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三个你应该注意的错误

假设促销数据存储在一个DataFrame中，看起来像下面这样（实际上不会这么小）： 如果你想跟随并自己做示例，以下是用于创建这个DataFrame的Pandas代码： import pandas as...操作按预期执行（即值更新为45），但我们不应该忽视这个警告。 根据Pandas文档，“分配给链式索引的乘积具有内在的不可预测的结果”。主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。...因此，我们尝试更新的值可能会更新，也可能不会更新。 进行此操作的更好（且有保证的）方法是使用loc方法，它保证直接在DataFrame上执行操作。...这是如何更新销售数量列的第二行值： promotion.loc[1, "sales_qty"] = 46 第三个悄悄错误与loc和iloc方法之间的差异有关。...让我们在我们的促销DataFrame上做一个简单的示例。虽然它很小，但足够演示我即将解释的问题。 考虑一个需要选择前4行的情况。

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...df.tail(3) # Last 3 rows of the DataFrame ? 添加或插入行 要向DataFrame追加或添加一行，我们将新行创建为Series并使用append()方法。...生成的轴将被标记为编号series0,1，…， n-1，当连接的数据使用自动索引信息时，这很有用。 append() 方法的作用是:返回包含新添加行的DataFrame。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...当我发现更多有用的Pandas函数时，我将尝试不断地对其进行更新。

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    安利个一行代码的Python可视化神器！

    其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。...可以把它形容为"pandas like visualization" 毫不夸张地说，画出各种炫酷的可视化图形，我只需一行代码，效率非常高，同时也降低了使用的门槛儿。...pip install cufflinks cufflinks如何使用？ cufflinks库一直在不断更新，目前最新版为V0.14.0，支持plotly3.0。...那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。...以上介绍是一般的可绘制类型，当然你可以根据自己的需求做出更多的可视化图形。如果是常规图形，一行即可实现。除此外，cufflinks还有强大的颜色管理功能，如果感兴趣可以自行学习。

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    pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

    今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法。...排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

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    Python 使用pandas 进行查询和统计详解

    前言 在使用 Pandas 进行数据分析时，我们需要经常进行查询和统计分析。...但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询 通过列名索引筛选数据： import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...描述性统计分析： # 统计数值型数据的基本描述性统计信息 df.describe() # 统计各属性的非空值数量 df.count() # 统计各属性的平均值 df.mean() # 统计各属性的方差...去重： # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']...(other_data) # 将两个 DataFrame 在行上合并 pd.concat([df, other_df], axis=0) 数据透视表 创建数据透视表： # 统计不同性别和年龄的人数，以

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十四)：对比更新

    好用的东西不排斥，不要死盯在Excel上，像python处理数据更快更省，也是值得提倡。 ---- > 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。...，不过只需要简单调整即可： - 关键1(红线部分)，加载数据时，把第一列作为行索引 - 关键2(蓝线部分)，让"乱序表"按"原始表"的索引重置一下 - 其他部分不变 > 实际上，pandas 中的判断是根据行列索引自动对齐...pandas 当然不会让你失望： - 关键在最后一行，DataFrame.update() ，按传入的 DataFrame 作为标准，更新原始表 - 时刻谨记，一切按行列索引自动对齐 > 你会发现，即使是非常复杂的表头...因此，这案例中的列顺序有变化，同样可以完成操作 总结 - 注意 DataFrame 的行列索引，所有操作都自带索引对齐功能 - DataFrame.update ，能以另一个 DataFrame...为基准，做更新操作

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    pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

    今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法。...排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

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    一个很高级的、交互式Python可视化库，附示例代码

    HvPlot 可以与 Pandas、xarray 等数据处理库无缝集成，并且支持 Bokeh、Matplotlib 等多种绘图后端，允许用户根据需要制作静态或交互式图表。..."箱型图示例", width=400) boxwhisker 这个箱型图将会按照 'variable' 列的类别来显示 'value' 列的分布情况，并且你可以通过交互式图表来查看不同类别的具体统计信息...下面是一个使用 HvPlot 进行动态交叉筛选的示例： 我们将使用汽车数据集，展示如何利用 HvPlot 进行动态交叉筛选。...get_scatter_plot函数定义了如何根据选定的年份更新散点图。 最后，我们用pn.Column将滑块和绘图函数组合在一起，形成一个可交互的面板（dashboard）。...要注意的是，如果你在 Jupyter Notebook 上运行这段代码，需要调用dashboard.servable()来显示面板。

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十四)：对比更新

    的结果放入"修改表"，即可显示那些被修改的值 案例3 你的同事喜欢给你"开玩笑"，这次他发过来的数据表，不小心把人名的顺序给打乱了： - 现在修改后的表格数据，是按销量降序排列 这次我们不能直接根据位置判断...，不过只需要简单调整即可： - 关键1(红线部分)，加载数据时，把第一列作为行索引 - 关键2(蓝线部分)，让"乱序表"按"原始表"的索引重置一下 - 其他部分不变 > 实际上，pandas 中的判断是根据行列索引自动对齐...pandas 当然不会让你失望： - 关键在最后一行，DataFrame.update() ，按传入的 DataFrame 作为标准，更新原始表 - 时刻谨记，一切按行列索引自动对齐 > 你会发现，即使是非常复杂的表头...因此，这案例中的列顺序有变化，同样可以完成操作 总结 - 注意 DataFrame 的行列索引，所有操作都自带索引对齐功能 - DataFrame.update ，能以另一个 DataFrame...为基准，做更新操作

