python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])               a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.3…

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])                a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.…

Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada 自带. pip 安装 pip install matplotlib 1.2 引用 import matplotlib.pyplot as plt 1.3 常用方法 figure Matplotlib 的图像均位于 figure 对象中 创建 figure fig = plt.figure() sub…

Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性.Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力. Python数据分析需要安装的第三…

如果没有参数min()返回一个标量,如果有参数0表示沿着列,1表示沿着行.…

在数据分析中有时候需要自己定义分组规则 这里简单介绍一下用一个字典实现分组 people=DataFrame( np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis']) mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'} by_column=people.group…

目录 金融数据 pandas-datareader TuShare 金融学图表 案例 金融数据 数据分析离不开数据的获取,这里介绍几种常用的获取金融方面数据的方法. pandas-datareader pandas-datareader 库包含了全球最著名的几家公司所整理的金融数据,这些数据库包括: 雅虎财经 谷歌财经 圣路易斯储备银行 肯尼斯·弗伦其数据库 世界银行 安装 pip install -U pandas-datareader 使用 引入库:import pandas_datarea…

对重复值的处理 把数据结构中,行相同的数据只保留一行 函数语法: drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv(文件位置) newdf = df.drop_duplicates(); 对缺失值的处理 缺失值的产生 1.有些信息暂时无法获取 2.有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 1.数据补齐 2.删除对应缺失行 3.不处理 缺失值处理 dropna函数的作用:去除数据结构中值为空的数据 dropna函数语法:d…

在我来看,没有必要为了数据分析而去精通Python.我鼓励你使用IPython shell和Jupyter试验示例代码,并学习不同类型.函数和方法的文档.虽然我已尽力让本书内容循序渐进,但读者偶尔仍会碰到没有之前介绍过的内容. 本书大部分内容关注的是基于表格的分析和处理大规模数据集的数据准备工具.为了使用这些工具,必须首先将混乱的数据规整为整洁的表格(或结构化)形式.幸好,Python是一个理想的语言,可以快速整理数据.Python使用得越熟练,越容易准备新数据集以进行分析. 最好在IPytho…

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,…

一前奏 1..Python语言开发工具选择 IDLE:自带默认常用入门级 PyCharm:简单.集成度高 Anaconda:awesome IDE较为简单,不做详细记录. 二.表示 1.numpy库入门 数据的维度 列表内的数据类型可以不同. 高维数据:键值对组成. 数组对象 Numpy是一个开源的Python科学计算库 *一个强大的N维数组对象ndarray *广播功能函数 *线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 N维数组对象:ndarray *实际的数据 *元数据,下标从0开始(数据维度,…

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0…

转载自:http://www.zhihu.com/question/21000872/answer/16856382>>> values = [0, 1, 2] >>> values[1] = values >>> values [0, [...], 2]我预想应当是 [0, [0, 1, 2], 2] 为何要赋值无限次? Python 没有赋值,只有引用.你这样相当于创建了一个引用自身的结构,所以导致了无限循环.为了理解这个问题,有个基本概念需要搞清…

file.seek()方法标准格式是:seek(offset,whence=0)offset:开始的偏移量,也就是代表需要移动偏移的字节数whence:给offset参数一个定义,表示要从哪个位置开始偏移:0代表从文件开头开始算起,1代表从当前位置开始算起,2代表从文件末尾算起.默认为0 whence 的默认参数是0. 所以seek(0)和f.seek(0,0)没有区别. whence 还有两种情况 是1,或者21的时候,相对当前坐标的移动,可以是正的也可以是负的.2的时候相对于文件结束的移动,…

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * print "--------------obj result:-----------------"…

Pandas介绍: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. Pandas的主要功能: 1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2)集成时间序列功能 3)提供丰富的数学运算和操作 4)灵活处理缺失数据 python里面安装.引入方式: 安装方法:pip install pandas 引用方法:import pandas as pd Series数组的创建: 创建空的的值 import pandas as pd s = pd.Series(…

1引言 本文总结Pandas中两种常用的数据类型: (1)Series是一种一维的带标签数组对象. (2)DataFrame,二维,Series容器 2 Series数组 2.1 Series数组构成 Series数组对象由两部分构成: 值(value):一维数组的各元素值,是一个ndarray类型数据. 索引(index):与一维数组值一一对应的标签.利用索引,我们可非常方便得在Series数组中进行取值. 如下所示,我们通过字典创建了一个Series数组,输出结果的第一列就是索引,第二列就是…

