如果Pandas只是能把一些数据变成 dataframe 这样优美的格式,那么Pandas绝不会成为叱咤风云的数据分析中心组件.因为在数据分析过程中,描述数据是通过一些列的统计指标实现的,分析结果也需要由具体的分组行为,对各组横向纵向对比. GroupBy 就是这样的一个有力武器.事实上,SQL语言在Pandas出现的几十年前就成为了高级数据分析人员的标准工具,很大一部分原因正是因为它有标准的SELECT xx FROM xx WHERE condition GROUP BY xx HAVING…

数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. **基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解.下面是一个代码示例: # select_data.py import pandas **as** pd import numpy **as** np series1= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], index=["C&qu…

使用Pandas数年之久了,从最早的0.17版本开始接触Pandas,到现在0.25版本,踩过不少坑,面对各种稀奇古怪的bug抓耳挠腮.每每想要解决bug,或者想要实现一个特定的数据操作需求,首先想到的都是查查stackoverflow上的问答帖,查不到了再去看看官方的API文档.如此,虽积数年之功,但脑袋里仍然只有一些只言片语,杂乱无章,不成体系.甚至今天才忽然意识到,官方文档都没有怎么仔细读过,一直是用到哪查到哪.不能说这种做法错了,但是永远只能停留在Pandas大门口,能勉强做点数据处理吧…

前言 如果你现在正在学习数据分析,或者正在从事数据分析行业,肯定会处理一些大数据集.pandas就是这些大数据集的一个很好的处理工具.那么pandas到底是什么呢?官方文档上说: " 快速,灵活,富有表现力的数据结构,旨在使"关系"或"标记"数据的使用既简单又直观." 快速.灵活.简单.直观!这些听起来感觉很棒.如果你的工作涉及到构建复杂的数据模型,你肯定不希望花费大量的开发时间等待模块处理大数据集.我们需要将大量的时间与精力放在解释数据当中,而…

pandas是基于numpy构建的库,在数据处理方面可以把它理解为numpy的加强版,由于numpy主要用于科学计算,特长不在于数据处理,我们平常处理的数据一般带有列标签和index索引,这时pandas作为数据分析包而被开发出来. pandas数据结构(Series/DataFrame) 一.Series 1.Series创建 Series类似一维数组的数据结构,由一组数据(各种numpy数据类型)和与之关联的数据标签(索引)组成,结构相当于定长有序的字典,index和value之间相互独立.…

多级索引:在一个轴上有多个(两个以上)的索引,能够以低维度形式来表示高维度的数据.单级索引是Index对象,多级索引是MultiIndex对象. 一.创建多级索引 方法一:隐式创建,即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组. df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)), index= ['girl', 'boy'], columns=[['English', 'English', 'Chi…

Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming l…

0 简单介绍 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程. pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块. 另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy(教程见Python 机器学习库 NumPy 教程). 1 安装 pip install pand…

Pandas提供快速,灵活和富于表现力的数据结构,是强大的数据分析Python库. 本文收录于机器学习前置教程系列. 一.Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上,更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习(三):30分钟掌握常用NumPy用法. Pandas特别适合处理表格数据,如SQL表格.EXCEL表格.有序或无序的时间序列.具有行和列标签的任意矩阵数据. 打开Jupyter Notebook,导入numpy和pandas开始我们的教程: imp…

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/…