前言 初学者常见错误是混淆数据与格式的处理，本文就看看这种数据与格式问题是如何使你成为挖坑与踩坑者 ---- 我是这样子害别人加班 数据源是这样子： 需求只是简单求出每个项目每个月的占比： 看过我的...pandas 专栏，这些应该是基本操作吧 结果不是那么养眼： "我要的是2为小数的百分比，这玩意输出 Excel 后，难道还要手工设置格式？"...于是，为求目的，"不择手段"： 行6：为每个数据调用 Python 的字符串格式化方法 结果看起来很美好： 但事实上这些都是文本(字符串)，而非数值。...因为右边表格(红色)的范围列是数值，而且数值才能正确使用范围匹配等级 自己挖的坑自己填，我们需要使用 pandas 的格式化功能 ---- pandas 格式化 pandas 本质上只是一个数据处理工具...行9：DataFrame.style.apply ，就能执行格式化，参数 subset 是应用格式的列 划重点： DataFrame.style.apply 之后的结果看似像 DataFrame，实际不是
背景 Pandas 对于Pythoner的搞数据分析的来说是常用的数据操作库，对于很多刚接触Pandas的人来说会发现它是一个很方便而且好用的库，它提供了各种数据变化、查询和操作，它的dataframe...但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高，而且有时候占用大量内存，并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll￢ω￢)，今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法...1.2apply方法 dataframe是一种列数据，apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴（行/列）进行运算操作的时候，apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...Wall time: 3.8 s apply函数比iterrow提高了4倍 1.3直接使用内置函数进行计算 Dataframe、Series具有大量的矢量函数，比如sum,mean等，基于内置函数的计算可以让性能更好...因此，我们在使用pandas进行计算的时候，如果可以使用内置的矢量方法计算最好选用内置方法，其次可以考虑apply方法，如果对于非轴向的循环可以考虑iterrow方法。
百分比堆积柱形图通常用于比较各个标签内多项数据的占比情况（通常用于时间标签的比较） 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法，因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比，然后再将百分比数据用于绘图...# 计算百分比 df = pd.DataFrame(data.groupby('class')['score'].sum()) def func(score, df): return score...，如A公司和B公司在2021年每个月的营业额。...该图形的绘制过程较为复杂，在下述代码中有两个主要参数项node和link。...，适合展示整体数据的变化趋势。
注意：想要更深层次的理解，需要自己动手跑代码，体验数据可视化过程 今天我来给你讲讲Python的可视化技术。...构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图。 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...2.折线图 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...在Seaborn中，我们使用sns.lineplot (x, y, data=None)函数。其中x、y是data中的下标。data就是我们要传入的数据，一般是DataFrame类型。...这里我们使用Seaborn中自带的数据集flights，该数据集记录了1949年到1960年期间，每个月的航班乘客的数量。 ?
