如下销售数据中展现了三笔订单,每笔订单买了多种商品,求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为:235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
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。
前几天发表了一篇推文,分享了Pandas中非常好用的一个API——explode,然而今天又发生了戏剧性的一幕:因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'!好吧,好用的东西永远都是娇贵的,这个道理没想到在代码中也适用。所以,今天就以此为题展开拓展分析,再输出一点Pandas干货……
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。
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
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。
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
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
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。
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。
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
在Excel中,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列,对于Python来说,插入列也很容易。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
上次给大家分享了数据分析中要用的anaconda以及一些模块的安装和导入,至于具体如何使用python处理excel还有点模糊,今天就来研究一下如何使用,提高工作效率。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Pandas实战的问题,一起来看看吧。问题描述:
本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的,归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。文章很短,不用收藏就能Get~
pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁。
最近咱们的交流群很活跃,每天都有不少朋友提出技术问题引来大家的热烈讨论探究。才哥也参与其中,然后发现很多pandas相关的数据处理问题都可以通过调用函数的方法来快速处理。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍,是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码,助力你的数据分析变得更加高效。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
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:
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令
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。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库,近年来一直位居编程语言热度头部位置,而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者,使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。文章很短,不用收藏就能Get~
先按Mt列进行分组,然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列,再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况
通过导入pandas库,并使用约定的别名pd,我们可以使用pandas库提供的丰富功能。
想入门 Pandas,那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。这里可以将 Series和 DataFrame分别看作一维数组和二维数组。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能,是数据科学的日常基本工具。在本文中,我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务,从数据集中提取有价值的见解。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
通过pandas的使用,我们经常要交互式地展示表格(dataframe)、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了,因为大部分时候如果我们直接展示表格,格式并不是很友好。
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。
在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便的方法,可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上,groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序,然后深入了解其后台的实际情况,即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
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。
系统:Windows 11 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
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。
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同,你可能并不会经常的使用它,但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时,这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型 默认情况下,具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引,并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种:一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值, 另一种方法是用一个标签值(sentinel value) 表示缺失值。在掩码方法中, 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组, 也可能是用一个比特(0 或 1) 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中, 标签值可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签值还可能是更全局的值, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。
在数据处理和分析中,重复数据是一个常见的问题。为了确保数据的准确性和一致性,我们需要对数据进行去重操作。Pandas提供了一个功能强大的去重函数——drop_duplicates(),它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本文将详细介绍drop_duplicates()函数的用法和应用场景。
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