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    零基础学编程034：解决一个pandas问题

    昨天一位朋友问了一个程序问题：一个csv电子表格文件，里面有不规范数据，如何用pandas的dataframe，将某一列是空值的记录行删掉。...我听说过pandas，但并没有用它写过一行相关代码，但这并不妨碍我解决这个问题。 运用《零基础都需要哪些基础》里提到的搜索技巧，第一种直接的办法是谷歌搜索。...我马上想到的搜索关键字是pandas dataframe filter null。 ? 第三条搜索结果的drop rows与我的问题描述太吻合了，直接点开这个网页，里面有一行简短的说明和代码。 ?...第一步：安装pandas 在《站在巨人的肩膀上》里已经学会了安装程序包，重复一次那个过程： python -m pip install pandas 第二步：读入csv文件 由于我以前没学过pandas...，所以仍是搜索pandas read csv，发现了这行代码： import pandas df = pandas.read_csv('data.csv') 运行出错，错误信息： UnicodeDecodeError

    1.1K70

    如何筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据

    然而，ARWU网站上的大学排名数据也存在一些问题，比如：数据量庞大，不易浏览和比较数据更新频率低，可能不反映最新的情况数据维度单一，可能不符合个人或特定领域的需求因此，如何筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据...，找到所有包含大学排名数据的表格行元素rows = soup.find_all("tr", class_="bgfd")# 遍历每一行元素for row in rows: # 创建一个空字典，用于存储当前行的数据...具体代码如下：# 导入pandas库import pandas as pd# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象，方便处理和分析df = pd.DataFrame(data)#...打印DataFrame对象的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等print(df.info())# 打印DataFrame对象的前五行，查看数据内容print(df.head())# 对DataFrame...当然，该方法也有一些局限性，比如：依赖于ARWU网站的数据质量和更新频率需要根据不同的需求和场景，调整筛选和过滤的条件和方法可能存在一些技术上的难点和挑战，比如网络请求的稳定性、网页内容的变化、数据类型的转换等因此

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    基础教程：用Python提取出租车GPS数据中的OD行程信息

    在本文中，我们将探讨如何使用Python和Pandas库来提取出租车行程数据。这个过程涉及到数据清洗、行程识别、以及行程信息提取等多个步骤。...为了提取行程信息，我们首先对数据按照车辆编号和时间进行排序，以确保行程按照时间顺序被识别。然后，通过迭代每个记录，根据“载客状态”的变化来识别行程的开始和结束。...，这里利用了iterrows：iterrows是Pandas库中DataFrame对象的一个方法。...它用于迭代DataFrame的每一行，并返回每一行的索引和数据。这个方法可以帮助我们在处理数据分析任务时逐行处理DataFrame的数据。...使用iterrows方法，你可以遍历DataFrame的每一行，并对每一行的数据进行操作或分析。

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    一行代码就可以搞定炫酷的数据可视化！

    其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。...pip install cufflinks cufflinks如何使用？ cufflinks库一直在不断更新，目前最新版为V0.14.0，支持plotly3.0。...和plotly一样，我们可以通过一些辅助的小工具框选或者lasso选择来区分和选定指定区域，只要一行代码。 当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。...上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。...以上介绍是一般的可绘制类型，当然你可以根据自己的需求做出更多的可视化图形。如果是常规图形，一行即可实现。除此外，cufflinks还有强大的颜色管理功能，如果感兴趣可以自行学习。

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    Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

    其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。...pip install cufflinks cufflinks如何使用？ cufflinks库一直在不断更新，目前最新版为V0.14.0，支持plotly3.0。...DataFrame：代表pandas的数据框； Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等； iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形...上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。...以上介绍是一般的可绘制类型，当然你可以根据自己的需求做出更多的可视化图形。如果是常规图形，一行即可实现。除此外，cufflinks还有强大的颜色管理功能，如果感兴趣可以自行学习。 ----

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    由于许多潜在的 Pandas 用户对 Excel 电子表格有一定的了解，因此本页旨在提供一些案例，说明如何使用 Pandas 执行各Excel电子表格的各种操作。...Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...限制输出 Excel电子表格程序一次只显示一屏数据，然后允许您滚动，因此实际上没有必要限制输出。在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。...默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...添加一行 假设我们使用 RangeIndex（编号为 0、1 等），我们可以使用 DataFrame.append() 在 DataFrame 的底部添加一行。

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    pandas入门教程

    关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明：pandas Installation。 通常情况下，我们可以通过pip来执行安装： ?...我已经将本文的源码和测试数据放到Github上： pandas_tutorial ，读者可以前往获取。 另外，pandas常常和NumPy一起使用，本文中的源码中也会用到NumPy。...请注意： DataFrame的不同列可以是不同的数据类型 如果以Series数组来创建DataFrame，每个Series将成为一行，而不是一列 例如： ? df4的输出如下： ?...我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据： ? 这段代码输出如下： ? Index对象与数据访问 pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。...结束语 本文是pandas的入门教程，因此我们只介绍了最基本的操作。更深入的内容，以后有机会我们再来一起学习。 读者也可以根据下面的链接获取更多的知识。

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    快速解释如何使用pandas的inplace参数

    介绍 在操作dataframe时，初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑。 更有趣的是，我看到的解释这个概念的文章或教程并不多。...它用所需的操作修改现有的dataframe，并在原始dataframe上“就地”（inplace）执行。 如果在dataframe上运行head()函数，应该会看到有两行被删除。...如果您希望更新原始数据以反映已删除的行，则必须将结果重新分配到原始数据中，如下面的代码所示。...是的，最后一行代码等价于下面一行: df_2.dropna(inplace=True) 后者更优雅，并且不创建中间对象，然后将其重新分配给原始变量。...这个警告之所以出现是因为Pandas设计师很好，他们实际上是在警告你不要做你可能不想做的事情。该代码正在更改只有两列的dataframe，而不是原始数据框架。

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