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。
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象,这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
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。
欢迎来到《Pandas 学习手册》! 在本书中,我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程,这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处,特别是数据帧对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库,它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的,我这里在读取时出问题,不稳定,就帮大家下载下来,统一放到了 data 目录里。
Kevin Markham,数据科学讲师,2002 年,毕业于范德堡大学,计算机工程学士,2014 年,创建了 Data School,在线教授 Python 数据科学课程,他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容,迄今为止,浏览量在油管上已经超过 500 万次。
本文用到的数据来源于网易财经,具体下载方式可以参考上一篇文章:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍。
pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来,它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame,它是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,另一个是 Series,一个一维的标签化数组对象。
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的pandas节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
导读:Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一,其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期,很多人会不知道:
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。
在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
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。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
Pandas构建在Numpy的基础上,它同时支持行和列的操作。 使用pip进行安装:
numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢?
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
数据通常被建模为一组实体,相关值的逻辑结构由名称(属性/变量)引用,并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物,例如一个人,或者在物联网中,是一个传感器。 然后,使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
这篇万字长文,是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习,否则,可能会找不到操作的数据源。
上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法,了解一下DataFrame的索引机制和使用方法。
✅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 数据处理:Pandas库的使用 ---- Python 数据处理:Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
大家好,我是皮皮。其实这个pandas教程,卷的很严重了,才哥,小P等人写了很多的文章,这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿,自己学习过程中整理的一些基础资料,整理成文,这里发出来给大家一起学习。
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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。 2018年8月2日笔记 建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。 作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
pandas的官网地址为:https://pandas.pydata.org/ 官网首页介绍了Pandas,
链接:https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
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。
当我们在使用Pandas库处理数据时,有时候可能会遇到一个报错:'Series' object has no attribute 'sort'。这个报错的原因是因为Pandas库在较新版本中将'sort'方法改名为'sort_values'方法。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
一期我们了解了Pandas里面Series数据结构,了解了如何创建修改,清理Series,也了解了一些统计函数,例如方差,标准差,峰度这些数学概念。那么今天我们就来了解Pandas里面的另一个数据结构-----DataFrame。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练的掌握,加以运用,就可以练就深厚的内力,成为绝顶高手自然不在话下!
在Pandas中,选择不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下:
在本章中,我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件,以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法,例如 HTML,JSON,PKL 文件,SQL 等。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
玩转Pandas系列已经连续推送3篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的3篇文章:
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如何将数据组合,即concat、join和merge函数的使用。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本,你可以使用show_versions()函数:
Attitude is a little thing that makes a big difference.
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader,读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter,将数据写入输出文件。 函数的第二个参数(delimiter=',')是默认分隔符,如果输入和输出文件都用逗号分隔,就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了,今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库,它就是大名鼎鼎的Pandas。
来源:伯乐在线 - PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
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