我自学 python 编程并付诸实战,迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库,基于它的易学、实用,我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员,但多少跟表格或数据打点交道时,pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种:一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值, 另一种方法是用一个标签值(sentinel value) 表示缺失值。在掩码方法中, 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组, 也可能是用一个比特(0 或 1) 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中, 标签值可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签值还可能是更全局的值, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。
Pandas中有很多数据类型,其中有一种是datetime,即日期时间,如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’),表示其是一个时间戳类型,很多时候需要将其转化为字符串,以便获取到其中的日期或时间,此时可以对其调用strftime()方法,如strftime('%Y-%m-%d')就可以获取到字符串2020-09-22。 在pandas中的DataFrame中,一般是整列替换,此时需要用到lambda表达式和apply方法,如下:
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
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。
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。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。
字符串是一种常见的数据类型,我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
该文介绍了如何使用Pandas库对CSV文件进行数据处理和操作,包括读取CSV文件、处理缺失值、数据类型转换、数据筛选和排序、数据分组和统计等。同时,还介绍了如何使用Pandas进行数据预处理,包括数据标准化、数据编码、特征提取和特征选择等。最后,通过一个具体的示例,演示了如何使用Pandas进行数据分析和处理,并生成了对应的CSV文件。
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
Pandas是Python程序语言中一种开源、高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas添加了数据结构和工具,用于处理类似表格的数据,即 Series 和 Data Frames。它主要提供的数据操作工具有:
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。
对于DataFrame,对齐会同时发生在行和列上,两个DataFrame对象相加后,其索引和列会取并集,缺省值用NaN。
常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁,现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出,现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量,遵循语义化版本控制(Semantic Versioning)形成了新的弃用策略,网站也经过了重新设计……
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环,它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰,以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中,数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
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。
当使用 pandas 操作小规模数据(低于 100 MB)时,性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据(100 MB 到数 GB)时,性能问题会让运行时间变得更漫长,而且会因为内存不足导致运行完全失败。
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。
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。
pandas是一款基于NumPy的数据分析工具。它提供了大量的能使我们快捷处理数据的方法。
选自DATAQUEST 作者:Josh Devlin 机器之心编译 参与:Panda pandas 是一个 Python 软件库,可用于数据操作和分析。数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程:仅需进行简单的数据类型转换,就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%,机器之心对本教程进行了编译介绍。 当使用 pandas 操作小规模数据(低于 100 MB)时,性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据(100 MB 到数 GB)时,性能问题会让运行
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
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
比较操作是很简单的基础知识,不过Pandas中的比较操作有一些特殊的点,本文进行介绍。
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。
毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版本特性的朋友可以直接去看官方文档。
今天和大家介绍一个非常厉害的数据处理的工具,Pandas。Python中比较有名的数据处理的库除了Pandas,还有Numpy,Matplotlib。这三个在平时学习的时候的会经常遇到,而且每一个功能都非常强大。对于这类库的学习,开始的时候,总是遇到某个问题的时候,就会去找度娘,所以有必要总结一下,方便自己也方便大家。恩,废话不多说,下面开始。 Pandas主要包括两种数据结构,一个是Series,一个是DataFrame。可以理解为多个Series组合在一起就构成了DataFrame。下面我分别介绍一下,
在数据分析与机器学习中,经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时,pandas库和numpy库是常用的工具。其中,pandas库提供了DataFrame数据结构,numpy库提供了ndarray数据结构。然而,有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
什么属于pandas或numpy ,或两者,或其他什么? 如果我们检查一下pandas代码:
pandas有一种功能非常强大的方法,它就是accessor,可以将它理解为一种属性接口,通过它可以获得额外的方法。其实这样说还是很笼统,下面我们通过代码和实例来理解一下。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
文章来源:towardsdatascience 作者:B.Chen 翻译\编辑:Python大数据分析
数据不正确(格式不正确,数据不准确,数据缺失)我们做什么都是徒劳。数据清洗时数据分析的第一步,也是最耗时的一步。 数据清洗很枯燥,但是随着数据清理技巧越来越熟练,就有越有可能从他人无从下手的文档中获取
利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID.
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:
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮,我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
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。
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。
导读:在Python中,进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的,后来该工具开源了,主要由社区进行维护和更新。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, na_values='NAN', parse_dates=['Last Update']) 从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象,na_vlaues用于设置缺失值形式,parse_dates用于将指定的列解析成时间日期格式。 dataframe.to_csv("xxx.csv", mode='a', header=False) 导出DataFrame数据到CSV文件。
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