数据分析三剑客之pandas

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python数据分析三剑客之: pandas操作

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…

数据分析三剑客之pandas

Pandas 引入前面一篇文章我们介绍了numpy,但numpy的特长并不是在于数据处理,而是在它能非常方便地实现科学计算,所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多,我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的,而numpy并不支持这些,这时我们就需要pandas上场啦! WHAT? Pandas是基于Numpy构建的库,在数据处理方面可以把它理解为numpy加强版,同时Pandas也是一项开源项目 .不同于numpy的是,pandas拥有种数据结构:Series和D…

数据分析三剑客之numpy

Numpy 简介数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持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是基于c语言开发,所以这使得numpy的运行速度很快,高效率运行就是numpy的一大优势. 首先·我们要导入numpy包,一般我们都把它命名为np: In [1]: import numpy as np 接着就可以生成一个numpy一维数组: In…

python数据分析三剑客之: Numpy

数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素…

Python数据分析入门之pandas基础总结

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…

数据分析三剑客 numpy,oandas,matplotlib(2)

Pandas的数据结构导入pandas: 三剑客 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建两种创建方式: (1) 由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引 #使用列表创建Series…

Python数据分析工具：Pandas之Series

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…