axis=0代表跨行(down),而axis=1代表跨列(across) 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义: axis参数作用方向图示 另外,Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法,用法在Numpy库的词汇表当中有过解释: 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸. 所以问题当中第一个列…

重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame的重排提供了良好的一致性操作,主要方法有 stack :将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行转换为列 用一个dataframe对象举例 In [4]: data = DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index = pd.Index(['Ohio','Colorado'],name='state'),columns = pd.Index(['one','two','three'],name = 'n…

在pandas里面,另一种数据何必运算也被称为连接(concatenation).绑定(binding)或堆叠(stacking). Numpy的轴向连接, concatenation Numpy有一个用于合并原始Numpy数组的concatenation函数: In [4]: arr = np.arange(12).reshape((3, 4)) In [5]: arr Out[5]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])…

目录: 读取数据 索引 选择数据 简单运算 声明,本文引用于:https://www.dataquest.io/mission/8/introduction-to-pandas (建议阅读原文) Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列 读取数据 Pandas使用函数read_csv()来读取cs…

注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据,并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列. P…

包括两个数据结构:DataFrame和Series 官方文档地址: pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html series https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html dataframe https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html 一.…

一.Zabbix简介 详情参考“企业监控利器-zabbix”http://waringid.blog.51cto.com/65148/904201. 二.Zabbix使用 2.1 Zabbix框架介绍 在浏览器中输入http://192.168.0.189进入监控软件登陆界面(图二),登陆用户名和密码为network,登陆后的界面如图三所示. 图二:登录界面 图三:监控软件框架图 整个监控软件界面共分为七部份,分别是:浏览器栏.一级菜单栏.二级菜单栏.用户设定栏.时间条和图形显示区. 2.2 w…

一.Zabbix简介 详情参考"企业监控利器-zabbix"http://waringid.blog.51cto.com/65148/904201. 二.Zabbix使用 2.1 Zabbix框架介绍 在浏览器中输入http://192.168.0.189进入监控软件登陆界面(图二),登陆用户名和密码为network,登陆后的界面如图三所示. 图二:登录界面 图三:监控软件框架图 整个监控软件界面共分为七部份,分别是:浏览器栏.一级菜单栏.二级菜单栏.用户设定栏.时间条和图形显示区.…

DataFrame 一.DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame又按一定顺序排列的多列数据组成,设计初衷是将Series的使用场景从一维扩展到多维.DateFrame既有行索引,也有列索引. 行索引:index  列索引:columns  值:values   二.DataFrame的创建     1.最常见的方法传递一个字典来创建          DataFrame以字典的键作为每一列的名称,一字典的值作为每一列,DataFrame会自动加上每一行…

   此文档是本人在开发过程图形报表时使用HighCharts所遇到的问题及解决方案 .最后附上有HighCharts中文帮助文档 HighCharts  版本:Highcharts-3.0.1 HighStock   版本:Highstock-1.3.1 下载地址:http://www.highcharts.com/ xAxis x轴的样式 xAxis: { categories: ['Apples', 'Bananas', 'Oranges']], //X轴数据data abels: {//…

  之前给老师看了看我的毕设,老师觉得操作太复杂了,要能像3ds max里那样可以拖动物体的轴进行平移,沿着显示的圆圈旋转以及缩放啥的.说白了就是在Unity3d的Game视图显示出Scene视图里的坐标轴等等.这些鬼操作要是自己动手实现估计能写个把月了,而且我也不知道咋写.   硬着头皮写了两天也就这幅挫样子:   不知道咋写没关系,可以上百度搜搜看看有没有现成的可以直接用的Unity包.费了九牛二虎之力在Unity3d的Asset Store里找到了一个看上去比较靠谱的,叫作runtime…

时间序列pv-gmv双轴折线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt n = 12 date_series = pd.date_range(start='2018-01-01', periods=n, freq="D") data = { 'pv': [10000, 12000, 13000, 11000, 9000, 16000, 10000, 12000, 13000, 1100…

重塑和轴向旋转 Se import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series data=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3), index=['Ohio','Colorado'], columns=['one','two','three'] ) data.index.names=['state'] data.columns.names=['number'] data number o…

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4…

和numpy数组(5)-二维数组的轴一样,pandas DataFrame也有轴的概念,决定了方法是对行应用还是对列应用: 以下面这个数据为例说明: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608,…

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,…

1.数据概览 第一步当然是把缺失的数据找出来, Pandas 找缺失数据可以使用 info() 这个方法(这里选用的数据源还是前面一篇文章所使用的 Excel ,小编这里简单的随机删除掉几个数据) import pandas as pd # 相对路径 df = pd.read_excel("result_data.xlsx") print(df) # 输出结果 plantform read_num fans_num rank_num like_num create_date 0 cnb…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter6/chapter6 边缘直方图 (Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图. 这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布. 这种图经常用于探索性数据分析(EDA). 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入matplot…

重塑定义     重塑指的是将数据重新排列,也叫轴向旋转. DataFrame提供了两个方法: stack: 将数据的列“旋转”为行. unstack:将数据的行“旋转”为列. 例如: 处理堆叠格式   堆叠格式也叫长格式,一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式,例如: 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的,不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持,但是对于数据操作可能就不那么方便了,DataFrame的数据格式才更加方便. DataFrame的pivot()方法提供了这个转换,例…

内容目录 1. 字典式 get 访问 2. 属性访问 3. 切片操作 4. 通过数字筛选行和列 5. 通过名称筛选行和列 6. 布尔索引 7. isin 筛选 8. 通过Callable筛选 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy&qu…

先上效果图吧(图中Tue表示周二): Pandas和matplotlib.dates都是使用matplotlib.units来定位刻度. matplotlib.dates可以方便的手动设置刻度,同时pandas似乎可以自动调整格式. 直接上代码吧: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 15 10:43:01 2015 @author: vgis """ import numpy as np…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

pandas有两个数据结构,一个是series 另一个是DataFrame from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from numpy import nan as NA from pandas import DataFrame, Series %matplotlib inline series 本质上是一维数组 # Series # 数组与字典的结合,有序,但是可以使用非数字下标索引…

多级索引 多级索引(也称层次化索引)是pandas的重要功能,可以在Series.DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引.实质上,单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象. 一.Series对象的多级索引 多级索引Series对象的创建 import pandas as pd import numpy as np se1=pd.Series(np.random.randn(4),index=[list("aabb"),[1,2,1,2]]) se1…

…

官网 http://www.hzhcontrols.com 前提 入行已经7,8年了,一直想做一套漂亮点的自定义控件,于是就有了本系列文章. GitHub:https://github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl 码云:https://gitee.com/kwwwvagaa/net_winform_custom_control.git 如果觉得写的还行,请点个 star 支持一下吧 欢迎前来交流探讨: 企鹅群568015492  来都来了,点个[推荐]再走吧,…

摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图      十一.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6,…

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html 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…

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser…

[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…