预处理然后再使用matplotlib对处理后的数据进行数据可视化是数据分析中常用的方法. 第一组例子(星巴克咖啡店) 假如我们现在有这样一组数据:星巴克在全球的咖啡店信息,如下图所示.数据来源:starbucks_store_locations. 店铺总数排名前10的国家 # coding=utf-8 # 统计店铺数排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplot…

首先熟悉numpy随机n维数组的生成方法(只列出常用的函数): np.random.random([3, 4]) #生成shape为[3, 4]的随机数组,随机数范围[0.0, 1.0) np.random.rand(3,4,5) #生成shape为[3, 4, 5]的随机数组,随机数范围[0.0, 1.0) np.random.randn(3,4) #生成shape为[3,4]的随机数组,其中样本符合标准正态分布 pandas两种典型数据结构及创建方式: Series In [4]: s =…

1. 查看数值数据的整体分布情况 datafram.describe() 输出: agecount 1463.000000mean 22.948052std 8.385384min 13.00000025% 17.00000050% 20.00000075% 27.000000max 64.000000 其中的25%,50%这些是百分位数. 百分位数的定义为:       统计学术语,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.可表示…

pandas是在numpy的基础上建立的新程序库,提供了一种高效的DataFrame数据结构. DataFrame本质上是一种带行标签和列标签.支持相同数据类型和缺失值的多维数组. 先看版本信息: pandas主要包含了3种数据结构:Series,DataFrame和Index 1. pandas的Series对象 2. Pandas的DataFrame对象 DataFrame可以堪称是二维数组 3. Pandas的Index对象 一个不可变数组胡总和有序数组…

Pandas中的数据结构 Series: 一维数组,类似于Python中的基本数据结构list,区别是Series只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率.就像数据库中的列数据: DataFrame: 二维的表格型数据结构.很多功能与R中的data.frame类似.可以将DataFrame理解为Series的容器: Panel:三维的数组,可以理解为DataFrame的容器. Series是一个一维的类似的数组对象,包含一个数组的数据(任何NumPy的数据类型)和一个与数…

Datatime 是 Python 中一种时间数据类型,对于不同时间格式之间的转换是比较方便的,而在 Pandas 中也同样支持 DataTime 数据机制,可以借助它实现许多有用的功能,例如 1,函数to_datetime() 将数据列表中的 Series 列转化为 datetime 类型, #Convert the type to datetime apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date) apple['Date'].head() # 0 2014-07…

Pandas是在Numpy基础上建立的新程序库,提供了一种高效的DataFrame数据结构 本质是带行标签 和 列标签.支持相同类型数据和缺失值的 多维数组 增强版的Numpy结构化数组 行和列不在只是简单的整数索引,还可以带上标签, 三个基本数据结构 Series DataFrame Index Series Series将一组数据和一组索引绑定在一起 可以通过values 和 index属性获取数据, 与Numpy数据的区别:Numpy数组通过隐式定义的整数索引获取数值,Pandas 的Se…

描述:行标签为日期,列标签为时间,表哥的值是 float 的数值# 一. 读取 csv 文件df=pd.read_csv("delay_3.csv",encoding = "utf-8")# 二. 默认读取是行索引是 0 开始计数的,datestr 被作为文本读成了单元格数据,将datestr 转换成时间,并建立索引# 2.1 要把 datestr 列转换成时间格式df['datestr'] = pd.to_datetime(df['datestr'])# 2.2…

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上周公司对所有员工封闭培训了一个星期,期间没收手机,基本上博客的更新都停止了,尽管培训时间不长,但还是有些收获,不仅来自于培训讲师的,更多的是发现自己与别人的不足,一个优秀的人不仅仅是自己专业那块的精通,自己还有很多内功和外功需要修炼,人生很长,拼的是坚持.培训回来了就开始马不停蹄的复习自己之前学的东西,业精于勤荒于嬉是非常有道理的,不希望自己中间的断档就将博客给彻底荒废了.上一篇复盘的是选择行和列,这是利用python操作数据的基础和根本.本文将总结基本的算术运算规则. 算术运算 对于两个对象…

数据分析 生成器 迭代器 装饰器 (两层传参) 单例模式() ios七层 io多路 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 join='outer'…

本章介绍pandas的重要功能,只记录一些重点内容 1.重新索引 pandas对象的一个重要方法是reindex,其作用是创建一个适应用新索引的新对象 #重新索引 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index = ['d', 'b', 'a', 'c']) obj #调用该Series的reindex将会根据新索引进行重排.如果某个索引值当前不存在,就引入缺失值 obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])…

常见聚合方法 方法 说明 count 计数 describe 给出各列的常用统计量 min,max 最大最小值 argmin,argmax 最大最小值的索引位置(整数) idxmin,idxmax 最大最小值的索引值 quantile 计算样本分位数 sum,mean 对列求和,均值 mediam 中位数 mad 根据平均值计算平均绝对离差 var,std 方差,标准差 skew 偏度(三阶矩) Kurt 峰度(四阶矩) cumsum 累积和 Cummins,cummax 累计组大致和累计最小值…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构--DataFrame. 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas为我们封装了许多方便好用的api.而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict,这样就将数据拼接成了二维的表格.并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接口,大大降低了数据处理的难度. 创建D…

今天是pandas数据处理专题第7篇文章,可以点击上方专辑查看往期文章. 在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法,在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能--离散化和one-hot. 离散化 离散对应的反面是连续,离散化也就是将连续性的数值映射到一个离散的值.举个很简单的例子,比如说现在有一个特征是用户的收入,我们都知道贫富差距是非常巨大的,一个马云的收入顶的上成千上万人收入之和.而最穷的人收入非常少,甚至每天不到一美元. 我们来设…

pandas数据处理 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ ##导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 1.删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,…

条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的,就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70,我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件,在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某列进行排序 “by”参数可以使用字符串,也可以是列表,ascending 的参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分,根据风速计算人体感觉是否舒适,为了功能的演示,在这里使用 DataFrame 的 apply 方法…

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.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.Series如今能保存不同种数据类…

抓取文章的链接,访问量保存到本地 #coding=utf-8 import requests as req import re import urllib from bs4 import BeautifulSoup import sys import codecs import time r=req.get('https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000', headers=…

jupter nootbok 快捷键 插入cell:a b 删除cell:x cell模式的切换:m:Markdown模式 y:code模式 运行cell:shift+enter tab:补全 shift+tab:打开帮助文档 NumPy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一.创建ndarray 1. 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy…

深入pandas 数据处理 三个阶段 数据准备 数据转化 数据聚合 数据准备 加载 组装 合并 - pandas.merge() 拼接 - pandas.concat() 组合 - pandas.DataFrame.combine_first() 变形 删除 合并 example1: import numpy as np import pandas as pd frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball','pencil','pen','mug','ashtray'],…

Numpy Numpy基本数据结构 np.array()函数接受一个多维list,返回对应纬度的矩阵 vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求…

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:…

pandas数据处理 1. 删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True keep参数:指定保留哪一重复的行数据 创建具有重复元素行的DataFrame import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame # 创建一个df df = DataFrame(data=np.random.randint(0,…