Pandas数据统计函数 汇总类统计 唯一去重和按值计数 相关系数和协方差 0.读取csv数据 1.汇总类统计 2.唯一去重和按值计数 2.1 唯一性去重 一般不用于数值列,而是枚举.分类列 2.2 按值计数 3.相关系数和协方差 用途(超级厉害): 两只股票,是不是同涨同跌?程度多大?正相关还是负相关? 产品销量的波动,跟哪些因素正相关.负相关,程度有多大? 来自知乎,对于两个变量X.Y: 协方差:衡量同向反向程度,如果协方差为正,说明X,Y同向变化,协方差越大说明同向程度越高:如果协方差为负…

Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: b = pd.DataFrame(np.ar…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍(lz测试不准,差不多这么多). ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) [re…

Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['c','a','d','b']) b b.sort_index() b.sort_index(ascending=False) b.sort_index(axis=0, ascending=False) #按行标排序,ascending:False为降序 b.sort_index(axis=…

pandas数据操作 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 t = pd.Series(['a_b_c_d','c_d_e',np.nan,'f_g_h']) t t.str.cat(['A','B','C','D'],sep=',') #拼接字符串 t.str.split('_') #切分字符串 t.str.get(0) #获取指定位置的字符串 t.str.replace("_", ".") #替…

pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) Pandas数据存取 Pandas可以存取多种介质类型数据,例如:内存.文本.CSV.JSON.HTML.Excel.HDF5.SQL等 生成数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),columns=['A', 'B', 'C',…

pandas 数据预处理 缺失数据处理 csv_data=''' A,B,C,D 1.0,2.0,3.0,4.0 5.6,6.0,,8.0 0.0,11.0,12.0,,''' import pandas as pd from io import StringIO df = pd.read_csv(StringIO(csv_data)) print(df) A B C D 0 1 2 3.0 4.0 1 5 6 NaN 8.0 2 0 11 12.0 NaN 在上述代码中,pandas中的模块利…

Pandas数据规整 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的,有时候存放在文件或数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求 Pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们能够轻松地将数据规整化为你需要的的形式 合并 连接 Pandas提供了大量方法,能轻松的对Series,DataFrame和Panel执行合并操作 连接pandas对象 .concat() df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)) df pieces =…

pandas数据预处理 / pandas data pre-processing 目录 关于 pandas pandas 库 pandas 基本操作 pandas 计算 pandas 的 Series pandas 常用函数 补充内容 1 关于pandas / About pandas Pandas起源 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创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效…

Python之pandas数据加载.存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数. 1.1 pandas中的解析函数: read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数…