安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
导读：Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。
Pandas构建在Numpy的基础上，它同时支持行和列的操作。 使用pip进行安装：
在数据处理和分析的过程中，经常需要将数据保存到文件中，以便后续使用或与他人分享。pandas库是Python中最常用的数据处理和分析库之一，提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。其中，to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数，用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV（逗号分隔值）文件。本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法，帮助读者快速上手。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
最近有两位小伙伴跟我说，网上看到一篇文章说，在 python 中使用 pandas 连接两个表，别用 merge ，要使用 join，因为在大量数据的情况下 join 比 merge 要快4到5倍。
昨天写一个小项目的时候，想用pandas把数据写入到Excel中去，结果发现我原先写的那套pandas教程是真的垃圾啊。 痛定思痛，我决定重写一份。
一个现象是，在使用pandas进行数据处理的时候，加载大的数据或占用很大的内存和时间，甚至有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存。
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章，旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。
本文偏长（4k+字），实用性高，老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，反复看，反复记，反复练。
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
数据我就按比较常见的列表嵌套字典来演示了，这种数据结构也是在各个场景下经常用到的数据结构[{},{},{}…]
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
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。
数据是金融量化分析的重要基础，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀，学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说，怎么能说不会玩数据库呢？目前常用的开源（免费）数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite （Python自带），在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十（见下图），可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境，关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库（其他数据库类似），利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互，一步步搭建自己的量化分析数据库。
呆鸟云：“看了好久 Pandas 代码，先简单了解一下，到底什么是 Pandas 吧，看看它到底能干什么？如果想了解更多 Pandas，请关注 pypandas.cn，查看最新版的 Pandas 中文官档。”
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。 虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
Pandas 2.1于2023年8月30日发布。跟随本文一起看看这个版本引入了哪些新内容，以及它如何帮助用户改进Pandas的工作负载。它包含了一系列改进和一组新的弃用功能。
前面介绍了Pandas最重要的两个类：Series和DataFrame，讲述了这两种数据结构常用的属性和操作，比如values，index, columns，索引，Series的增删改查，DataFrame的增删改查，Series实例填充到Pandas中，请参考：
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
pkl文件是python里面保存文件的一种格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西（二进制文件）。 常用于保存神经网络训练的模型或者各种需要存储的数据。
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
原始文件是多个csv表格，第一列为时间戳，每10分钟统计生成一行，其余列为ip地址在该时间段内的访问次数
由于其广泛的功能性和多功能性，如果没有 importpandas as pd，几乎不可能做到数据操纵，对吧？
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
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。
就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。
最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析，好在数据量不是很大，频率不是很高，使用起来得心用手，不得不说真的很方便。不过当数据量很大，你就要考虑读写的性能了，可以看下这个库，留下印象，以备不时之需。
pandas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。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结构化数据集所需的工具。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
Attitude is a little thing that makes a big difference.
DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。 首先，使用pip、conda或类似工具正确安装扩展库numpy和pandas，然后按照Python社区的管理，使用下面的方式进行导入： >>> import numpy as np >>> import pandas as pd 接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
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。
作者 | 中国农业银行研发中心 张梓聪 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 头图 | 下载于视觉中国 得益于覆盖各种需求的第三方库，Python在今天已经成为了研究机器学习的主流工具。不过由于其解释型语言的特性，在运行速度上往往和传统编译型语言有较大差距。特别是当训练数据集非常庞大时，很多时候处理数据本身就会占用大量的时间。 Python中自身提供了非常强大的数据存储结构：numpy库下的ndarry和pandas库下的DataFrame。前者提供了很多list没有实现的便利功能，而后
现在需要遍历上面DataFrame的行。对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。也就是说，需要类似如下的功能：
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。
应该是第三次看《利用Python进行数据分析》这本书，经典就是经典；从内容的丰富性，实际的可操作性来看，如果想从事数据分析行业，特别是利用Python，此书真的是必读书籍。
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