https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058591.html…

代码 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1,3,6,np.nan, 44,1]) print('-1-') print(s) dates = pd.date_range('20160101', periods=6) print('-2-') print(dates) # index 是行的key; 默认就是数字 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, col…

本文不涉及anaconda的安装,如果需要请自行搜索,cnblogs和CSDN都挺多的. conda安装完,大部分人都jupyter notebook的使用需求,jupyter的开启命令是什么呢? jupyter notebook 这样就会在你安装anaconda时配置的端口开启jupyter了,默认是8888,8888占用了就8889.如果想指定端口,就用 jupyter notebook --port 还有问题使用命令jupyter notebook --help,会有提示,但主要也就用这个…

前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势…

DataFrame 表格基本操作 初始化 一并设置 index & columns 类似于倒排表,column相当于words. index就是doc id. df = pd.DataFrame([10, 20, 30, 40], columns=['numbers'], index=['a', 'b', 'c', 'd']) df Output:    numbers a 10 b 20 c 30 d 40 时间序列 index 以“月”为间隔单位. dates = pd.date_range…

阶段一.Python语言(熟练掌握Python多线程并发编程技术,可以编写爬虫程序和语音识别软件.) 1.1 基础语法 1.1.1 python概述     1.1.2 数据的存储     1.1.3 软件安装     1.1.4 第一个Python程序     1.1.5 注释     1.1.6 输出与输入     1.1.7 标识符     1.1.8 Python数据类型     1.1.9 变量与常量     1.1.10 Number(数字)     1.1.11 运算符与表达式  …

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,主要用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 很多初学者在数据的选取,修改和切片时经常面临一些困惑.这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情,方法选择不当,可能导致一些意想不到的错误. Pandas切片 Pandas数据访问方式包括:df[] ,.at,.iat,.loc,.iloc(之前有ix方法,pandas1.0之后已被移除) df[] :直接索引 at/iat:通过标签或行号获取某个数值的具体位置. loc:通过标签选取数…

最近看了某公众号文章,推荐了所谓的神器,据说读取速度吊打pandas,可谓牛逼,事实真是这样吗? 来一起揭秘真相. 首先安装包. # pip install ray # pip install dask # pip install modin 安装版本 Successfully installed aiohttp-3.6.2 async-timeout-3.0.1 google-2.0.3 multidict-4.7.6 py-spy-0.3.3 ray-0.8.5 redis-3.4.1 ya…

  和上文一样,先导入后面会频繁使用到的模块: In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='Arial Unicode MS') plt.rc('axes', unicode_minus='False') pd.__version__ Out[1]: '1.1.3'   注意:我这里是Mac系统,用matplotlib画图时设置字体为Ar…

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势.国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少. 所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Datahub最新的0.8.20版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 通过本文档…