这篇介绍下有index索引的pandas Series是如何进行向量化运算的: 1. index索引数组相同: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print s1 + s2 a 11 b 22 c 33 d 44 dtype: int64 直接把各个索引对应的值进行相加 2. index索引数组值

向量化字符串操作 Series 和 Index对象 的str属性. 可以正确的处理缺失值 方法列表 正则表达式. Method Description match() Call re.match() on each element, returning a boolean. extract() Call re.match() on each element, returning matched groups as strings. findall() Call re.findall() on e

分组级运算和转换 假设要添加一列的各索引分组平均值 第一种方法 import pandas as pd from pandas import Series import numpy as np df = pd.DataFrame([[-2.04708,1.393406,'a','one'], [0.478943,0.092908,'a','two'], [-0.519439,0.281746,'b','one'], [-0.555730,0.769023,'b','two'], [1.96578

通过聚合运算可以得到我们比较感兴趣的数据以方便处理 import pandas as pd import numpy as np # 先创建一组数据表DataFrame df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randint(1,10,5), 'data2':np.random.randint(1,10,5)}) # 这组数

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

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

上文交代了一些啰嗦事,本文开始,就要来点实际的了. 先来一个比较简单的场景: Given:一个包括N(极其复杂,这里取3个)个列的DataFrame:df,df包括index: And:对df所有列元素进行一些处理,得到df的一个变换后的df_new; And:对df_new的某些列做极其复杂的判断,得到新的列result: When:需要将要根据result对df进行分析: Then:将result追加到df中. 上述的场景是我的一个算法验证的场景,简单地说,就是需要通过对原始数据进行变换,然

以下分别是numpy.Scipy.pandas的简介.虽然这些包提供的一些结构比python自身的“更高级.更高效”,更高级是因为它们能完成更高级的任务,但是,学习的时候尽量不要和python割裂开认识,最好是辩证的看问题,既要看到区别,又要看到联系,这样才能理解深刻.真正的运用自如.比如python提供list这种数据结构,可以用来当作数组使用:比如我们定义一个list.a=range(10),但是要是对每个元素同时操作比如平方操作,这时候可能需要写个循环,就没有np.arange(10)**

    参考学习资料:http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas? Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析(data analysis). Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,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. 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy,提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处

Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行.索引对齐 示例代码: s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10)) s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5)) print('s1: ' ) print(s1) print('') print('s2: ') print(s2

前言:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. 继续一个新的库,Pandas库.Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构,提供了一种高效便捷的数据处理方式. - Series 类型创建 Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引: a = pd.Series([9, 8, 7, 6]) 构造一个Series对象a 自定义索引: a = pd.Series([9, 8, 7,

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们

数据类型操作 如何改变Series/ DataFrame 对象 增加或重排:重新索引 删除:drop 重新索引 .reindex() reindex() 能够改变或重排Series和DataFrame索引 d.reindex(['c5','c4','v3','v2','c1']) 这样是改变index的顺序 d.reindex(column=['同比',...] 这样是改变column的顺序 .reincdex() 的参数 index,columns 新的行列顺序 fill_value 重新索引

一.pandas介绍 本篇程序上篇内容,在numpy下面继续介绍pandas,本书的作者是pandas的作者之一.pandas是非常好用的数据预处理工具,pandas下面有两个数据结构,分别为Series和DataFrame,DataFrame之前我在一些实战案例中有用过,下面先对这两个数据结构做介绍. 二.Series Series最简单的一个功能就是对一组数字打上ID,用法为下 可以看到Series会自动把数字打上0~3对应的ID,也可以对ID自定义名称 这样就可以用key-value的形式

1.安装Python与环境配置 ① ② 安装pip以及利用pip安装Python库 2.Anaconda安装 conda list 要在root环境下 3.常用数据分析库 ① Numpy 安装:conda install numpy (conda在Anaconda上安装,pip则是在本地上安装) 提供常用的数值.数组.矩阵函数. 基于“向量化”的运算,进行数值运算时比list高. ② Scipy 安装:conda install scipy 是一种使用NumPy来做高等数学.信号处理.优化.统计

why 回顾我的数据分析入门, 最开始时SPSS+EXCEL,正好15年初是上大一下的时候, 因为统计学的还蛮好的, SPSS傻瓜式操作,上手挺方便,可渐渐地发现,使用软件的最不好的地方是不够灵活, 不能为所欲为**, 编程语言才是最灵活的, 最还是用R, 命令式的, 也是感觉不太好是, 于是开始Python来进行数据分析处理. 我当时看的是 2012年的第一版, 还是中文的, 感觉爱得不行, 后才到17-18年在github发现作者整了第二版,从Python2 ->Pyhotn3,主要是这本书

1.什么是Numpy numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算.NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python. ​ 它是 Python 生态系统中数据分析.机器学习和科学计算的主力军.它极大地简化了向量和矩阵的操作处理.Python 数据科学相关的一些主要软件包(如 scikit-learn.SciPy.

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设arr为numpy.ndarray的一个实例化对象 1. NumPy简介 NumPy是python运用于数据分析.科学计算最重要的库之一 由于numpy底层是用C/C++写的,在性能和速度上都有较大的提升,能用NumPy的地方就多用NumPy 官网:www.numpy.org 约定俗成的NumPy模

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

从今年起开始学习python,最开始是听得MIT的那门公开课,然后又看了一本入门的书籍.但是总是没有觉得python很好用.可能的原因现在想起来是:IDE始终找不到顺手的,另外R用得太舒服了- anyway,最近两天终于感觉有所突破,真的是一种突跃的感觉,非常好!原因嘛,第一,确定Eclipse为IDE,但是没有adjust过的Eclipse并不好用,最近把Eclipse调整了一下,熟悉了一下,发现真的非常棒!第二,列表解析的掌握:之前总是不喜欢列表解析,觉得很难理解,最近忽然 理解了- 而且越

1.Numpy数组 numpy的数组只能存放同一种数据类型,使用的方式和Python列表类似 1.1 声明: import numpy as np countries = np.array([ 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh', 'Barbado