业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行，则Excel运行起来就相当卡顿。...下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...如下所示为2021年2月编程语言排行榜： 从排行榜来看，python越来越吃香了 2021年2月编程语言排行榜 案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import...pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data)...') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重
案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据....xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息...、列 查看数据类型 data.dtypes 查看数据类型 数据筛选 data[data['性别']=='男'] data[data['年龄']>=30] data[(data['年龄']>=30) &...，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column...') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重
在您阅读这篇文章之前，您需要先了解以下内容： 如果您使用Python相关的技术进行机器学习，那么这篇文章很适合您。这篇文章即是介绍pandas这个python库在数据分析方面的应用。...在这篇文章中，您将会学习到pandas的一些使用技巧。通过这些技巧，您可以更加简便快速地处理数据，同时也会提高您对数据的理解。 数据分析 数据分析即是从您的数据中发掘并解决问题。...Pandas Pandas这个Python库是专为数据分析设计的，使用它你可以快速地对数据进行处理。如果你用过R语言或其他技术进行过数据分析，那么你会感觉pandas的使用简单而熟悉。...例子：糖尿病发病情况分析 首先，我们需要一个数据集，这个数据集将被用于练习使用pandas进行数据分析。...总结 在这篇文章中我们已经涵盖了使用pandas进行数据分析的很多地方。 首先，我们着眼于如何快速而简便地载入CSV格式的数据，并使用汇总统计来描述它。
进行数据分析Pandas提供了一个称为DataFrame的数据结构，它类似于电子表格或数据库表格。...以下是一个使用Pandas加载数据、进行基本数据分析的示例：import pandas as pd# 从CSV文件加载数据data = pd.read_csv('data.csv')# 显示数据的前几行...我们将使用Pandas和Jupyter Notebook来加载、清洗、分析这些数据，并进行可视化展示。...通过这个完整的案例，我们展示了如何使用Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，从数据加载到可视化展示再到结果导出的全过程。这种结合为数据分析工作提供了极大的便利和效率。...随后，我们展示了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas进行交互式分析，以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。
让我们进行一个常见的分析，您可能自己就可以完成这个分析。假设您想分析股票绩效，那么您可以： 在 Yahoo 金融专区找一支股票。 下载历史数据，保存为 CSV 文件格式。...进行数学分析：回归、描述性统计或使用 Excel Solver 工具进行线性优化。 很好，但本文为您展示一种更简单、更直观、功能更强大的方法，使用 IPython 和 pandas 进行同种分析。...Python Data Analysis Library (pandas) 是一个拥有 BSD 许可证的开源库，为 Python 编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。...方法/步骤 Pandas 组合数据的导入 In [1]: import pandas.io.data as web In [2]: from pandas import DataFrame...Python 逐渐变成用于真实数据分析的首选语言。Pyomo、pandas、Numpy 和 IPython 之类的库使得在 Python 中应用高级数学知识变得更加轻松。
使用pandas读取再使用to_csv()方法重新保存 import pandas as pd file_name = 'G:/myLearning/pythonML201804/spiderLearning
文章目录 一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 group_by()的使用 2.使用Pandas进行College数据分析 二、鸢尾花数据集分析 1.基础操作 2.数据分析 三、电影评分数据分析...一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 Pandas的主要应用包括： 数据读取 数据集成 透视表 数据聚合与分组运算 分段统计 数据可视化 对电影数据的分析： 平均分较高的电影 不同性别对电影平均评分...进行College数据分析 新建college_data目录，下放College.csv如下： ?...如需获取数据、代码等相关文件进行测试学习，可以直接点击加QQ群 ? 963624318 在群文件夹Python数据分析实战中下载即可。...二、鸢尾花数据集分析 新建iris_data，存放iris.csv。 鸢尾花Iris数据如下： ? 如需获取数据、代码等相关文件进行测试学习，可以直接点击加QQ群 ?
