这里简单介绍一下多层索引，多层级索引，将指标进行分层，索引具有层级结构，可以使得高维度的数据进行降维。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
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。
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻。 固定时期（period），如2007年1月或201
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
在本章的每一节中，我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始：
Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种：
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
日期格式数据处理 Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式 dataframe数据类型如果为datetime64，可以使用dt方法取出年月日等 对于时间差数据，可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值 时间差数据，可以使用dt方法访问其常用属性 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据转换
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
21.对每种animal的每种不同数量visits，计算平均age，即，返回一个表格，行是aniaml种类，列是visits数量，表格值是行动物种类列访客数量的平均年龄
我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。
pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步。
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
上两篇原创的文章，小编主要是讲了数据可视化方面的内容，但是好像看得人不是很多的样子(搞得小编心里拔凉拔凉的....)
Series 提供了一个可以简单、快捷返回 datetime 属性值的访问器。这个访问器返回的也是 Series，索引与现有的 Series 一样。
---- 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
注意：由于NaN的存在，B列初始的数据类型是float，如果要变成整数，使用astype转换即可。
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。 import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"), "class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。
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 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
导读：pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库。它基于NumPy创建，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。
来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟 我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。 数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。 默
常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁，现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出，现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量，遵循语义化版本控制（Semantic Versioning）形成了新的弃用策略，网站也经过了重新设计……
NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型，下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型，为了区别于 Python 原生的数据类型，bool、int、float、complex、str 等类型名称末尾都加了 _。
上一篇介绍了accessor的用法，很多朋友看过后都恍然大悟，原来我们常用的str也只是其中之一而已。本篇我们将继续介绍几个pandas的骚操作。
看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览
对于变量的数据类型而言，Pandas除了数值型的int 和 float类型外，还有object ，category，bool，datetime类型。
我们在整理数据的时候，经常会碰上数据类型出错的情况，今天小编就来分享一下在Pandas模块当中的数据类型转换的相关技巧，干货满满的哦！
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看pandas之前我建议先看我的numpy总结，效果更佳。 【Data Mining】机器学习三剑客之Numpy常用用法总结 可以大概理解为numpy主要是用来生成数据，并且进行数据运算的工具 而pandas主要是用来整个数据的管理，也就是整个数据的摆放或是一些行列的操作等等。当然也不完全是这个样子。
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。
文章很长，高低要忍一下，如果忍不了，那就收藏吧，总会用到的 萝卜哥也贴心的做成了PDF，在文末获取！ 如何使用列表和字典创建 Series 使用列表创建 Series 使用 name 参数创建 Series 使用简写的列表创建 Series 使用字典创建 Series 如何使用 Numpy 函数创建 Series 如何获取 Series 的索引和值 如何在创建 Series 时指定索引 如何获取 Series 的大小和形状 如何获取 Series 开始或末尾几行数据 Head() Tail() Take()
3.从高频率转换为低频率时，超时期(较大的时期)是由子时期(较小的时期)的位置绝对的
有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法，该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴，让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作：
公众号原文首发：https://mp.weixin.qq.com/s/4RYfYc8_2vNxvq_B1bZrUA
attr1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list('ABC'),columns=list('abcd'))
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