1.读取数据 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") print(type(food_info)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 2.数据类型 3.数据显示 food_info.head() # 显示读取数据的前5行 food_info.head(3) # 显示读取数据的前3行 food_info.tail(3) # 显示读取数据的后3行 food…

Pandas--"大熊猫"基础 Series Series: pandas的长枪(数据表中的一列或一行,观测向量,一维数组...) Series1 = pd.Series(np.random.randn(4)) print Series1,type(Series1) print Series1.index print Series1.values 输出结果: 0 -0.676256 1 0.533014 2 -0.935212 3 -0.940822 dtype: float64 &l…

Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具.Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.Pandas是字典形式,基于NumPy创建,让NumPy为中心的应用变得更加简单. 1.Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而…

------------恢复内容开始------------ 1.基本概念 在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的, 一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便. 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整. Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包. 在NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的 Pa…

Pandas pandas是一个流行的开源Python项目,其名称取panel data(面板数据)与Python data analysis(Python 数据分析)之意. pandas有两个重要的数据结构:DataFrame和Series pandas数据结构之DataFrame pandas的DataFrame数据结构是一种带标签的二维对象,与Excel的电子表格或者关系型数据表非常相似. 可以用下列方式来创建DataFrame: 1.从另一个DataFrame创建DataFrame 2.…

pandas作为python进行数据分析的常用第三方库,它是基于numpy创建的,使得运用numpy的程序也能更好地使用pandas. 1 pandas数据结构 1.1 Series 注:由于pandas与numpy关系密切,所以在代码中经常将二者一同导入使用. 上图中,先利用numpy创建一个一维数组,再利用pandas的内置方法将其转换为pandas的序列类型Series.可以看到,pandas会自动将原有数据转换成一列,并添加行的索引. 1.2 DataFrame pandas的第二种也是…

Anaconda和Python(x,y)都自带了下面的这些库. 1. NumPy 强大的ndarray和ufunc函数. import numpy as np xArray = np.ones((3, 4)) xArray Out[3]: array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) 2. SciPy 科学计算(插值.积分.优化和图像处理) from scipy import linalg arr = np.ar…

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本…

1.简介 Numpy库是进行数据分析的基础库,panda库就是基于Numpy库的,在计算多维数组与大型数组方面使用最广,还提供多个函数操作起来效率也高 2.Numpy库的安装 linux(Ubuntu和debian)下:sudo apt-get install python-numpy linux(fedora)下:sudo yum install numpy scipy conda isntall numpy 3.ndarray,numpy的核心 array方法下的几个属性 >>> a…

最近在看时间序列分析的一些东西,中间普遍用到一个叫pandas的包,因此单独拿出时间来进行学习. 参见 pandas 官方文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html 以及相关博客 http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html Pandas介绍 Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底…

pandas的操作 pandas的拼接操作 # pandas的拼接操作 级联 pd.concat , pd.append 合并 pd.merge , pd.join 一丶pd.concat()级联 # pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: # 参数说明: objs axis=0 # 方向 1 是 行, 0是 列 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配…

令笔者对pandas印象最为深刻的一件事,就是在pandas中已经内置了很多数据导入导出方法,然而本人并不了解,在一次小项目的工作中曾手写了一个从excel表格导入数据到DataFrame的python脚本.这个糗事让笔者深感代码能力急需加强! 为了让那次教训刻骨铭心,也为了避免广大读者再走类似的弯路,本文主要介绍关于pandas的数据导入导出功能,理解起来非常简单. pandas支持的导入导出数据格式多种多样,有csv,excel,sql,json,html,pickle等. 虽然支持众多数据…

Pandas库: pandas索引与计算:…

一.读取文件 1)读取文件内容 import pandas info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk') # 获取文件信息 print(info) print(type(info)) # 查看文件类型 print(info.dtypes) # 查看每列文件的类型 print(help(pandas.read_csv)) 2)获取文件的信息 import pandas info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='…

1 Numpy数组 在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy中内置函数处理数据的速度是C语言级别的.Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy中的ndarray类提供了python对多维数组对象的支持,并具备对矢量进行运算的能力,运算更为快速且节省空间. ndarray是N维数…

导入Pandas库 创建DataFrame结构 读取.csv文件 titanic_train.csv文件:https://files.cnblogs.com/files/gloria-zhang/titanic_train.rar pd.read_csv()返回DataFrame结构. 显示部分内容 数据信息 数据索引 没有指定的话会添加从0开始的索引. 列信息 每列数据类型 数据值 取指定的数据 指定索引列 根据索引获取数据 数据运算 备注:包括的运算有加.乘.求平均数.求最大值和最小值. 统…

作为pandas系列的最终章,本文引出一个数据"复制"问题. 示例如下: 从上图中可以看到:我们对data_pd做了删除一行的操作,但是这并没有改变变量data_pd在内存中的值,而是将删减一行后的数据放置在一块新开辟的内存区域. 可以这么理解,这种机制是在复制的一份原数据上进行操作,从而保护原数据不受改变,保证了原数据的安全性. 如果需要直接改变原数据的值,可以在上述方法上设定参数值: 上面讨论的这种现象,在python领域里广泛存在,本文作为一个引子,笔者将在另一篇博文中讨论整个p…

