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《利用Python进行数据分析·第2版》第7章 数据清洗和准备7.1 处理缺失数据7.2 数据转换7.3 字符串操作7.4 总结

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言(如Python、Perl、R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理。幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具,可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式,请尽管

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python读取与写入csv EXCEK HDF 文件

一. 数据文件         pd指pandas简称,df指DataFrame对象。 1. csv 读取  pd.read_csv('foo.csv') 写入  df.to_csv('foo.csv') 2. HDF5 读取  pd.read_hdf('foo.h5', 'df') 写入  df.to_hdf('foo.h5', 'df') 3. Excel 读取  pd.read_excel('foo.xlsx', 'sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) 写入  df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='sheet1') 二. 数据结构 1. Series         Series是一维标记数组,可以存储任意数据类型,如整型、字符串、浮点型和Python对象等,轴标一般指索引。创建Series的方法为 >>>s=Series(data, index=index) data可以是Python词典、ndarray和标量值。 2. DataFrame         DataFrame是二维标记数据结构,列可以是不同的数据类型。它是最常用的pandas对象,像Series一样可以接收多种输入:lists、dicts、series和DataFrame等。初始化对象时,除了数据还可以传index和columns这两个参数。 3. Panel         Panel很少使用,然而是很重要的三维数据容器。Panel data源于经济学,也是pan(el)-da(ta)-s的来源。在交叉分析中,坐标轴的名称略显随意 items: axis 0  代表DataFrame的item major_axis: axis 1  代表DataFrames的index(行) minor_axis: axis 2  代表DataFrames的列 4. Panel4D         Panel4D是像Panel一样的4维容器,作为N维容器的一个测试。 labels: axis 0  每个item相当于panel items: axis 1  每个item相当于DataFrame major_axis: axis 2  它是dataframe的index minor_axis: axis 3  它是dataframe的columns         Panel4D是Panel的一个子集,因此Panel的大多数方法可用于4D,但以下方法不可用:join, to_excel, to_frame, to_sparse, groupby。 5. PanelND         PanelND是一个拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

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