利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In…

Python 数据处理库 pandas 入门教程2018/04/17 · 工具与框架 · Pandas, Python 原文出处: 强波的技术博客 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程.pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块.入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目录: 5.1 pandas 的数据结构介绍5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引对象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丢弃指定轴上的项5.2.3索引.选取和过滤5.2.4算术运算和数据对齐5.2.4.1在算术方法中填充值5.2.4.2 DataFrame和Series之间的运算5.2.5函数应用和映射5.2.6排序和排名5.2.7带有重复的轴索引5.3汇总和计算描述性统计5.…

随书练习,第五章  pandas入门2 # coding: utf-8 # In[1]: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np # In[2]: obj = Series(range(5),index=['a','a','b','b','c']) # In[3]: obj #带有重复索引的Series # In[4]: obj.index.is_unique # In[5]: obj[…

随书练习,第五章  pandas入门1 # coding: utf-8 # In[1]: from pandas import Series, DataFrame # In[2]: import pandas as pd # In[3]: import numpy as np # In[4]: obj = Series([4,7,-5,3]) # In[5]: obj # In[6]: obj.values # In[7]: obj.index # In[8]: obj2 = Series([4…

from pandas import Series, DataFrame, Index import numpy as np # 层次化索引 对数据重塑和分组操作很有用 data = Series(np.random.randn(10), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]]) print(data) print(data.index) print(da…

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:…

入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: · 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 · 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. · 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) · 任何其他形式的观测/统计数据集. 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境.关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法. 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation. 通常情况下,我们可以…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库.pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构.这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误.. 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构 数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的…

[原]十分钟搞定pandas   本文是对pandas官方网站上<10 Minutes to pandas>的一个简单的翻译,原文在这里.这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook .习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包: 一.            创建对象 可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息. 1.可以通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas会默认创建整型索引: 2.通过传递…

一.pandas库简介 pandas是一个专门用于数据分析的开源Python库,目前很多使用Python分析数据的专业人员都将pandas作为基础工具来使用.pandas是以Numpy作为基础来设计开发的,Numpy是大量Python数据科学计算库的基础,pandas以此为基础,在计算方面具有很高的性能.pandas有两大数据结构,这是pandas的核心,数据分析的所有任务都离开它们,分别是Series和DataFrame.   二.pandas库的安装 paandas安装较为简单,如果使用An…

oc与iloc函数 loc函数 import pandas as pd import numpy # 导入数据 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df.set_index(["country"]) df_new.loc[list(["Canada"])] # 1 df_new.loc[df_new["duration"]>160]…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np obj = Series([4,7,-9,7]) ob…

pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的,NumPy更适合处理统一的数值数组数据. pandas的数据结构: Series:Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 如果只传入一个字典,则结果Series中的索引就是原字典的键(有序排列). pandas的isnull和notnull函数可用于检测缺失数据. DataFrame:DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(…

1. 默认的pandas不能读取excel.需要安装xlrd, xlwt才能支持excel的读写 pip install xlrd #添加读取excel功能 pip install xlwt #添加写入excel功能 2.pandas基本数据结构是Series 和 DataFrame Series序列,类似与一维数组: Data Frame则相当于一张二维表格,类似于二维数组,它的每一列都是一个Series,每个series都有一个对应的index,用来标记不同的元素.index的内容可以是数字…

pandas适合于许多不同类型的数据,包括: 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) 任何其他形式的观测/统计数据集. 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境.关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法. 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation. 通常情况下,我们可以通过pip来执行安装: 或…

索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据(比如轴名称等).构建series或DataFrame时,所用到的任何数组或其他序列的标签都会转换成一个index: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: from pandas import Series In [4]: obj=Series(range(3),index=['a','b','c']) In [5]: index=obj.index…

使用pandas,首先需要熟悉它的2个主要的数据结构:Series和DataFrame. Series series是一种类似于一维数组的的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(索引)组成. In [1]: from pandas import Series,DataFrame In [2]: import pandas as pd In [3]: obj=Series([4,7,-5,3]) In [4]: obj Out[4]: 0 4 1 7 2 -5 3…

import numpy as np import pandas as pd Series: #创建Series方法1 s1=pd.Series([1,2,3,4]) s1 # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # dtype: int64 s1.values#array([1, 2, 3, 4], dtype=int64) s1.index#RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) #创建Series方法2 s2=pd.Series(np.arange(…

