Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引，再利用unstack进行重塑。
当我们在处理数据分析或机器学习任务时，经常会使用Pandas库进行数据的处理和操作。而在使用Pandas的DataFrame对象时，有时可能会遇到AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'的错误。 这个错误通常出现在我们尝试将DataFrame对象转换为列表（list）时。因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的.tolist()方法。 在下面的文章中，我们将讨论如何解决这个错误。
数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。
在很多应用中，数据可能分布在多个文件或数据库中，或者以一些不易分析的格式进行排列，因此本章介绍数据规整。
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一、创建数据 #1.通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame dates = pd.date_range('20170301',periods = 6) df1 = pd.DataFram
pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式，包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
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。
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。
Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法，大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。 Numpy基本用法 在讲解Pandas高级特性之前，我们先来学习一下Numpy。Numpy是高性能计算和数据分析的基础包，一种ndarray的多维数组对象并且是一个同构的数据多维容器。创建和操作一个多维数组，我们来看一下简单的代码片段。 arr = np.arange(10,dtype=np.float32) # np.zero,n
可以看到，现在index和columns对应的位置有不同的值。因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数
当项目变得越来越大时，有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比，似乎不够节省内存。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series(np.random.rand(6)) s1 0 0.710042 1 0.901424 2 0.050802 3 0.870486 4 0.919496 5 0.483373 dtype: float64 # 创建多级index(相当于Series的list，里面被划分为1，2两个Series) s
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
一章内容介绍三块内容，感觉哪个都没说清。 In[1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1. matplotlib入门 Matplotlib提供了两种方法来作图：状态接口和面向对象。 # 状态接口是通过pyplot模块来实现的，matplotlib会追踪绘图环境的当前状态 # 这种方法适合快速画一些简单
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。 先来看下面的例子： df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。 8.1 层次化索引 层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子：创建一个Series，并用一个
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。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。
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
最近在使用 pyinstaller 将 Python 脚本打包成可执行文件时，遇到了一个 AttributeError 的错误，错误信息为 type object pandas._TSObject has no attribute _reduce_cython_。在分析和解决这个问题的过程中，我发现了一种可能的解决方法，现在分享给大家。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
原文 | https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.0/
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习（点击
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 1.利用pandas进行数据分析+matplot进行可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(10,4) df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10)) df.plot() plt.show
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
创建日期： 20200805 15:20 上次修改： 20200805 19:27 Python 版本： Python 3.7
层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d'],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]]) data #输出 a 1 0.497970 2 -0.042377 3 -0.018719 b 1 0.061412
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长。
使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换，本文将会详细讲解pivot的秘密。
最近在看pandas，之前一致用SQL做数据处理，对于线下的小数据量，的确是pandas功能简洁实用，而且方便可视化操作。翻译来自于pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》，首先是引入所需的包
需求：低版本excel对于使用透视表后，索引方向会出现合并，需要将其恢复为“台账”样式。
补充知识：Pandas使用DataFrame出现错误：AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘astype’
基于 SPC 的强风暴历史数据，仅简单分析历年的龙卷风分布情况。主要用到 pandas 处理 csv 数据，并利用 matplotlib，seaborn绘制箱线图，小提琴图，条形图，散点图等图形。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为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。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
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