删除pandas DataFrame的某一/几列: 方法一:直接del DF['column-name']   方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', 1): 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)   # Note: zero indexed   注意:凡是会

li = [1,2,3,4,5,6] for i in li: if i<3: li.remove(i) print(li) #输出的结果是 [2,3,4,5,6]    2没有remove掉 是因为#在第一次循环的时候,1 被remove掉了#然后坑位由6个变为5个#以后的一次往前排,2到了第一个坑位#然后在迭代的时候,就是从第二个坑位开始迭代,就是从3开始#所以2 就这么被忽略了! 解决: 例子一: 我是在做飞机大战,子弹越界要删除的时候遇到的这个问题,子弹都保存在bullet_list 可

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库.pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构.这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误.. 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构 数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

原文地址:http://hi.baidu.com/quanzhou722/item/cf4471f8e23d3149932af2a7 实在是太好的资料了,不得不转 python实例手册 #encoding:utf8 # 设定编码-支持中文 0说明 手册制作: 雪松 更新日期: 2013-12-19 欢迎系统运维加入Q群: 198173206 # 加群请回答问题 请使用"notepad++"打开此文档,"alt+0"将函数折叠后方便查阅 请勿删除信息,转载请说明出处,

一.MySQL 1.概述 什么是数据库 ? 答:数据的仓库,和Excel表中的行和列是差不多的,只是有各种约束和不同数据类型的表格 什么是 MySQL.Oracle.SQLite.Access.MS SQL Server等 ? 答:他们均是一个软件,都有两个主要的功能: a. 将数据保存到文件或内存 b. 接收特定的命令,然后对文件进行相应的操作 PS:如果有了以上软件,无须自己再去创建文件和文件夹,而是直接传递 命令 给上述软件,让其来进行文件操作,他们统称为数据库管理系统(DBMS,Data

List 1. python -V 查看python当前版本 2. list.pop() 删除列表里的最后一个元素,并返回删除元素的值 3. list.extend(['a','b','c']) 在原列表的基础上增加该列表的元素 4. list.append('a') 在原列表后增加该元素 能巧妙应用 ,如果在原列表的每项后面添加元素,最后一个可以使用 5. list.remove('a') 删除元素 6. list.insert(0,'a') 在列表某位置增加元素 7. 如果列表重复操作太多,

Mysql基础 一.安装 Windows: 1.下载 http://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.6/mysql-5.6.31-winx64.zip 2.解压 将压缩包解压到你想要安装的位置,例如我的解压到C:\Program Files\mysql-5.6.31-winx64 3.配置环境变量 右击我的电脑-->属性-->高级系统设置-->高级-->环境变量-->系统变量-->找到Path变量-->编辑 在最后添加 ;C

DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构,包括三部分信息,表头(列的名称),表的内容(二维矩阵),索引(每行一个唯一的标记). 一.DataFrame的创建 有多种方式可以创建DataFrame,下面举例介绍. 例1: 通过list创建 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 [2 rows

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们

官方文档链接http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 数据结构介绍 我们将以一个快速的.非全面的pandas的基础数据结构概述来开始.应用在所有对象的数据类型.索引和轴标签/对齐等的基础操作.首先我们需要向你的命名空间引入numpy和pandas. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 有个宗旨需要牢记:数据对齐是内在的.标签和数据间的链接不会被轻易改变

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=

0. 如何入门数据分析 关注沙漠之鹰的同学一定看过沙漠君写得很多篇数据分析文章,比如分析房价,车价,预测机动车摇号这些话题.其实文章中所有的分析都使用了Python和它非常强大的数据分析库Pandas.一些机器学习和预测的功能则用到了sklearn库.掌握了这些工具,就能应对绝大多数的分析需求. 纸上得来终觉浅,即使你看了很多书和代码,也未必比得上多接触例子多敲一些代码,三四个中等规模(约一两百行代码的)的案例就能让你有整体的把握.至于数据采集,沙漠之鹰有开源的数据抓取工具Hawk,网上也有众多

Python 正则表达式模块 (re) 简介 Python 的 re 模块(Regular Expression 正则表达式)提供各种正则表达式的匹配操作,和 Perl 脚本的正则表达式功能类似,使用这一内嵌于 Python 的语言工具,尽管不能满足所有复杂的匹配情况,但足够在绝大多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并提取出相关信息.Python 会将正则表达式转化为字节码,利用 C 语言的匹配引擎进行深度优先的匹配. 表 1. 正则表达式元字符和语法 符号 说明 实例 . 表示任意字符,

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

MySQL是一个关系型数据库管理系统 ,其体积小.速度快.总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库.在使用过程中不总是和它打交道,导致使用时候都得查看具体的语法.下面为大家稍作总结一些常用到的(虽然常用的都背的溜溜的~) 在python3中使用mysql首先导入pymysql模块,没有这个模块的可以进行pip安装,要是mysql也没有的话,,参考http://www.cnblogs.com/xsmile/p/7753984.html进行安装.

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和

Python:list 和 array的对比以及转换时的注意事项 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-6-4 前言 array,顾名思义,数组,就是存储数字.处理数字的一种数据结构.今天在将list转换为array时,遇到了一个问题,数据量比较大,刚开始怎么都不知道问题出在哪里.直到我用一个3*3的小数据测试时,才发现问题的本质所在.浪费了半天的时间,不过总算搞明白了. 学的不够踏实,以此警戒所有的初学者

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

安装Thrift 安装Thrift的具体操作,请点击链接 pip install thrift 安装happybase pip install happybase 连接(happybase.Connection) happybase.Connection(host='localhost', port=9090, timeout=None, autoconnect=True, table_prefix=None, table_prefix_separator=b'_', compat='0.98'