pandas数据处理基础——基础加减乘除的运算规则

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python基础-基础知识(包括：函数递归等知识）

老男孩 Python 基础知识练习(三) 1.列举布尔值为 False 的值空,None,0, False, ", [], {}, () 2.写函数:根据范围获取其中 3 和 7 整除的所有数的和,并返回调用者:符合条件的数字个数以及符合条件的数字的总和如: def func(start,end): 1 def func(x,y): 2 3 n = [] 4 sum = 0 5 for i in range(x,y): 6 if (i % 3 == 0 and i % 7 == 0): 7 su…

pandas数据处理基础——基础加减乘除的运算规则

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…

pandas数据处理基础——筛选指定行或者指定列的数据

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与Matplotlib基础

pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用. 一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pandas: pip install…

pandas网页操作基础

ipython notebook 命令行输入ipython notebook 此时,浏览器会自动运行并打开ipython网页基本操作如上图所示,新建一个项目导入相关模块,建立一个数据集制造数据缺失项,并给新插入部分部分赋值这样就构造了一个二维的DataFrame数组,其中包含了一些空数据处理空数据一般有两种 dropna(),将含有空值行去掉 fillna(values=5)将空值替换成默认值 pd.isnull(df1) 可以判断元素是否是空数据,加any().any()可以得到是…

pandas数据结构之基础运算笔记

import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1,3,5,6,8],index=list('acefh')) s.index # 读取行索引 # 输出 Index(['a', 'c', 'e', 'f', 'h'], dtype='object') s.reindex(list('abcdefgh')) # 索引再定义,与元索引相同,值不变,其它变为NaN s.reindex(list('abcdefgh'),fill_value=0…

基于pandas数据预处理基础操作

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一.创建数据 #1.通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array,时间索引以及列标签来创建一个DataFrame dates = pd.date_range(',periods = 6) df1 = pd.DataFrame(np.…