快速入门pandas 2.1 pandas核心数据结构和常用API pandas资料下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/87413329...2.2 pandas 基础数据操作 导入常用的数据分析库 import numpy as np import pandas as pd #创建一个series s = pd.Series([1,...多维度排序 #对数据进行排序 df.sort_values(by="B",ascending=False) diamonds_df.head() A B C D 2023-02-08 0.876144...#按条件筛选 #按照某列进行筛选 diamonds_df[(diamonds_df["carat"] > 0.3) & (diamonds_df["price"] < 400)] carat cut...和D的和 df.groupby("A")[["C", "D"]].sum() C D A bar 1.941208 -2.591551 foo -1.757023 0.614024 #按照多列进行分组计算
标签：pandas，pandas-profiling 本文介绍一个数据探索库——pandas profiling，有点像pandas中的.describe()方法，但更好。...4.开始编写代码 数据 我们将使用gapminder数据集，其中包含世界各国的年数和预期寿命。...图1 现在，将数据框架放入pandas_profiling中以生成报告。 图2 几秒钟后，将在jupyter笔记本中看到生成的Pandas Profiling报告。...在审阅这份报告之后，可以对手头的数据有一个相当好的了解。 大型数据集 对于大型数据集，我们可以使用minimal=True参数来缩短分析报告的生成时间。...profile = ProfileReport(df,title="Pandas Profiling Report", minimal=True) 将分析报告另存为文件 若不想使用Jupyter笔记本环境
坚持看完每一篇文章，践行自己最初想学好数据分析的目标，我们不像在学校那样，我们现在要提高效率，必须给自己定位目标以驱动型学习，这样才能学好一件事，李笑来说过，给自己正在做的事情赋予伟大的意义，这就是理想...pandas 提供了三种方法可以对数据进行合并 pandas.merge()方法：数据库风格的合并； pandas.concat()方法：轴向连接，即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； 实例方法combine_first...()方法：合并重叠数据。...pandas.merge()方法 数据库风格的合并，例如，通过merge()方法将两个DataFrame合并： ?...实例方法combine_first()方法 合并重叠数据，例如： ? 这个方法等价与： ?
移除重复数据 DataFrame里经常会出现重复行，DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复，另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行： ?...2.利用映射进行数据转换 ? 3.DataFrame的povit方法 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。...但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。DataFrame的pivot方法提供了这个转换，例如： ? 使用函数也能达到同样的效果： ?...对不同的值进行不同的替换： ? 5.DataFrame重命名轴索引 重命名列： ? 重命名索引： ? 6.将数据分成不同的组 ? 7.检测和过滤异常值 假设你有一组数据： ?
在实际的数据处理过程中，数据缺失是一种再平常不过的现象了。缺失值的存在极大的影响了我们数据分析结果的可靠性，以至于在数据建模前我们必须对缺失值进行处理。...创建一个包含缺失值的: 使用方法识别缺失： 在里也是会被当成缺失处理的： 剔除缺失值 如果缺失值在数据集中只有少量数据，因而对最后的数据分析结果并无大的影响的情况下，我们大可直接将其从数据集中剔除，这是最简单快速的一种缺失数据的处理方案...提供了方法可以剔除缺失： 当然也可以通过布尔逻辑型索引对缺失进行剔除： 以上是针对的缺失值剔除方法，再来看: 针对的行列属性，我们也可以选择在指定行和列上进行缺失值剔除： 插补缺失值 在缺失数据较少的情形下...，对缺失值直接进行剔除是没问题的，一旦数据集中数据缺失量达到很大比例，恐怕简单的数据剔除并不是一个好的办法。...为缺失值的插补提供了灵活的处理方案： 可以使用字典进行插补： 也可以自定义一些数据插补方法，比如均值插补等： 关于数据缺失的处理内容，小编就介绍到这哪儿啦。
分析前操作 我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况 案例：找到小成本高口碑电影 思路：从最大的N个值中选取最小值 movie2....movie_title','title_year','imdb_score']] movie2.sort_values('title_year',ascending=False) # 针对某一列/几列值对整个df进行排序...movie3 = movie2.sort_values(['title_year','imdb_score'],ascending=[False,True]) drop_duplicates方法是Pandas...merge 数据库中可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来，即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库的join操作，Pandas可以通过pd.join命令组合数据，也可以通过pd.merge...genres.merge(tracks[['TrackId','Name','GenreId','Milliseconds']],on='GenreId',how='outer') concat： Pandas
2.方案 更好的方法可以使用pandas，虽然pandas不是专门处理excel数据，但处理excel数据确实很方便。...本文使用excel的数据来自网络，数据内容如下： 2020汽车销售数据 2.1.安装 使用pip进行安装。...pip3 install pandas 导入pandas： import pandas as pd 下文使用pd进行pandas的操作。...2.2.读写文件 读取文件，比如excel，csv文件 # df是pandas.core.frame.DataFrame类型 df = pd.read_excel('....] 2.4.数据筛选 Excel数据筛选比较实用，用pandas同样可以，并且筛选代码保存后，下次可以直接使用。
数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。 pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。...对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充。 滤除缺失数据：dropna()函数 对于一个Series，dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series，例如： ?...对于DataFrame，dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据，例如： ? 但是可以指定how='all'，这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃，例如： ?...填充缺失数据：fillna()函数 如果不想丢掉缺失的数据而是想用默认值填充这些空洞，可以使用fillna()函数： ? 如果不想只以某个标量填充，可以传入一个字典，对不同的列填充不同的值： ?
