前言 在Python的数据科学和分析领域，Pandas库是处理和分析数据的强大工具。 pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV（逗号分隔值）文件的函数之一。...本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数的使用方法。 一、Pandas库简介 pandas是一个Python包，并且它提供快速，灵活和富有表现力的数据结构。...这样当我们处理"关系"或"标记"的数据（一维和二维数据结构）时既容易又直观。 pandas是我们运用Python进行实际、真实数据分析的基础，同时它是建立在NumPy之上的。...数据聚合：Pandas能够轻松地对数据进行聚合操作，如求和、平均、最大值、最小值等。 数据重塑：Pandas提供了灵活的数据重塑功能，包括合并、分割、转换等。...日期时间列：如果CSV文件包含日期时间数据，可以使用parse_dates参数将列解析为Pandas的datetime类型。
本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...3.1 stack()和unstack() stack()函数将列转换为行，unstack()函数将行转换为列。...在实际操作中，我们可以根据具体需求选择不同的方法和函数来完成数据处理和分析。
项目实践：通过完成一些小项目，如家庭预算、工作报表、学校作业等，将所学知识应用到实践中。 设置目标：为自己设定学习目标和里程碑，这有助于保持动力并衡量进度。...自定义快捷键 设置快捷键：为常用操作设置快捷键，提高工作效率。 自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...Pandas提供了类似于R语言中的数据操作功能，使得数据处理变得非常直观和方便。 在Python中，处理表格数据的基础包是Pandas，但它本身已经是一个非常强大的库，提供了许多高级功能。...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total'，为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...本节首先介绍pandas的工作原理，然后介绍将数据聚合到子集的两种方法：groupby方法和pivot_table函数。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...最后，margins与Excel中的总计（GrandTotal）相对应，即如果不使用margins和margins_name方式，则Total列和行将不会显示： 总之，数据透视意味着获取列（在本例中为...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。
9、10、11行三种方式均可以导入文本格式的数据。 特殊说明：第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。...2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。
数据透视表是将数据进行分类汇总，统计分析的强大工具。...通过设置新的行标签index和列标签columns，指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等，利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总，实现数据透视表的功能。groupby是先分组，然后选择聚合函数，生成透视表。...一，Excel中的数据透视表 Excel中的数据透视表可以设置行（index），列(columns)，值（values），并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单，但不够灵活和强大。 ?...二，pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表，使用pandas的pivot_table函数来实现数据透视表，将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?
：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类...qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area
),除了指明axis对行或者列标签的名字进行调整以外，还可以写成类似于index=mapper的形式，默认情况下，mapper匹配不到的值不会报错 更改 DataFrame 中的数据 更改值 更改值可以借助访问...以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...在多数情况下，对时间类型数据进行分析的前提就是将原本为字符串的时间转换为标准时间类型。pandas 继承了 NumPy 库和 datetime 库的时间相关模块，提供了 6 种时间相关的类。...a列作为索引键，又同时需要聚合该列的数据，这种情况下该函数会报错。...\的汽车销售数据交叉透视表前10行10列 为：\n',vsCross.iloc[:10,:10]) 转换数据–DataFrame 数据离散化 在进行数据分析时，需要先了解数据的分布特征，如某个值的出现频次
Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： 点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： ? 3....矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 6. 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...幸运的是，为了将数据移动到 Pandas dataframe 中，我们不需要理解这些数据，这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异，以便你需要复习。 在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。...用计算机来处理数据 没有可以帮助计算不同的结果的方法，那么 Excel 会变成什么？ 在这种情况下，Pandas 大量依赖于 numpy 库和通用 Python 语法将计算放在一起。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...幸运的是，为了将数据移动到 Pandas dataframe 中，我们不需要理解这些数据，这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异，以便你需要复习。 在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。...08 用计算机来处理数据 没有可以帮助计算不同的结果的方法，那么 Excel 会变成什么？ 在这种情况下，Pandas 大量依赖于 numpy 库和通用 Python 语法将计算放在一起。
机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...我们可以这样做，将最后一列前的所有行和列分段，然后单独索引最后一列。 对于输入要素，在行索引中我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行和列，并且在列索引中指定-1。...例如，一些库（如scikit-learn）可能需要输出变量（y）中的一维数组被重塑为二维数组，该二维数组由一列及每列对应的结果组成。...reshape()函数接受一个参数，该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。...，将该数组重塑为具有5行1列的新形状，并输出。
---- 重塑 要理解 pandas 中的重塑，先要了解 DataFrame 的构成。...pandas 中通过 stack 方法，可以把需要的列索引转成行索引。 用上面的数据作为例子，我们需要左边的行索引显示每天上下午的气温和降雨量。...如下图： 不妨在 excel 的透视表上操作一下，把一个放入列区域的字段移到行区域上，就是上图的结果。 ---- ---- 回到我们的例子。...此时，由于把唯一的列索引移走了，df 已经没有任何列索引！ .reset_index(-1) ， 把最后的行索引移走，并成为单独的一列。 到此，df 又重新有了一层列索引。...---- 数据如下： ---- ---- 最后 本文通过实例展示了如何在 Python 中使用 xlwings + pandas 灵活处理各种的不规范格式表格数据。
Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis Library”的缩写。...Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引
神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ? 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。 12....如果你想要进行相反的过滤，也就是你将吧刚才的三种类型的电影排除掉，那么你可以在过滤条件前加上破浪号： ? 这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。 14....将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...你可以看到，每个订单的总价格在每一行中显示出来了。 这样我们就能方便地甲酸每个订单的价格占该订单的总价格的百分比： ? 20. 选取行和列的切片 让我们看一眼另一个数据集： ?...set_option()函数中第一个参数为选项的名称，第二个参数为Python格式化字符。可以看到，Age列和Fare列现在已经保留小数点后两位。
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。...2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中，有两个重要的函数，二者互为逆操作： stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列 先来看下面的例子： data = pd.DataFrame...我们使用unstack()将数据的列旋转为行，默认是最里层的行索引： result.unstack() ?...你可能已经注意到了，在执行df.groupby('key1').mean()的结果中，结果并没有key2这一列，这是因为key2这一列不是数值数据，所以从结果中排除了，默认情况下，所有的数值列都会被聚合
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