上一篇讲了numpy,除此之外,还有一个工具我们一定会使用,那就是pandas.如果说numpy中数据存储形式是列表的话,那么pandas中数据的存储形式更像是字典.为什么这么说呢?因为pandas中的数据每一行每一列都有名字,而numpy中没有.本文主要介绍pandas的基本使用方法,更多高级用法大家可以参考 pandas官方文档 一.pandas的安装及导入 安装:命令行中输入以下代码 pip3 install pandas 导入:为了简便,这里使用pd作为pandas的缩写(因为panda…

pandas: 基于Numpy构建的数据分析库 pandas数据结构:Series, DataFrame Series: 带有数据标签的类一维数组对象(也可看成字典) values, index 缺失数据检测:pd.isnull(), pd.notnull(), Series对象的实例方法 Series对象本身及其索引都有一个name属性,和pandas其他关键功能关系很密切 DataFrame: 表格型数据结构,列和行都有索引 获取DataFrame列:字典标记方式,或者属性方式(frame2…

10 Minutes to pandas This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook Customarily, we import as follows: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplo…

Series的创建 ##数据分析汇总学习 https://blog.csdn.net/weixin_39778570/article/details/81157884 # 使用列表创建 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> s1 = pd.Series([1,2,3,4]) >>> s1 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 # 查看s1的值和索引 &…

5.2 基本功能 (1)重新索引 - 方法reindex 方法reindex是pandas对象地一个重要方法,其作用是:创建一个新对象,它地数据符合新地索引. 如,对下面的Series数据按新索引进行重排: 根据新索引重排后的结果如下,当某个索引值不存在,就会在原来的基础上引入缺失值NaN: 利用reindex的method选项,实现插值处理.尤其对于时间序列这样的有序数据,会经常用到该选项. 如,使用 ffill 实现 前向值 填充: 利用DataFrame,reindex修改(行)索引和列.…

pandas库,含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具.pandas是基于NumPy数组构建. pandas常结合数值计算工具NumPy和SciPy.分析库statsmodels和scikitlearn,和可视化库matplotlib等工具一同使用. 5.1 pandas数据结构介绍 pandas的主要数据结构:Series和DataFrame (1)Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)…

创建DataFrame - DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成.设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维.DataFrame既有行索引,也有列索引. - 创建DataFrame的方式 - 列表 - 字典 - 系列 - Numpy ndarrays - 另一个数据帧(DataFrame) - DataFrame的参数 - data 数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant…

from pandas import Series, DataFrame, Index import numpy as np from numpy import nan as NA obj = Series(range(3), index=['a', 'b', 'c']) print(obj) index = obj.index print(index) print(index[1:]) # index[1] = 'd' index对象时不可以被修改的 为了安全和共享 index = Index…

import pandas as pd import numpy as np # 自动创建索引 obj = pd.Series([4, 7, -5, 2]) print(obj, type(obj)) print(obj.values) print(obj.index) # 自己创建索引 obj2 = pd.Series([2, 5, -32, 3], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(obj2) print(obj2['a']) # 通过索引拿取值 print…

pandas 对于数据分析的人员来说都是必须熟悉的第三方库,pandas 在科学计算上有很大的优势,特别是对于数据分析人员来说,相当的重要.python中有了Numpy ,但是Numpy 还是比较数学化,还需要有一种库能够更加具体的代表数据模型,我们都非常的清楚在数据处理中EXCEL 扮演着非常重要的作用,表格的模式是数据模型最好的一种展现形式. pandas 是对表格数据模型在python上的模拟,它有简单的像SQL 对数据的处理,能够方便的在python上实现. pandas 的安装 pan…

今天是pandas数据处理专题第7篇文章,可以点击上方专辑查看往期文章. 在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法,在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能--离散化和one-hot. 离散化 离散对应的反面是连续,离散化也就是将连续性的数值映射到一个离散的值.举个很简单的例子,比如说现在有一个特征是用户的收入,我们都知道贫富差距是非常巨大的,一个马云的收入顶的上成千上万人收入之和.而最穷的人收入非常少,甚至每天不到一美元. 我们来设…