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业界 | 用Python做数据科学时容易忘记的八个要点！

为了一劳永逸地巩固我对这些概念的理解，并为大家免去一些StackOverflow的搜索，我在文章中整理了自己在使用Python，NumPy和Pandas时总是忘记的东西。...Linspace是在指定的范围内返回指定个数的间隔均匀的数字。所以给定一个起始值和终止值，并指定返回值的个数，linspace将根据你指定的个数在NumPy数组中划好等分。...在Pandas中删除列或在NumPy矩阵中对值进行求和时，可能会遇到这问题。...Join，就像merge一样，可以组合两个dataframe。但是，它根据它们的索引进行组合，而不是某些特定的主键。 ?...Pandas内置的pivot_table函数将电子表格样式的数据透视表创建为DataFrame。

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pandas库的简单介绍（3）

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。 数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。...索引选项 类型 描述 df[val] 从DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列...df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分 df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i...在pandas库的简单介绍(1)已经介绍过Series对象相加的例子，这里说明一下DataFrame对象的加减。...frame1通过利用add方法，将f2和fill_value作为参数传入： frame1.add(frame2, fill_value = 0) 可以看出fill_value将缺失值的一方作为0处理。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

DataFrame有两种可供选择的索引模式：loc用于通过标签进行索引，iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。...df.loc['a':'b']['A']=10不会（对其元素的赋值不会）。 最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。...DataFrame算术 你可以将普通的操作，如加、减、乘、除、模、幂等，应用于DataFrame、Series以及它们的组合。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。

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3大利器详解-mapapplyapplymap

Pandas三大利器-map、apply、applymap 我们在利用pandas进行数据处理的时候，经常会对数据框中的单行、多行（列也适用）甚至是整个数据进行某种相同方式的处理，比如将数据中的sex字段中男替换成...本文中介绍了pandas中的三大利器：map、apply、applymap来解决上述的需求。 ? 模拟数据 通过一个模拟的数据来说明3个函数的使用，在这个例子中学会了如何生成各种模拟数据。...","black","red"] # 好好学习如何生成模拟数据：非常棒的例子 # 学会使用random模块中的randint方法 df = pd.DataFrame({"height":np.random.randint...pandas 的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数。...在DataFrame对象的大多数方法中，都会有axis这个参数，它控制了你指定的操作是沿着0轴还是1轴进行。

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pandas库详解一：基础部分

] b = [4,5,6] ​ #字典中的key值即为csv中的列名 data_dict = {'a_name':a,'b_name':b} ​#设置DataFrame中列的排列顺序 dataFrame...True dataFrame.to_csv("test.csv", index=False, sep='|') #如果希望在不覆盖原文件内容的情况下将信息写入文件，可以加上mode="a" dataFrame.to_csv...2.2.2.3 join_axes 如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据 例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接 result =...# 返回一个新的DataFrame，更新index，原来的index会被替代消失 # 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN df2 = df1.reindex(['a','b','...# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'

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如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

在今天的文章中，我们将探讨如何配置所需的pandas选项，这些选项将使我们能够“漂亮地打印” pandas DataFrames。...仅显示一部分列（缺少第4列和第5列），而其余列以多行方式打印。 ? 尽管输出仍可读取，但绝对不建议保留列或将其打印在多行中。...另外，您可以更改display.max_rows的值，而不是将expand_frame_repr设置为False： pd.set_option(‘display.max_rows’, False) 如果列仍打印在多页中...如何打印所有行 现在，如果您的DataFrame包含的行数超过一定数目，那么将仅显示一些记录（来自df的头部和尾部）： import pandas as pd import numpy as np...总结 在今天的文章中，我们讨论了Pandas的一些显示选项，使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器，漂亮地打印DataFrame。 熊猫带有一个设置系统，使用户可以调整和自定义显示功能。

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一行代码将Pandas加速4倍

Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。

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一行代码将Pandas加速4倍

Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。

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我的Python分析成长之路9

pandas入门 统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。...1.pandas数据结构 　　　　在pandas中，有两个常用的数据结构：Series和Dataframe  为大多数应用提供了一个有效、易用的基础。 　　　　...中选择单列或列序列 9 print(df2.loc["one"]) #从DataFrame中选择单行或多行 10 print(df2.loc[:,"year"]) #从DataFrame中选择单列...Series,取出Series的值 View Code 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 df4 = pd.DataFrame(np.arange...分组 View Code 2.使用agg和aggregate方法聚合，能够将函数应用于每一列 　　　　DataFrame.agg(func,axis=0,*args,**kwargs)

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pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

df #对df的取值 2.pd.DataFrame参数表 属性 详解 dtype 查看数据类型 index 查看行序列或者索引 columns 查看各列的标签 values 查看数据框内的数据，也即不含表头索引的数据...,最大值,最小值等等 5.df.T 横纵坐标进行对调 6.df.sort_index(axis=0) 根据axis=0或者1按照横坐标或者纵坐标进行排序 7.df.sort_values('按照的对象名称...') 按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置axis=0或者1进行修改,默认升序 8.df里的值按行取行 取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引...取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列 取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[...4) 删除行不为4个值的 3.df.dropna(subset=['c2']) 删除c2中有NaN值的数据 6.df重空值进行添加 df.fillna(value=10)空值填充10 7.df进行合并

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Pandas | 数据结构

前言 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。 本文框架 1. 数据结构简介 2....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. 从DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....DataFrame：代表整个表格对象，是一个二维的数据，有多行和多列； Series：每一列或者每一行都是一个Series，他是一个一维的数据（图中红框）。 2....DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构； 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等） 既有行索引index,也有列索引columns，可以被看做由Series组成的字典。...从DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series； 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame。

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...# s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a", y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...调用 read_csv() 函数读取生成器表达式里的每个文件，把读取结果传递给 concat() 函数，然后合并为一个 DataFrame。...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....每个订单都有订单号（order_id），每个订单有多行。要统计每个订单的金额，需要先根据每个 order_id 汇总每个订单里各个产品（item_price）的金额。...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

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Python数据分析-pandas库入门

代码示例： import pandas as pd obj = pd.Series([1,4,7,8,9]) obj Series 的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接，代码示例： obj2*2 np.exp(obj2) 还可以将 Series...虽然 DataFrame 是以二维结构保存数据的，但你仍然可以轻松地将其表示为更高维度的数据（层次化索引的表格型结构，这是 pandas中许多高级数据处理功能的关键要素 ） 创建 DataFrame 的办法有很多...作为 pandas 库的基本结构的一些特性，如何创建 pandas 对象、指定 columns 和 index 创建 Series 和 DataFrame 对象、赋值操作、属性获取、索引对象等，这章介绍操作...Series 和 DataFrame 中的数据的基本手段。

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