Pandas系列之入门篇 简介 pandas 是 python用来数据清洗.分析的包,可以使用类sql的语法方便的进行数据关联.查询,属于内存计算范畴, 效率远远高于硬盘计算的数据库存储.另外pandas还提供了大数据存储的API--HDFStore,来对接HDF5. 安装 pandas 利用豆瓣源,速度快 pip install pandas numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pytabl…

系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组.轴标签统称为索引. pandas.Series Pandas系列可以使用以下构造函数创建 - pandas.Series( data, index, dtype, copy). Python 构造函数的参数如下 - 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants 2 index 索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同. 默认np.ara…

之前搜pandas资料,发现互联网上并没有成体系的pandas教程,于是乎突然有个爱迪页儿,打算自己把官网的文档加上自己用pandas的理解,写成一个系列的教程, 巩固自己,方便他人 接下来就干这件事吧~~~ 是为序…

Pandas系列之入门篇--HDF5 简介 HDF5(层次性数据格式)作用于大数据存储,其高效的压缩方式节约了不少硬盘空间,同时也给查询效率带来了一定的影响, 压缩效率越高,查询效率越低.pandas 0.20.1之后的版本默认选用blosc压缩,跟bzip2相比,其间做了一个小测试,10000 条数据,bzip2的压缩率是blosc的30倍,而查询效率blosc却是bzip2的8倍.至于项目中选用哪种压缩方式,需要看具体需求. 回顾上一节<Pandas系列之入门篇> 上一节提到用hdf5作为…

内容目录 1. 为什么要用str属性 2. 替换和分割 3. 提取子串 3.1 提取第一个匹配的子串 3.2 匹配所有子串 3.3 测试是否包含子串 3.4 生成哑变量 3.5 方法摘要 一.为什么要用str属性? # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "…

一.初始Series Series 是一个带有 名称 和索引的一维数组,既然是数组,肯定要说到的就是数组中的元素类型,在 Series 中包含的数据类型可以是整数.浮点.字符串.Python对象等. pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 创建第一个Series import pandas as pd user_age = pd.Series(data=[18,…

一.初识DataFrame dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构,每列可以有自己的名字,并且可以有不同的数据类型.你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象. 二.数据框的创建 1.字典套列表方式创建 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], name="name"…

内容目录 1. 什么是缺失值 2. 丢弃缺失值 3. 填充缺失值 4. 替换缺失值 5. 使用其他对象填充 数据准备 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") da…

内容目录 1. 创建对象 2. 常用操作 3. 内存使用量的陷阱 一.创建对象 1.基本概念:分类数据直白来说就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值.例如:性别.血型. 2.创建分类数据:这里以血型为例,假定每个用户有以下的血型,我们如何创建一个关于血型的分类对象呢? 方法一:明确指定 dtype="category" index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "J…

内容目录 1. 基础概述 2. 转换时间戳 3. 生成时间戳范围 4. DatetimeIndex 5. DateOffset对象 6. 与时间序列相关的方法 6.1 移动 6.2 频率转换 6.3 重采样 在处理时间序列的的过程中,我们经常会去做以下一些任务: 生成固定频率日期和时间跨度的序列 将时间序列整合或转换为特定频率 基于各种非标准时间增量(例如,在一年的最后一个工作日之前的5个工作日)计算“相对”日期,或向前或向后“滚动”日期 使用 Pandas 可以轻松完成以上任务. 一.基础概述…