<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:…

前言 上一篇学习中学成的随笔是我的第一篇随笔,撰写中有颇多不足,比如事无巨细的写入学习过程反而像是在抄书,失去了很多可读性也不利于自己反过头来复习,本章节学习需要多加注意,尽量写下较为关键的内容,犯下的错误,难以理解的概念等等 pandas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经常和其它工具一同使用,如数值计算工具NumPy和SciPy,分析库statsmodels和scikit-learn,和数据可视化库matplotlib.pandas是基于NumPy数组构…

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…

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(…

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)…

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…