在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...▲图9-20 根据星期几数值和时间计算的小费百分比 请注意seaborn自动改变了图表的美观性：默认的调色板、图背景和网格线条颜色。...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。...06 其他Python可视化工具 和开源代码一样，在Python语言下创建图形的选择有很多(太多而无法一一列举)。自从2010年以来，很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。...他是一名活跃的演讲者，也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前他在纽约从事软件架构师工作。
其中有两个错误特别突出：使用机器学习算法预测股票价格而不是累计收益回报；使用未复权价格来计算这些回报。...百分比误差在任何情况下，我们在评估股票在一个较长时期内的表现时都应该使用百分比误差，而不是简单的误差。这是因为不同的股票具有不同的价格，使用价格误差是没有办法对比算法在多支股票上的表现。...计算马丁格尔法的预测指标上面的代码片段提供给你一个Pandas Dataframe，其中包含纳斯达克100指数中每只股票的价格历史。为了计算每只股票的马丁格尔效应，我们所要做的就是循环计算相关指标。...这给出了模型解释的方差百分比。用 Python 计算这些指标以下代码将计算纳斯达克100指数每只股票的所有三个指标。...原文链接: [核桃量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？ 转载请申请。
例如列表中的公司数量。#公司数量len ( stocks_df )输出：505我们的名单中有 505 家公司，而不是 500 家……这是因为有些公司具有双重股权结构，并且在名单中多次上市。...如果考虑到这一点，我们可以看到列表中有 500 家的公司。我们还可以按行业和子行业查看公司数量。...可以使用这些数据和股票价格来计算公司在 3 个不同日期的市值。...]] = \stocks_df[["Price_1_1", "Price_2_1", "Price_3_1", "Shares"]].apply(pd.to_numeric)3.2.添加市值数据和股价变化百分比添加市值数据接下来...* stocks_df["Shares"]stocks_df["Marketcap_3_1"] = stocks_df["Price_3_1"] * stocks_df["Shares"]添加股票价格变化百分比
Python-for-data-移动窗口函数 本文中介绍的是\color{red}{移动窗口函数}，主要的算子是： rolling算子 expanding算子 ewm算子 ?...例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change() close_px_all[:5] .dataframe tbody tr th:only-of-type...500的相关性 spx_px = close_px_all["SPX"] # 选择某列的数据 spx_rets = spx_px.pct_change() # 计算该列的百分比变化 returns...= close_px.pct_change() # 计算整个数据的百分比变化 # 调用rolling后，corr聚合函数可以根据spx_rets计算滚动相关性 # 计算returns和spx_rets...自定义移动窗口函数 在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置，因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ，这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...DataFrame "添油加醋"： - 默认情况下，如果把一个 DataFrame 作为文本显示，小数是不会变百分比，这里可以设置 pd.set_option('display.float_format...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数
正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...2个参数，因为 pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置，因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ，这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...DataFrame "添油加醋"： - 默认情况下，如果把一个 DataFrame 作为文本显示，小数是不会变百分比，这里可以设置 pd.set_option('display.float_format...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数
关键词： python、pandas、to_excel、文本形式存储的数据 需求描述： 我用 python pandas 写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用 pandas 的 to_excel()...但遇到一个问题：当我的老板和同事们打开 excel 文件时，发现百分比数值无法正常显示，提示为“文本形式存储的数据”。 ? 想让此类百分比数值正常显示，我该怎么办呢？ ?...手动打开excel文件，选中“文本形式存储的数据”的一列数据，点击“数据 - 分列” 在弹出的菜单中点击两次“下一次”，然后点击“完成”即可。...utf-8 是为了解决中文乱码问题； index=False 则是不写入 dataframe 数据类型的 index 那列无意义数据。...btw，您有解决办法吗？当需要把dataframe数据输出到excel并有多个子表时，如何能让百分数正常显示，而无任何异常提示呢？
