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MongoDB和pandas的数据分析入门极简教程

导读：MongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。...本文的目的是展示一些示例，以便你在数据分析入门中开始使用MongoDB和Pandas。 01 Python版本MongoDB MongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。...删除数据 要从集合中删除所有文档，请使用以下命令： result=db.restaurants.delete_many({}) 02 Pandas 下面展示一些示例，以便你开始使用Pandas。...这些示例取自现实世界的数据，数据上自然会有一些瑕疵。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。...此外，Pandas还有一个现成的适配器，适用于MongoDB、Google Big Query等流行数据库。 接下来将展示一个与Pandas相关的复杂示例。

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    Python数据分析pandas之多层高维索引

    DataFrame多层索引 多层索引简介 众所周知Pandas的Series和DataFrame存放的是一维和二维数组，那么想存放多维数组就得通过多层索引来实现。...通常一维的索引能够满足我们的大部分需求，但如果我们想通过Pandas存储高维数据，那么就要用到多层索引，这里层即是层次（hierarchy）、级（Level）。...它的特点是同层(维)的索引值不会重复。 import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012]] #注意index里数组元素的顺序。...import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012],['A','B']] index = pd.MultiIndex.from_product...，当前以均值为例 import pandas as pd index=[['期中','期末'],[2010,2011,2012],['A','B']] index = pd.MultiIndex.from_product

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    Pandas的函数应用、层级索引、统计计算1.Pandas的函数应用apply 和 applymap排序处理缺失数据2.层级索引（hierarchical indexing）MultiIndex索引对

    文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....索引对象 打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： pandas.indexes.multi.MultiIndex'>...MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2,...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。

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    用于修补代码和评估代码质量的抽象语法树

    一个组织可能有许多系统使用 0.25.x 版本的 pandas。因此，将其升级到 1.0.0 需要每个系统的开发人员仔细阅读 pandas 的变更文档并相应地修补他们的代码。...我们称这些基于 AST 的补丁脚本为“智能补丁（IntelliPatch）”。 pandas1.0.0 中的所有向后兼容性都列在这个页面。让我们以列表中的第一个向后兼容性为例来写这种智能补丁。...避免使用 MultiIndex.levels 的名字 在 pandas1.0.0 中，一个 MultiIndexlevel 的名字不能使用 = 更新，而是需要使用 Index.set_names()。...使用 pandas 0.25.x 的代码： import pandas as pdmi = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], ['a', 'b']], names...等价于使用 pandas 1.0.0 的代码: import pandas as pd mi = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], ['a', 'b']]

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    pandas越来越难学，只能自己找趣味了，你该这么学，No.11

    啊，大海啊，全是水 pandas啊，全是坑 没错，今天继续学习难的 其实从这篇开始，每一篇都是难得.........']] index = pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=['first','second']) print(index) 效果是一样的哦 在来一个比较方便的...最新的0.24版本的pandas里面 看，写就写最新的 增加了一个方法 MultiIndex.from_frame MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None...(df) print(index) 注意啊，这个是0.24版本以上的pandas可以用 小注意 所有的MultiIndex构造函数都接收一个names参数，该参数存储index自己的名称，如果没有传递...，默认值为None 索引可以设置在pandas对象的任意轴上 这种情况，直接抛栗子就好了 data = [[1,2,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6]] arrays = [['bar',

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    数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

    ，但不像我们所喜欢的 Pandas 中的切片语法那样干净（或对大型数据集有效）。...更好的方式：Pandas MultiIndex 幸运的是，Pandas 提供了一种更好的方式。...我们的基于元组的索引，本质上是一个基本的多重索引，而 Pandas 的MultiIndex类型为我们提供了我们希望拥有的操作类型。...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...类似地，如果你传递一个带有适当元组作为键的字典，Pandas 会自动识别它并默认使用MultiIndex： data = {('California', 2000): 33871648,

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    【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

    首先，导入 NumPy 库和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、元组作为一级索引 如果想产生如下图所示的学生成绩表： 因为 DataFrame 的行索引/列索引要求是不可变的，因此考虑使用元组做索引是很自然的选择...二、引入多级索引 （一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...创建主要有三个相关的函数：from_tuples、from_arrays和from_product，它们都是pd.MultiIndex类的方法 1、使用pd.MultiIndex.from_tuples...[(2017,1),:]或scores.loc[(2017,1)] 以#1——#4的语句为例来小结多级索引下的数据选取方式： 1、选取数据的通用形式： （1）通用写法是：df.loc[(行索引

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    6种方式创建多层索引

    6种方式创建多层索引MultiIndex pd.MultiIndex即具有多个层次的索引。通过多层次索引，我们就可以操作整个索引组的数据。...本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式： pd.MultiIndex.from_arrays()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。...pd.MultiIndex.from_product()：一个可迭代对象的列表作为参数，根据多个可迭代对象元素的笛卡尔积（元素间的两两组合）进行创建索引。...() In [1]: import pandas as pd import numpy as np 通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素： In [2]: # 列表元素是字符串和数字 array1...', 27)], ) In [3]: type(m1) # 查看数据类型 通过type函数来查看数据类型，发现的确是：MultiIndex Out[3]: pandas.core.indexes.multi.MultiIndex

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    利用query()与eval()优化pandas代码

    图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。...("index.str.contains('king', case=False)") 图10 「names为空的MultiIndex」 对于MultiIndex的情况，可分为两种，首先我们来看看MultiIndex...的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex中的第n列index： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index...MultiIndex的names有内容的情况，直接用对应的名称传入表达式即可： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index

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    数据处理利器pandas入门

    想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...这两种数据结构之后，我们以全国空气质量历史数据(http://beijingair.sinaapp.com)为例，通过实际的数据处理来介绍一下常用的操作。...上述两种数据选择虽是基于DataFrame，但Series也支持同样的操作，以1001A 站点的AQI数据为例: s = data.loc[data.type == 'AQI']['1001A'] ?...旋转完成之后返回的DataFrame的列为 MultiIndex。而关于 MultiIndex 的查询操作属于高级主题。...上述操作返回的列仍然是 MultiIndex，因为此时只有一个站点了，我们可以使用 .xs 方法将列从MultiIndex转换为Index。

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