申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np file = 'D:\example.xls' df = pd.DataFrame(pd.read_excel(file)) df 2 检测缺失值 2.1 isnull返回一个含有布尔值的对象 import pandas as pd import numpy as np file =…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 1 pandas读取文件的解析函数 read_csv 读取带分隔符的数据,默认分隔符 逗号 read_table 读取带分隔符的数据,默认分隔符 “\t” read_fwf 读取定宽.列格式数据(无分隔符) read_clipboard 读取剪贴板中的数据(将网页转换为表格) 1.1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np fi…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 第一 重新索引 Series的reindex方法 In [15]: obj = Series([3,2,5,7,6,9,0,1,4,8],index=['a','b','c','d','e','f','g', ...: 'h','i','j']) In [16]: obj1 = obj.reindex(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 首先,需要导入pandas库的Series和DataFrame In [21]: from pandas import Series,DataFrame In [22]: import pandas as pd Series 是一种类似一维数组的对象,是一组数据与索引的组合.如果没设置索引,默认会加上. In [23]: obj = Series([4,3,5,7,8,1,2]) In…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 层次化索引主要解决低纬度形式处理高纬度数据的问题 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = Series(np.random.randn(12),index=[['],['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from pandas import DataFrame,Series In [4]: data = {'class':['语文','数学','英语'],'score':[120,130,140]} In [5]: frame = DataFrame(data)…

1 合并数据集 pandas.merge pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) import pandas as pd from pandas impor…

6.2 二进制数据格式 实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一,是使用Python内置的pickle序列化. pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法: 通过pickle直接读取被pickle化的数据,或使用更为方便的pandas.read_pickle: Ps:pickle仅建议用于短期存储格式.因其很难保证该格式是永远稳定的. pandas内置支持两个二进制数据格式:HDF5和MessagePack.pandas或Numpy数据的其他存储…

学习时间:2019/11/03 周日晚上23点半开始,计划1110学完 学习目标:Page218-249,共32页:目标6天学完(按每页20min.每天1小时/每天3页,需10天) 实际反馈:实际XXX学完,耗时X天,X小时,平均每页X分钟. 实际应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析.本章关注可以聚合.合并.重塑数据的方法. 8.1 层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使得能在一个轴上拥有多个(两个以上)…