（数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性

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（数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版…

（数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介在日常开展数据分析的过程中,我们经常需要对字符串类型数据进行处理,此类过程往往都比较繁琐,而pandas作为表格数据分析利器,其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法,以及一些top-level级的内置函数,则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率. 本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理…

（数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介就在几天前,pandas发布了其1.3版本,在这次新的版本中添加了诸多实用的新特性,今天的文章我们就一起来get其中主要的一些内容更新~ 2 pandas 1.3主要更新内容一览使用pip install pandas==1.3.0 -U -i https://pypi.douban.com/simple/安装1.3版本后,下面我们来看看…

（数据科学学习手札52）pandas中的ExcelWriter和ExcelFile

一.简介 pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter(),是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类,尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便,本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍: 二.ExcelFile() 在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称,下面是示例: import pandas as pd demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx') 查…

（数据科学学习手札68）pandas中的categorical类型及应用

一.简介 categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型,与R中的因子型变量比较相似,例如性别.血型等等用于表征类别的变量都可以用其来表示,本文就将针对categorical的相关内容及应用进行介绍. 二.创建与应用 2.1 基本特性和适用场景在介绍具体方法之前,我们需要对pandas数据类型中的categorical类型有一个了解,categorical类似R中的因子型变量,可以进行排序操作,但不可以进行数值运算操作,其顺序在其被定义的时候一同确定,而不是按照数字字母词法排…

（数据科学学习手札57）用ggplotly()美化ggplot2图像

一.简介经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器,我在(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍,其渲染出的图像以浏览器为载体,非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,在plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且…

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们…