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版…

在家为国家做贡献太无聊,不如跟我一起学点 Python 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 引言 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构. 简单理解是类似于 Excel . SQL 表的结构. DataFrame 是最常用的 Pandas 对象,与 Series 一样,Da…

R和Python两者谁更适合数据分析领域?在某些特定情况下谁会更有优势?还是一个天生在各方面都比另一个更好? 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大.灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的. 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个.因此,为了使事情变得有趣,本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息,并将决策权留给读者.值得一提的是,有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点.然而在我看来,这两种语言之间其实有很强的…

在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素之间用空格隔开.使用如下的字符串调用 mat 函数…

想学习爬虫,又想了解python语言,有个python高手推荐我看看scrapy. scrapy是一个python爬虫框架,据说很灵活,网上介绍该框架的信息很多,此处不再赘述.专心记录我自己遇到的问题以及解决方案吧. 给几个链接吧,我是根据这几个东西来尝试学习的: scrapy中文文档(0.24版,我学习的时候scrapy已经1.1了,也许有些过时): http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/overview.html 大神的博客介绍:…

Python 3.0在2008年12月3日正式发布,在之后又经历了多个小版本(3.1,3.2,3.3……),本文梳理Python 3.0之后的新特性. 其实每个版本都有大量更新,都写出来要几百页,这里只写主要的更新,以及我个人认为重要的. 因此难免有失偏颇,望见谅,可以点击小标题查看每个版本的完整What's New. 本文会持续更新下去. Python 3.1   2009年6月27日发布 ▲用C语言实现io模块.在3.0,io模块是用Python语言实现的,性能很慢,现在比3.0快了2~20…

如下是<Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook>一书部分章节的代码笔记. Tokenizing text into sentences >>> para = "Hello World. It's good to see you. Thanks for buying this book." >>> from nltk.tokenize import sent_tokenize >&g…

原文:http://www.djangobook.com/en/2.0/frontmatter.html 译文:http://djangobook.py3k.cn/2.0/ 或者http://docs.30c.org/djangobook2/chapter01/ 其他资料:Django1.3 模板标签和过滤器:http://my.oschina.net/dddttttt/blog/304200 django documentation 1.5中文文档:http://django-chinese-…

散列表 / Hash Table 散列表与散列函数 散列表是一种将关键字映射到特定数组位置的一种数据结构,而将关键字映射到0至TableSize-1过程的函数,即为散列函数. Hash Table: [0] -> A [1] -> B [2] -> C [3] -> D [4] -> E 下面以一个简单的散列函数 Hash(Key)=Key mod TableSize为例,完成一个散列表的实现. Note: 为方便起见,这里选用了一个非素数作为TableSize,适宜的Tab…

import pandas as pd import numpy as np #创建列表 a1=[1,2,3] #arange函数:指定初始值.终值.步长来创建数组 a2=np.arange(0,1,0.1) #创建数据框 a3=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) #1.list 转化成array矩阵 b1 = np.array(a1).T Out[30]: array([1, 2, 3]) #2.array转化成datafra…

python2 + selenium + eclipse 中,配置好runserver 127.0.0.1:9000,运行的时候,报错,如图: 原因:       google发现是WSGI application的问题,好象是因为django升级,配置有所变化.   原来: import django.core.handlers.wsgi application = django.core.handlers.wsgi.WSGIHandler() 改成: from django.core.wsg…

Python Flask高级编程之从0到1开发<鱼书>精品项目 ☝☝☝ 一 .安装环境我们使用 flask web框架,并用 sqlalchemy来做数据库映射,并使用 migrate做数据迁移. $ pip install flask $ pip install SQLAlchemy==0.7.9 $ pip install flask-sqlalchemy $ pip install flask-migrate$ pip install sqlalchemy-migrate 二.建立项目f…

Python 全栈开发[第0篇]:目录   第一阶段:Python 开发入门 Python 全栈开发[第一篇]:计算机原理&Linux系统入门 Python 全栈开发[第二篇]:Python基础语法入门 Python 全栈开发[第三篇]:数据类型.字符编码.文件操作   第二阶段:函数编程&常用标准库 Python 全栈开发[第四篇]:函数.递归.生成器.迭代器 Pyhton 全栈开发[第五篇]:常用模块学习   第三阶段:面向对象编程&网络编程基础 Python 全栈开发[第六篇…