但是在速度上，由于功能更多，自然是比不上原来的pivot函数的。...2）其次说一下crosstab，这个函数可以计算频数，也可以计算百分比，功能也较为强大。 3）最后看这个melt、stack和unstack。...这里说的比较宽泛，还有很多参数会影响这些功能的使用，详细的就看上面的代码和链接吧。 问题2：变形函数和多级索引是什么关系？哪些变形函数会使得索引维数变化？具体如何变化？...问题4：使用完stack后立即使用unstack一定能保证变化结果与原始表完全一致吗？ 不一定。这两个变形函数都是有参数的，我们如果不考虑参数，遇到多级索引就很有可能不会一致。...(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，每行需要显示每种药物在每个地区的10年至17年的变化情况，且前三列需要排序： df = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。...Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。...) 使用groupby方法按照产品类别对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个产品类别的总销售额和利润，并将结果存储在category_sales_profit中。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。
打开几M的Excel文件，电脑卡的真是要吐血······ 网上说现在的各行业都要Python，即提高了工作效率，又能装B 。也因此，网上也出现了一堆一堆的Python培训。...Python提供了read excel()来读取Excel文件作为DataFrame： import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel...另一个需求可能是销售部门需要按年份和类别求出每个国家的数据。那么，我们须将计算结果保存在不同的工作表中： ? 下一步，我们将数据再次保存为Excel，以便将其提供给销售和市场部门。...我们将创建一个 pd.ExcelWriter对象并创建不同的表格： ? 很简单，不是吗？让我们来看看新创建的工作簿： ? 正如您所看到的，DataFrame被正确地保存到指定的工作表中。...在我们向两个部门都发送了邮件后，第二天我们又收到了一封邮件：他们要求进行一些流程化和可视化。因为每个月都要使用这类数据，所以我们决定用Python来执行这些任务与操作。
很好，但本文为您展示一种更简单、更直观、功能更强大的方法，使用 IPython 和 pandas 进行同种分析。 工具准备 IPython 库是使用 Python 的数据科学家的重要工具之一。...Python Data Analysis Library (pandas) 是一个拥有 BSD 许可证的开源库，为 Python 编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。...Pandas 组合相关性的百分比变化 确定十种股票间百分比变化的相关性与调用 DataFrame 收益 corr 的方法一样简单： In [9]: returns.corr() Out[...该示例中，创建了另一个 DataFrame，在同一时间周期内，它可以充当您的 “市场投资组合”。...Python 逐渐变成用于真实数据分析的首选语言。Pyomo、pandas、Numpy 和 IPython 之类的库使得在 Python 中应用高级数学知识变得更加轻松。
这是一个科学计算的的核心库，有着强大的多维数组对象 Numpy 数组是一个功能强大的 N 维数组对象，它以行和列的形式存在，我们可以通过 Python 列表来初始化 Numpy 数组并访问其元素 开始使用...HTML 文件 Output: 下面我们通过一个数据集来实战一下 有一个包含 2010 年到 2014 年全球失业青年百分比的数据集，我们使用这个数据集，找出 2010 年到 2011 年每个国家青年百分比的变化...现在使用 Pandas，用“pd.read_csv”读取 .csv 文件格式文件 让我们继续进行数据分析，我们将找出 2010 年至 2011 年失业青年的百分比变化。...在安哥拉（AGO），是一个负增长趋势，这意味着失业青年的百分比已经下降了 至此，我们的 Pandas 入门就到这里，下面进行 Matplotlib 的学习吧 Matplotlib Matplotlib...这些图可用于跟踪构成一个完整类别的两个或多个相关组随时间的变化。
between 函数 多年来我一直在SQL中使用“between”函数，但直到最近才在pandas中发现它。 假设我们有一个带有价格的DataFrame，我们想要过滤2到4之间的价格。...分析的目的是计算每种尺寸的平均价格: df = pd.DataFrame({'price': [1.99, 3, 5], 'size': ['medium', 'large', 'small']})df_avg...通过在reindex函数中指定大小的顺序，使得结果更容易解释。 Describe函数 描述函数是进行探索性数据分析时必不可少的工具。它显示了DataFrame中所有列的基本汇总统计信息。...如果我们想计算10个分位数而不是3个呢? df.price.describe(percentiles=np.arange(0, 1, 0.1)) ? 描述函数接受百分比参数。...我们可以使用NumPy的arange函数指定百分比数，以避免手工输入每个百分比。
让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。 这篇文章将会配合实例，讲解10个重要的pandas函数。其中有一些很常用，相信你可能用到过。...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...「掩码」（英语：Mask）在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字，通过与目标数字的按位操作，达到屏蔽指定位而实现需求。 6....比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。
'])].head() Out[64]: 这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。...我们对genre使用value_counts()函数，并将它保存成counts（type为Series）: 该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： 事实上我们在该...为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...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。
我来简单介绍下这四种关系的特点： 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...折线图 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。...这里我们使用 Seaborn 中自带的数据集 flights，该数据集记录了 1949 年到 1960 年期间，每个月的航班乘客的数量。...因为需要计算角度，所以我们要准备 angles 数组；又因为需要设定统计结果的数值，所以我们要设定 stats 数组。
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