1.(1) # 基本参数:axis.skipna import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2], 'key2':[1,2,np.nan,4,5], 'key3':[1,2,3,'j','k']}, index = ['a','b','c','d','e']) print(df) print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].…

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'key1': [4, 5, 3, np.nan, 2], 'key2': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'key3': [1, 2, 3, 'j', 'k'] }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print(df) print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].dtype)…

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da…

''' [课程2.] 数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 ''' # 基本参数:axis.skipna import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({,,,np.nan,], ,,np.nan,,], ,,,'j','k']}, index = ['a','b','c','d','e']) print(df) print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].dtype)…

数值计算与统计 对于DataFrame来说,求和.最大.最小.平均等统计方法,默认是按列进行统计,即axis = 0,如果添加参数axis = 1则会按照行进行统计. 如果存在空值,在统计时默认会忽略空值,如果添加参数skipna = False,统计时不会忽略空值. round(n) 保留n个小数 count()  非NaN的元素个数 sum()  和 mean()  平均值 median()  中位数 max()  最大值 min()  最小值 mode()众数 std()  标准差 var…

…

不知道经常需要做科学计算的朋友们有没有这样的好奇:在 Linux 系统下使用什么工具呢?说到科学计算,首先想到的肯定是 Matlab,如果再说到符号计算,那就非 Mathematica 不可了.可惜,以上两款软件都是商业软件.虽然破解版满天飞,但是这不符合开源世界的逻辑.在 Linux 系统下,也有非常不错的科学计算工具,包括符号计算的也有.下面我就来隆重向大家推荐几款. Octave 这款软件是 GNU 出品,在 GNU 的在线文档网站上可以下载到它的完整的帮助文档,我喜欢 pdf 版,可以一…

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来…

数值计算的编程的软件很多种,也见过一些编程绘图软件的对比. 利用Python进行数值计算,需要用到numpy(矩阵) ,scipy(公式符号), matplotlib(绘图)这些工具包. 1.Linux系统中一般会带有Python.可以用命令查看是否安装Python $ python Python ( , ::) [GCC (Red Hat -)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or…

一.numpy模块 NumPy(Numeric Python)模块是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统. NumPy模块提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库等. 1).一个强大的N维数组对象Array: 2).比较成熟…