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,

写的零碎的python脚本太多了,到一定阶段就会出现一个问题,即以前写过的脚本找不到了,现在临时要用,还得再重写一遍,这就非常难受了,代码不能复用. 还好我有一个比较好的习惯,我喜欢把python脚本里面的核心功能封装成一个函数,即一个函数只实现一个特定的功能,我希望将我封装过得函数全部存起来,规范命名,以后要用的时候随时调用.

python之pandas用法大全 更新时间:2018年03月13日 15:02:28 投稿:wdc 我要评论 本文讲解了python的pandas基本用法,大家可以参考下 一.生成数据表1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:?12import numpy as npimport pandas as pd2.导入CSV或者xlsx文件:?12df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.D

python内置函数大全 python内建函数 最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword.Build-in Function.Build-in Constants.Build-in Types.Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个<The Python Standard Library>章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题.先把Build-in Function罗列一下吧,初学者的了解,分类可能不准

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

Python3 pandas用法大全 一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) #pandas还可以读取一下文件: read_csv, rea

python 库资源大全 转自: Python 资源大全中文版 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 python 版本管理工具.官网 pyenv:简单的 Python 版本管理工具.官网 Vex:可以在虚拟环境中执行命令.官网 virtualenv:创建独立 Python 环境的工具.官网 virtualenvwrapper:virtualenv 的一组扩展.官网 包管理 管理包和依赖的工具. pip:Python 包和依赖关系管理工具.官网 pip-tools

pandas用法大全 一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd12 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"i

Python 字符串操作方法大全 1.去空格及特殊符号复制代码代码如下:s.strip().lstrip().rstrip(',') 2.复制字符串复制代码代码如下:#strcpy(sStr1,sStr2)sStr1 = 'strcpy'sStr2 = sStr1sStr1 = 'strcpy2'print sStr2 3.连接字符串复制代码代码如下:#strcat(sStr1,sStr2)sStr1 = 'strcat'sStr2 = 'append'sStr1 += sStr2print s

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur

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,

python3内置函数大全 内置函数 (1)abs(),   绝对值或复数的模 1 print(abs(-6))#>>>>6 (2)all() 接受一个迭代器,如果迭代器的所有元素都为真,那么返回True,否则返回False 1 print(all([1,0,3,6]))#>>>>False (3)any() 接受一个迭代器,如果迭代器里有一个元素为真,那么返回True,否则返回False 1 print(any([0,0,0,[]]))#>>&

参考CookBook :http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学.Pandas模块的数据结构主要有两:1.Series :2.DataFrame 先了解一下Series结构. a.创建 a.1.pd.Series([list],index

以下为python pandas 库的dataframe pivot()函数的官方文档: Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. Uses unique values from index / columns to form axes of the resulting DataFrame. 译:重塑数据(产生一个“pivot”表格)以列值为标准.使用来自索引/列的唯一的值(去除重复值)为轴形成dataframe

Python列表操作大全(非常全!!!) 对于python列表的理解可以和C语言里面的数组进行比较性的记忆与对照,它们比较相似,对于python里面列表的定义可以直接用方括号里加所包含对象的方法,并且python的列表是比较强大的,它包含了很多不同类型的数据:整型数字,浮点型,字符串以及对象等.定义举例如下: List1=[1,2,3,”hello world”,”3.1415926”,[1,2,3]] 对于python列表里元素的操作主要分为以下几个方面: 1. 向列表里面加元素: 2. 删减

Python之Matplotlib库常用函数大全(含注释) plt.savefig(‘test’, dpi = 600) :将绘制的图画保存成png格式,命名为 test plt.ylabel(‘Grade’) :  y轴的名称 plt.axis([-1, 10, 0, 6]) :  x轴起始于-1,终止于10 ,y轴起始于0,终止于6 plt.subplot(3,2,4) :  分成3行2列,共6个绘图区域,在第4个区域绘图.排序为行优先.也可 plt.subplot(324),将逗号省略.

Python apply函数 1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函

Python常用模块大全 os模块: os.remove() 删除文件 os.unlink() 删除文件 os.rename() 重命名文件 os.listdir() 列出指定目录下所有文件 os.chdir() 改变当前工作目录 os.getcwd() 获取当前文件路径 os.mkdir() 新建目录 os.rmdir() 删除空目录(删除非空目录, 使用shutil.rmtree()) os.makedirs() 创建多级目录 os.removedirs() 删除多级目录 os.stat(f

Python列表操作大全 对于python列表的理解可以和C语言里面的数组进行比较性的记忆与对照,它们比较相似,对于python里面列表的定义可以直接用方括号里加所包含对象的方法,并且python的列表是比较强大的,它包含了很多不同类型的数据:整型数字,浮点型,字符串以及对象等.定义举例如下: List1=[1,2,3,”hello world”,”3.1415926”,[1,2,3]] 对于python列表里元素的操作主要分为以下几个方面: 1. 向列表里面加元素: 2. 删减列表中的一些元素

read_csv()读取文件1.python读取文件的几种方式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据.默认分隔符为制表符("\t")read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符)read_cliboard 读取剪切板中的数据,可以看做read_table的剪切板.在将网页转换为表格时很有用2.读取文件的简单实现程序代码: df=pd.read_csv('D:/pro

函数一词起源于数学,但是在编程中的函数和数学中的有很大不同.编程中的函数式组织好的,可重复使用的,用于实现单一功能或相关联功能的代码块. 我们在学习过程中已经使用过一些python内建的函数,如print().但我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 函数的特点: 1 代码重用 2 保持一致性 3 便与修改,易扩展 1. 定义一个函数 1.1 python定义函数用def关键字,一般格式如下 def 函数名(参数列表): 函数体 1.2 函数名的命名规则 函数名必须以下划线或字母开头,