Pandas-高级部分及其实验

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pandas小记：pandas高级功能

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53486777 pandas高级功能:面板数据.字符串方法.分类.可视化. 面板数据 {pandas数据结构有一维Series,二维DataFrame,这是三维Panel}pandas有一个Panel数据结构,可以将其看做一个三维版的,可以用一个由DataFrame对象组成的字典或一个三维ndarray来创建Panel对象:import pandas.io.data as webpdata = pd.…

数据分析06 /pandas高级操作相关案例：人口案例分析、2012美国大选献金项目数据分析

数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析目录数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 2. 2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例需求: 导入文件,查看原始数据将人口数据和各州简称数据进行合并将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除查看存在缺失数据的列找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作为找到…

pandas高级操作

pandas高级操作 import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series 替换操作替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中单值替换普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换: to_replace={列标签:替换值} value='value' 多值替换列表替换: to_replace=[] value=[] 字典替换…

Pandas之:Pandas高级教程以铁达尼号真实数据为例

Pandas之:Pandas高级教程以铁达尼号真实数据为例目录简介读写文件 DF的选择选择列数据选择行数据同时选择行和列使用plots作图使用现有的列创建新的列进行统计 DF重组简介今天我们会讲解一下Pandas的高级教程,包括读写文件.选取子集和图形表示等. 读写文件数据处理的一个关键步骤就是读取文件进行分析,然后将分析处理结果再次写入文件. Pandas支持多种文件格式的读取和写入: In [108]: pd.read_ read_clipboard() read_e…

Pandas高级教程之:GroupBy用法

Pandas高级教程之:GroupBy用法目录简介分割数据多index get_group dropna groups属性 index的层级 group的遍历聚合操作通用聚合方法同时使用多个聚合方法 NamedAgg 不同的列指定不同的聚合方法转换操作过滤操作 Apply操作简介 pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作.通常来说groupby操作可以分为三部分:分割数据,应用变换和和合并数据. 本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作…

5，pandas高级数据处理

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 Series,DataFrame #创建一个df np.random.seed(1) df = DataFrame(data=np.ra…

pandas高级操作总结

1.pandas中的列的分位数 # 查看列的分位数 import pandas as pd # set columns type my_df['col'] = my_df['col'].astype(np.float64) # computations for 4 quantiles : quartiles bins_col = pd.qcut(my_df['col'], 4) bins_col_label = pd.qcut(my_df['col'], 4).labels 分位数 2.多重聚合…