Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
如果你想用Python做数据分析，那么NumPy是你必须掌握的其中一个基础计算包。它可以很好的替代Python列表，因为NumPy数组更紧凑，允许快速读写访问，并且更方便和高效。 此外，它也是一些重要的数据操作和机器学习包的基础，如Pandas，Scikit-Learn和SciPy： Pandas数据操作建立在NumPy上，但是它不使用数组，而是使用了另外两个基本数据结构：Series和DataFrames； SciPy构建在Numpy上，提供了大量对NumPy数组进行操作的函数； 机器学习库 Scik
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
在实际开发中，我们需要从文件中读取数据，并进行处理。在numpy中，提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵，常用的函数有以下两个
通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。
从这一篇文章开始，想要跟大家一起探讨关于数据科学最重要的工具了，就是Python提供了 Numpy 和 Pandas，咱们先从Pandas开始，走上数据分析高手之路hhhh
大家好，上周发布的Pandas进阶修炼120题不知道各位做的怎么样，现在NumPy系列也闪亮登场！在上个系列一直让我很遗憾的就是对一些重要的函数没有进一步讲解(当然有读者制作的b站讲解视频填补了这一空缺)。所以在NumPy系列中，为了系统的学习NumPy的各种操作，类似于Pandas120系列的习题肯定少不了，但是还会有一些理论的讲解，我们开始吧！
本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。 当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。
pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。
sort_values()提供了从mergeesort，heapsort和quicksort中选择算法的一个配置。Mergesort是唯一稳定的算法
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
备注：本文主要是课程总结，不做过多的拓展，如果需要详细了解，可以查看本专栏系列内容，专栏链接直达
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。
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。
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。
Pandas 有很多高级的功能，但是想要掌握高级功能前，需要先掌握它的基础知识，Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。
切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图:
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
所以有的同学就说了：我用传统的写法一样可以实现，为什么还要浪费精力去学习numpy呢？
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
昨天写一个小项目的时候，想用pandas把数据写入到Excel中去，结果发现我原先写的那套pandas教程是真的垃圾啊。 痛定思痛，我决定重写一份。
使用Python中的三个库可以优雅地进行数据分析，得到一只野生的Matlab，这三个库是numpy，pandas 和 matplotlib。 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，其array多维数组拥有丰富的数据类型，基于向量化技术可以有效代替循环，代码简单速度极快。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
在前面的小节中，我们学习了如何获取和修改数组的元素或部分元素，我们可以通过简单索引（例如arr[0]），切片（例如arr[:5]）和布尔遮盖（例如arr[arr > 0]）来实现。本节来介绍另外一种数组索引的方式，被称为高级索引。高级索引语法上和前面我们学习到的简单索引很像，区别只是它不是传递标量参数作为索引值，而是传递数组参数作为索引值。它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。
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。
数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
Pandas 2.1于2023年8月30日发布。跟随本文一起看看这个版本引入了哪些新内容，以及它如何帮助用户改进Pandas的工作负载。它包含了一系列改进和一组新的弃用功能。
Series是一维数组对象，包含数据数组和相关的数据标签数组。数据可以是任何 NumPy 数据类型，标签是序列的索引。
提取数据，特别是从网络中提取数据是数据科学家的重要任务之一。Wget 是一个免费的工具，用于以非交互式方式从 Web 上下载文件。它支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议，通过 HTTP 代理进行检索。由于它是非交互式的，即使用户没有登录，它也可以在后台工作。所以，如果你想下载一个网站或一个页面上的所有图片，wget 会帮助你。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 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。此外，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。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性——自动求导。今天，本文就来介绍Tensor这一数据结构。
这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记：大数据测试 整个学习笔记以短文为主，记录一些关键信息和思考 预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号：开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具，个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能 主要工具有以下（包括但不限于）： numpy pandas SciPy Scikit-L
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
本指南探讨了允许你使用 Python 执行数据分析的最佳实践和基础知识。在本指南中，你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库（如 Pandas ， Matplotlib 和 Numpy ）轻松、透明地探索和分析数据集。
就像这样的伪代码
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库，它是基于之前介绍的NumPy构建的，使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。 📷 首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pan
当前流行的 Python 版本有两个，2.X 和 3.X，由于 2.X 即将不再维护，所以我建议直接使用 3.X 版本作为你的主要版本。
Pandas 有很多高级的功能，但是想要掌握高级功能前，需要先掌握它的基础知识，Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。 Pandas 常用的数据结构有两种：Series 和 DataFrame。这些数据结构构建在 Numpy 数组之上，这意味着它们效率很高。我们来分别看看这些数据结构都长什么样子吧。 准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 提示没有该库，可以pip安装 Series 简介 Series 是一个带有 名称 和索引
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
numpy作为python科学计算的基础模块，支撑起了pandas、matplotlib等使用。其中，ndarray作为numpy的重要使用对象不得不研究理解一下。
有数据的地方就有表格。无论是异常值处理，清除缺省值，还是增删改查，无论是csv还是mysql等各种数据库，无不是以表格的形式存储数据。表格在数据中成为了一个绕不开的话题，因此专门处理数据的pandas库中出现DataFrame也就不显得奇怪了。
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