基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
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。
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。
谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法，以下是函数原型。
6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下：
在Pandas中，join()方法也可以用于实现合并操作，本文介绍join()方法的具体用法。
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。
数据分析中需要的数据往往来自不同的途径，这些数据的格式、特点、质量千差万别，给数据分析或挖掘增加了难度。为提高数据分析的效率，多个数据源的数据需要合并到一个数据源，形成一致的数据存储，这一过程就是数据集成。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
Pandas 基于 NumPy 开发，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理数据。
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情，但这样做确实比较花时间，也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料，几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你，让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
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。
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。
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1，女替换成0。自己最近处理数据的时候就遇到不少类似的需求。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
本文接着更新Pandas进阶修炼120题，Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大，更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力，本期就挑选了一些Pandas+NumPy相关的题目供各位读者练习，如果感兴趣，请一定要敲一遍代码。
本文将介绍12种用于数据分析的Pandas技巧，为了更好地描述它们的效果，这里我们用一个数据集辅助进行操作。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
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。
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。
1.属性方式，可以用于列，不能用于行 2.可以用整数切片选择行，但不能用单个整数索引（当索引不是整数时） 3.直接索引可以使用列、列集合，但不能用索引名索引行 用iloc取行，得到的series：
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
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。
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
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。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
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。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
大量数据，里面有多行多列，出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
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。
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
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。
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。
如果你是数据科学家、数据分析师、机器学习工程师，或者任何 python 数据从业者，你一定会高频使用 pandas 这个工具库——它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
在同一列中，本该分别填入多行中的数据，被填在一行里了，然而在分析的时候，需要拆分成为多行。
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。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim：维度 shape：行数和列数 size：元素个数 举例说明： import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
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