上周公司对所有员工封闭培训了一个星期,期间没收手机,基本上博客的更新都停止了,尽管培训时间不长,但还是有些收获,不仅来自于培训讲师的,更多的是发现自己与别人的不足,一个优秀的人不仅仅是自己专业那块的精通,自己还有很多内功和外功需要修炼,人生很长,拼的是坚持.培训回来了就开始马不停蹄的复习自己之前学的东西,业精于勤荒于嬉是非常有道理的,不希望自己中间的断档就将博客给彻底荒废了.上一篇复盘的是选择行和列,这是利用python操作数据的基础和根本.本文将总结基本的算术运算规则. 算术运算 对于两个对象

1.pandas简介 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,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. pandas是numpy库的更高级封装,pandas方法中很多是调用了numpy库的方法 2.pandas

本节主要介绍一下Pandas的数据结构,本文引用的网址:https://www.dataquest.io/mission/146/pandas-internals-series 本文所使用的数据来自于:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 该数据主要描述了一些电影的烂番茄评分情况   数据结构 在Pandas中,主要有三种重要的数据结构: Series(值的集合) DataFrame(Series的集合) Pan

对于python进行数据处理来说,pandas式一个不得不用的包,它比numpy很为强大.通过对<利用python进行数据分析>这本书中介绍pandas包的学习,再加以自己的理解,写下这篇随笔,与一起喜欢数据分析的朋友分享和相互学习. import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 函数反应和映射 df = DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=

Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为<莫烦Python> 运算速度快:numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本. 消耗资源少:采用的是矩阵运算,会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim:维度 shape:行数和列数 size:元素个数 举例说明: import numpy as np array = np.array([[1,2,3]

numpy和pandas是python进行数据分析的非常简洁方便的工具,话不多说,下面先简单介绍一些关于他们入门的一些知识.下面我尽量通过一些简单的代码来解释一下他们该怎么使用.以下内容并不是系统的知识体系,我只是尽可能把最基础的知识点列写一下. 一.numpy 1.array 1 import numpy 2 list_1 = [1,2,3,4] 3 array_1 = numpy.array(list_1) # 一维数组 4 list_2 = [4,5,6,7] 5 array_2 = nu

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定距数据 适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

pandas 是 python 的数据分析处理库import pandas as pd 1.读取CSV.TXT文件 foodinfo = pd.read_csv("pandas_study.csv", encoding = "utf-8") 2.查看前N条.后N条信息 foodinfo.head(N) foodinfo.tail(N) 3.查看数据框的格式,是DataFrame还是ndarray print(type(foodinfo)) # 结果:<clas

一.pandas库简介 pandas是一个专门用于数据分析的开源Python库,目前很多使用Python分析数据的专业人员都将pandas作为基础工具来使用.pandas是以Numpy作为基础来设计开发的,Numpy是大量Python数据科学计算库的基础,pandas以此为基础,在计算方面具有很高的性能.pandas有两大数据结构,这是pandas的核心,数据分析的所有任务都离开它们,分别是Series和DataFrame.   二.pandas库的安装 paandas安装较为简单,如果使用An

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,

Panda Introduction Pandas 是基于 NumPy 的一个很方便的库,不论是对数据的读取.处理都非常方便.常用于对csv,json,xml等格式数据的读取和处理. Pandas定义了两种自己独有的数据结构,Series 和 DataFrame. Series Series可以理解为竖着的列表. (Ps:Series中元素可以是任意类型) index | data ---|--- 0 | XiaoWang 1 | XiaoLin Series比较常用的定义方式有如下几种 传入列

之前的numpy可以说是一个针对矩阵运算的库,这个Pandas可以说是一个实现数据处理的库,Pandas底层的许多函数正是基于numpy实现的 一.Pandas数据读取 1.pandas.read_csv("文件路径"):读取一个csv文件并把数据储存为一个DataFram结构.如feed_info = pandas.read_csv("food_info.csv") 2.pandas中的核心结构叫DataFram,以下简称df,见下图所示 注意在pandas中,字

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包. pandas是基于NumPy构建的. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas 引用方法:import pandas as pd ------> 以下测试都是在ipython中 <------ Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组

一.pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. 1.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 2.安装和引用 # 安装方法: # pip install pandas # 引用方法: import pandas as pd 二.Series--一维数据对象 Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关

上一节,我们已经安装了numpy,基于numpy,我们继续来看下pandas pandas用于做数据分析与数据挖掘 pandas安装 使用命令 pip install pandas 出现上图表示安装成功. pandas又两大数据结构,数据分析相关的都围绕着这两种结构进行: ①Series ②DataFrame Series用于存储序列这样的一维数据,DataFrame用于存储多维数据 Series对象 主要有2个相关联的数组组合在一起:①主元素数组 ②Index数组 index value 0

今天我们继续讲下Python中一款数据分析很好的库.Pandas的学习 接着上回讲到的,如果有人听不懂,麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习(一) 如果我们在数据中,想去3,4,5这几行数据,那么我们怎么取呢? food.loc[3:6] 可以看到,这种取法跟Python中,切片操作一样. 如果我想去单独某几条数据,只需要传入index值即可 food.loc[[2,5,10]] 如果我先想不通过行去取数据,想通过列去取数据的话,我们该怎么做呢?? 我们可以通过列名去拿取数据 col_NB

关于数据分析的组件之一:numpy ndarray的属性     4个必记参数:ndim:维度shape:形状(各维度的长度)size:总长度dtype:元素类型   一:np.array()产生n维数组 一维:方法一:arr1 = np.array([1,2,3])     方法二:arr6 = np.full((6),fill_value=666)     方法二结果:array([666, 666, 666, 666, 666, 666])     (一行六列)     二维:方法一:ar

Numpy Numpy基本数据结构 np.array()函数接受一个多维list,返回对应纬度的矩阵 vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求

1.a = pandas.read_csv(filepath):读取.csv格式的文件到列表a中,文件在路径filepath中 pandas.core.frame.DataFrame是pandas的核心结构 b = a.head(n):b中存有文件前n行,默认为5行 b = a.tail(n):b中存有文件后n行,默认为5行 import pandas as pd food_info = pd.read_csv("C:/Users/娄斌/Desktop/.ipynb_checkpoints/fo

import pandas as pd import numpy as np ''' 一.创建df 1.定义df :传递字典 1.1每一列的名称作为键 每个键都有一个数组作为值[key:数组] 1.2 嵌套字典生成df 一级元素的key作为列名 二级元素的key作为行名 1.3选择需要的创建df pd.DataFrame(dict,columns=['key1','key2']) 1.4指定df的标签(index)pd.DataFrame(dict,columns=['key1','key2']