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!
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:
subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项 inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本
刚刚情人节过去,也想来一篇数据分析的实例。别黑我,别恶心我。从网上找了一份2000W的数据,粗略处理后,导入MySql,试着看看MySql这2000W数据的效果如何。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情,下述内容纯闲扯: pandas应该怎么分享困扰了我好久,但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas,分享这个东西有什么用呢?所以我决定先分享pandas能做什么,然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API,将来应用遇到困难直接查询我的文章即可! 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉!蠢萌蠢萌,让人想抱起来捏两下的国宝! pandas是什么啦!遥记英文老师曾讲S是复数的意思! 那pandas就是!
很多同学抱怨自己很想学好Python,但学了好久,书也买不少,视频课程也看了不少,但是总是学了一段时间,感觉还是没什么收获,碰到问题没思路,有思路写不出多少行代码,遇到报错时也不知道怎么处理。
一期我们了解了Pandas里面Series数据结构,了解了如何创建修改,清理Series,也了解了一些统计函数,例如方差,标准差,峰度这些数学概念。那么今天我们就来了解Pandas里面的另一个数据结构-----DataFrame。
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
如果您使用Python作为数据处理的语言,那么pandas很可能是你代码中使用最多的库之一。pandas的关键数据结构是DataFrame,这是一个类似电子表格的数据表,由行和列组成。在处理dataframe时,我们经常需要处理索引,这可能很棘手。在本文中,让我们回顾一些关于用pandas处理索引的技巧。
subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据
每个月的月底,“分享与成长群”要汇总所有成员的原创文章,这次我改用了水滴微信平台把数据采集到一个电子表格文件中。在《零基础学编程019:生成群文章目录》这一节里,我已经可以用读csv文本文件的办法,配
用pandas读取Excel文件时, 如提示:ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd', 因为Excel需要单独安装xlrd模块进行支持。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我
数据分析过程中最头疼也是工作量最大的部分算是探索和清洗了,探索的目的是了解数据,了解数据背后隐藏的规律,清洗的目的则是为了让干净的数据进入分析或建模的下一个环节。作者将通过三篇文章,详细讲解工作中常规的数据清洗方法,包括数据类型的转换,重复数据的处理,缺失值的处理以及异常数据的识别和处理。这是第一篇文章,主要分享的内容包括,文中涉及到的数据可以至文末查看下载链接: 数据类型的转换 冗余数据的识别和处理
arXiv是重要的学术公开网站,也是搜索、浏览和下载学术论文的重要工具。它涵盖的范围非常广,涉及物理学的庞大分支和计算机科学的众多子学科,如数学、统计学、电气工程、定量生物学和经济学等等。
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。
1.创建一个虚拟python运行环境,专门用于本系列学习; 2.数据分析常用模块pandas安装 3.利用pandas模块读写CSV格式文件
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云