DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：
在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构：Series类型和DataFrame类型，以及详细讲解了如何创建Series的数据。
装饰器是 Python 中一种特殊的语法，可以用于修改或扩展函数或类的行为。装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
这个错误发生在 Python 的 os.walk 函数调用中，它表示在解包返回值时出现了太多的值。os.walk 函数的返回值是一个生成器，每次迭代会返回一个元组，包含当前目录的路径、当前目录中的子目录列表和当前目录中的文件列表。
在Pandas中，join()方法也可以用于实现合并操作，本文介绍join()方法的具体用法。
笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时，对Pandas投入了很多精力，自认掌握的还算扎实，期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得（点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章）。近日，在github中查看一些他人提交的代码时，发现了Pandas中这三个函数，在特定场景中着实好用，遂成此文以作分享。
这道题最简单的解法，相信大部分用过pandas的朋友都会，林胖也马上发出了自己的答案：
寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。
里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法 如type(tup1)
在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。
通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式（命令式编程、函数式编程），熟练运用Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型和相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用字符串方法，适当了解正则表达式，熟练使用Python读写文本文件，适当了解二进制文件操作，了解Python程序的调试方法，了解Python面向对象程序设计模式，掌握使用Python操作SQLite数据库的方法，掌握Python+pandas进行数据处理的基本用法，掌握使用Python+matplotlib进行数据可视化的用法,同时还应培养学生的代码优化与安全编程意识。
和列表一样 也可以使用数字索引提取元素中的值 然而最常用的方法是将元组解包为一组变量：
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/14658433.html
本文开始正式写Pandas的系列文章，就从：如何在Pandas中创建数据开始。Pandas中创建的数据包含两种类型：
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 函数的定义与调用 ---- Python 函数的定义与调用 1.定义和调用函数 2.函数参数 2.1 参数传递 2.2 不可变和可变类型参数 2.3 位置参数 2.4 关键字参数 2.5 指定默认参数值 2.6 任意数量参数 2.6.1 单星号*收集位置参数 2.6.2 双星号**收集关键字参数 2
实际上，python中的变量仅仅只是用来保存一个数据对象的地址。无论是什么数据对象，在内存中创建好数据对象之后，都只是把它的地址保存到变量名中。所以变量名是类型无关的，但它指向的值是类型相关的，可以是数值、字符串、列表、函数、类、对象等等。这些内存对象中都至少包含3部分：对象类型、对象的引用计数(用来判断改对象是否可被垃圾回收器回收)、对象的值。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？ 导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签（索引）。 import pandas as pd s1 = pd.Serie
最近在入门图像识别，自然也会用到深度学习框架，也接触到了一个新的数据结构——tensor(张量)。除此之外，也有一些很常用的数据结构，比如DataFrame、Series、array等，这篇文章主要对这几种数据结构的创建及相互转换做一个小总结。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
函数传参是最常用的方法，但是你真的掌握python里参数的传递和使用了吗？之前文章我们介绍了传参的拷贝情况，会不会引起传入参数的变化。本文详细介绍python的函数中*args, **kwargs的使用。
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。
刚开始学习Python的时候，我们就了解了python的编码风格要求，通过python终端方式输入import this可以看到它的具体描述。
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
pd.MultiIndex即具有多个层次的索引。通过多层次索引，我们就可以操作整个索引组的数据。本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式：
对于字典数据，直接用pd.Dataframe方法即可转化为Dataframe类型。我们可以看到，在常规的字典转化为Dataframe时，键转化为了列索引，行索引默认为range(n)，其中n为数据长度。我们亦可在进行转化的时候，通过设定参数index的值指定行索引。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
Python 1.列表（list） list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点：可遍历，可索引，可切片 列表的遍历： 方式1： for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2： list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
python中的解包可以这样理解：一个list是一个整体，想把list中每个元素当成一个个个体剥离出来，这个过程就是解包，我们来看下面这些例子（分为10个部分）。
常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁，现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出，现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量，遵循语义化版本控制（Semantic Versioning）形成了新的弃用策略，网站也经过了重新设计……
元组（Tuple）是 Python 中另一个重要的基本数据类型，与列表相似，但是元组中的元素是不可变的，也就是说，一旦元组被创建，就不能再改变其中的元素。因此，元组的主要作用是用来保存一些不希望被修改的数据。
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
这是由于变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已，然后我们可以调用配合函数（如：.mean()方法）来计算分组平均值等。 因此，一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”，默认情况下，所有数值列都将会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。 一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series）与df.groupby(['key1','key2']).mean()（分组键为：列名）是等价的，输出结果相同。 但是，如果对df的指定列进行聚合时， df['data1'].groupby(df['key1']).mean()（分组键为：Series），唯一方式。 此时，直接使用“列名”作分组键，提示“Error Key”。 注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
星号（ * ）已经在此前的学习中出现过，它可以作为乘法和乘方的运算符，也可以表示序列中元素的重复。对于函数而言，它的作用则体现在收集参数上。
今日阳光明媚，今日万里无云，函数届的<不讲武德>比赛拉开序幕，首当其冲的就是小梦(merge)、小超(concat)，也是合并功能里的俊男靓女，随着一只小虫(数据)的入场，大战一触即发~~
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章，旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，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。
pandas数据处理功能强大，可以方便的实现数据的合并与拼接，具体是如何实现的呢？
Pandas 是 Python 为解决数据分析而创建的，详情看官网 (https://pandas.pydata.org/)。 在使用 pandas 之前，需要引进它，语法如下：
表的列索引 列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列：
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
在自己学习pandas和numpy库进行数据处理的过程，有时候会缺乏数据。虽然网上有很多的数据，但是需要时间去查找。
python中的内置数据结构主要有元组、列表和字典。本篇主要介绍元组。 元组由不同的元素组成，每个元素可以存储不同类型的数据，如字符串、数字甚至是元组。 1、元组的创建 格式 tuple_name = (元素1, 元素2, ...) 例如 tuple_1 = ('beijing', 'shanghai', 'wuhan') 注意点： 空元组的创建：tuple_2 = () 只含一个元素的元组的创建：tuple_3 = ("beijing",) 若没有“,”，则是创建的是字符串“beiji
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