Pandas数据加载 关注公众号"轻松学编程"了解更多. pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,其中read_csv和read_table这两个使用最多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 导入包 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series read_xxx()参数:…

数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号隔开的纯文本信息!!会以表格的信息打开 矩阵生成的相关属性 impor numpy as np #导入模块 a = np.array([1,2,3,4,5]) #一维矩阵 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二维矩阵 np.eye(3) #单位矩阵 np.diag(np…

pandas使用小贴士 1 通过Series创建DataFrame 在pandas系列的第一篇博文中曾提到,Series可视为DataFrame的一种特例,即只有一列数据.既然如此,是否可以并列多个Series组成一个DataFrame呢?当然可以,通过这种方式创建DataFrame也称为用字典建立数据,由各列列名充当字典的键,该列数据构成的Series充当该键对应的值.示例如下: 上图中,Series类型充任df_1的第二列,因为pandas默认以"0,1,2,3"形式给行列命名,本…

panda内有两种数据结构,Series()和DataFrame() >>> a=pd.Series([1,2],index=['a','b']) >>> a a 1 b 2 dtype: int64 >>> b.index RangeIndex(start=0, stop=2, step=1) >>> b.values array(['b', 'a'], dtype=object) >>> a/2 a 0.5 b…

Numpy的相关概念2 副本和视图 副本:复制 三种情况属于浅copy 赋值运算 切片 视图:链接,操作数组是,返回的不是副本就是视图 c =a.view().创建a的视图/影子和切片一样都是浅copy 深copy b = a.copy 向量化 向量化和广播两个原理是矩阵内部原理 向量化运算=矢量化运算(可避免循环,直接实现矩阵之间,对应元素进行操作) 广播机制 广播机制:维度不同的矩阵运算时低维数矩阵会自动补全 原则1.1维数组可以和任意维度矩阵进行运算 原则2:是低维度矩阵按照某个轴进行广播…

补充: np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4 np.floor()向下取整 数组名.resize((m,n)) 重置行列 基础操作 np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据 矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b)) 矩阵的垂直拼接 np.hstack((a,b)) 点阵积: np.dot(a,b)/ a@b 结果是:a的行中的每个元素*b的列的每个元素.结果在求和 特列应用:B[] 列入班级成绩计算实列 #点阵积实列 import numpy as n…

Numpy功能简介: 1.官网:www.numpy.org 2.特点:(1)高效的多维矩阵/数组; (2);复杂的广播功能 (3):有大量的内置数学统计函数 矩阵(多维数组): 一维数组:  ([ 值1,值2,值3]) 维维数组: ([[1,2,3],[4,5,6]]) 三维数组:  ([[[]]]) 多维数组的创建 array函数: 步骤: 1.导入模块: import numpy as np 2.创建一个2维数组2行三列 : a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 其…

1 shape变化及转置 >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 2., 8., 0., 6.], [ 4., 5., 1., 1.], [ 8., 9., 3., 6.]]) >>> a.shape (3, 4) >>> a.ravel() # 转化为一维数组 array([ 2., 8., 0., 6., 4., 5., 1., 1., 8., 9.,…

Series结构 筛选数据 指定值 备注:查找出指定数值的索引和数值. 逻辑运算 备注:查找出值大于2的数据. 复合索引 DataFrame结构 显示指定列 筛选显示 备注:值小于0的显示原值,否则显示空值. 备注:值小于0的显示原值,否则显示原值的负数. 备注:显示a<b的行. 备注:显示a<b且b<c的行.…

字符串小写 字符串大写 字符串长度 去掉字符串中的空格 去掉字符串中的左空格 去掉字符串中的右空格 字符串替换 按字符串切割 字符串是否包含在另一个字符串中…

DataFrame结构排序 备注:group列降序,data列升序. 合并相同项 查找相同项 添加一列,值是其他列的值进行相关操作后的值 删除列 Series结构替换值 一组值按照范围归类 归类后每类的计数 设置每类的标签 DataFrame结构中空值操作 是否为空值 按行或列判断是否有空值 为空值填充指定值…

时间戳 向后推的时间戳 备注:五天后的时间. 指定日期和时间 时间的Series结构 按要求显示时间(开始时间,时间间隔,时间个数) 转换为时间格式,并设置时间列为索引列 方法一 方法二 筛选显示 方法一 备注:按日期时间区间显示数据. 方法二 备注:按年显示. 方法三 备注:按日期区间显示. 方法四 备注:按月显示. 方法五 备注:按逻辑运算结果显示. 方法六 备注:按时间区间显示. 求平均值 备注:按天和按小时求平均值. 备注:每三天求平均值. 求最大值 备注:按天求最大值.…

数据 按指定的行列值显示 求和 按行求和 按列求和 数据 求平均 备注:按性别计算每个等级船票的平均价格. 备注:每个等级船舱中每种性别获救的平均值,也就是获救的比例. 备注:每种性别未成年人获救的平均值,也就是获救的比例. 求最大值 备注:按性别计算每个等级船票价格的最大值. 计数 备注:按性别计算每个等级船票的个数. 备注:按性别计算每个等级船舱中有年龄记录的个数.…