主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上...Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。...当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过Tushare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后进行分析。...获取2022年6月2日的所有股票行情 df = pro.daily(trade_date='20220602') print(df) 5、利用Pandas进行数据分析 有了行情数据的...Tushare数据接口可以给我们带来非常多的数据提取便利，也有较好的数据分析场景供我们进行统计分析。是一个非常难得的数据利器。
Numpy介绍在进行科学计算和数据分析时，处理大量数据和进行高效的数值计算是不可或缺的。为了满足这些需求，Python语言提供了一个被广泛使用的库——Numpy。...print(a + b) # 广播运算运行结果如下聚合操作Numpy提供了各种聚合函数，可以对数组的元素进行统计分析。...本篇博客将介绍Pandas的基本语法，以及如何利用Pandas进行数据处理，从而为机器学习任务打下坚实的基础。什么是Series？Series是pandas中的一维标记数组。...Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame？DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。...它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。DataFrame是pandas中最常用的数据结构，我们可以使用它来处理和分析结构化数据。
这篇文章中使用的数据集是一个足球球员各项技能及其身价的csv表，包含了60多个字段。数据集下载链接：数据集 1、DataFrame.info() 这个函数可以输出读入表格的一些具体信息。...这对于加快数据预处理非常有帮助。...7155 High 2762 Low 524 Name: work_rate_att, dtype: int64 4、DataFrame.sort_values() 按照某一列的数值进行排序后输出...(data.sort_values(['sho']).head(5)) 5、DataFrame.groupby() 根据国籍（nationality）这一列的属性进行分组，然后分别计算相同国籍的潜力（potential...67.892857 4 69.000000 5 70.024242 Name: potential, dtype: float64 根据国籍（nationality），俱乐部（club）这两列的属性进行分组
它可以很方便地从一个csv或者是excel表格当中构建出完整的数据，并支持许多表级别的批量数据计算接口。 安装使用 和几乎所有的Python包一样，pandas也可以通过pip进行安装。...一般和pandas经常一起使用的还有另外两个包，其中一个也是科学计算包叫做Scipy，另外一个是对数据进行可视化作图的工具包，叫做Matplotlib。...Series计算 Series支持许多类型的计算，我们可以直接使用加减乘除操作对整个Series进行运算： ?...也可以使用Numpy当中的运算函数来进行一些复杂的数学运算，但是这样计算得到的结果会是一个Numpy的array。 ?...pandas是Python数据处理的一大利器，作为一个合格的算法工程师几乎是必会的内容，也是我们使用Python进行机器学习以及深度学习的基础。
重塑 重塑指的是将数据重新排列，也叫轴向旋转。 DataFrame提供了两个方法： stack: 将数据的列“旋转”为行。 unstack:将数据的行“旋转”为列。 例如： ?...2.处理堆叠格式 堆叠格式也叫长格式，一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式，例如： ?...3.DataFrame的povit方法 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。
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