pandas目录】的更多相关文章

pandas目录 1 Lesson1--Pandas是什么 2 Lesson2--Pandas库下载和安装 3 Lesson3--Pandas Series结构 4 Lesson4--Pandas DataFrame结构 5 Lesson5--Pandas Panel三维数据结构 6 Lesson6--Pandas Pandas描述性统计 7 Lesson7--Pandas 使用自定义函数 8 Lesson8--Pandas reindex重置索引…
pandas目录 1 简介 重置索引(reindex)可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签,并使更改后的行.列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配.通过重置索引操作,您可以完成对现有数据的重新排序.如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在,那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN. 2 重置行列标签 选取特定行.列. 示例:先构建数据 index = ['Firefox', 'Chrome', 'Safari', 'IE10', 'Konqueror'] df…
pandas目录 一.简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析"三剑客之一"的盛名(NumPy.Matplotlib.Pandas).Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大.灵活.可以支持任何编程语言的数据分析工具. Pandas 这个名字来源于面板数据(Panel Data)与数据分析(data analysis)这两个名词的组合.在经济学中,Panel…
pandas目录 简介 Python 官方标准发行版并没有自带 Pandas 库,因此需要另行安装.除了标准发行版外,还有一些第三方机构发布的 Python 免费发行版, 它们在官方版本的基础上开发而来,并有针对性的提前安装了一些 Python 模块,从而满足某些特定领域的需求,比如专门适应于科学计算领域的 Anaconda,它就提前安装了多款适用于科学计算的软件包. 对于第三方发行版而言,它们已经自带 Pandas 库,所以无须另行安装.下面介绍了常用的免费发行版: Anaconda(官网下载…
pandas目录 思维导图 1 简介 DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一,也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一. 2 认识DataFrame结构 DataFrame 一个表格型的数据结构,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串.整型或者浮点型等.其结构图示意图,如下所示: 表格中展示了某个销售团队个人信息和绩效评级(rating)的相关数据.数据以行和…
pandas目录 1 简介 自 Pandas 0.25 版本后, Panel 结构已经被废弃. pd.__version__ #查看pandas版本 #'1.2.4' #或者 pd.show_versions() Panel 结构也称"面板结构",源自于 Panel Data 一词,翻译为"面板数据". Panel 是三维数据结构,有三个轴,分别是: items(0 轴):axis =0,Panel 中的每个 items 都对应一个 DataFrame. major…
pandas目录 简介 如果想要应用自定义的函数,或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中,有以下三种方法: 操作整个 DataFrame 的函数:pipe() 操作行或者列的函数:apply() 操作单一元素的函数:applymap() 下面介绍了三种方法的使用. 1 操作整个数据表 通过给 pipe() 函数传递一个自定义函数和适当数量的参数值,从而操作 DataFrme 中的所有元素. 下面示例,实现了数据表中的元素值依次加 3. df = pd.DataFrame(np.aran…
pandas目录 "去重"通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据.在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程.删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题.通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据集不受重复数据的影响. Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates(),本节对该函数的用法做详细介绍. 函数格式 drop_duplicat…
速查笔记 使用实例 Pandas-数据导入 (未完成) Pandas-数据探索 基础属性 shape indexs columns values dtype/dtypes 汇总和计算描述统计 count() value_count() describe() head() tail() Pandas-数据整理 丢弃值 drop() 缺失值处理 isnull() & notnull() dropna() fillna() 值替换 replace() get_dummies() 重复值处理 dupli…
Pandas数据结构 Pandas系列 Pandas数据帧(DataFrame) Pandas面板(Panel) Pandas基本功能 Pandas描述性统计 Pandas函数应用 Pandas重建索引 Pandas迭代 Pandas字符串和文本数据 Pandas选项和自定义 Pandas索引和选择数据 Pandas统计函数 Pandas窗口函数 Pandas缺失数据 Pandas聚合 Pandas分组(GroupBy) Pandas合并/连接 Pandas级联 Pandas日期功能 Panda…