作为一名数据分析师，自己对Pandas有过系统的学习和应用实践，对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究，前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。那么在赞美之余，有没有一些觉得不好的设计呢？今天本文就来吐槽3个自己觉得Pandas设计有欠妥当的地方，纯为个人见解！
最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
4.1.6 功能模块 在推导步骤过程中调用一个功能函数，将源数据字段值传入功能函数的参数值，再把功能函数执行后的结果数据值传出到目标字段。 在选择步骤类型为功能函数后，会有弹出框要求选使用的函数，如下
我在 pandas 专栏中也详细讲解了其中的原理，主要是驳斥了网络上一些无脑说法。今天我们换一个角度，尝试成为 pandas 作者，看看当时作者到底遇到了什么样的难题，使得他做出这样子设计。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
在我们开发程序后，如果有一些问题需要对程序进行调试的时候，日志是必不可少的，这是我们分析程序问题常用的手段。
录： 前提： 已安装python 在vsc中安装pthon模块 快速入门 打开控制台（ctrl+shift+P）：Python: Select Interpreter，选择python解释器 或者在软
在数据分析的过程中，相信大家用的最多的就是Pandas库，无论是统计分析还是可视化等等，Pandas都给我们提供了诸多便利。今天小编就来和大家说说在Pandas库中那些不为人所熟知但是却十分好用的函数，希望大家看了之后也能够受益匪浅
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
在使用pandas包进行Excel文件处理时，有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的，某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题，我们需要采取以下步骤：
我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于碎片化的组织代码，尤其是创建出过多不必要的中间变量，既浪费了内存，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，因此以流水线方式组织代码非常有必要。
今天的推文内容主要涵盖：集合& 列表生成式（统计ATCG含量）；函数与模块（内置函数），下面就进入正题：
我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于「碎片化」的组织代码，尤其是创建出过多不必要的「中间变量」，既浪费了「内存」，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，因此以流水线方式组织代码非常有必要。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：
算术运算是最基本的运算，看起来很简单，但也有一些需要注意的地方，本文中会依次介绍。
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
在之前的文章中，我们已经爬取了单网页的湖北大学贴吧的信息。 仔细想一想，单网页也才只有50条信息，如果你想找到女神在哪些时间段发了哪些帖子，这么点信息是远远不够的········（毕竟，女神并不会天天发帖，贴吧每天的发帖数量肯定远远不止50条），所以，为了老铁们的幸福生活/注：并不是为了我自己，因为我女神是我女朋友（不加这句话，怕是要跪搓衣板板）/现在有必要更深入的探讨一下怎么爬取多网页的信息。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境（REPL, read eval print loop），它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令，大大增强了python的编程体验。
记得在几年前，那时候我还不怎么使用 vscode 编写 python，由于项目大多是数据处理相关，因此更多使用 jupyter notebook 。那写代码的体验感，用 "磕磕绊绊" 形容就再适合不过。
前言能生成 pandas 代码的数据浏览工具工具安装加载数据直觉理解运行机制进一步完善充分利用 Excel 功能最后
一个.py文件就称之为一个模块（Module），一个模块里可能会包含很多函数，函数命名时，尽量不要与内置函数名字冲突。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloé】的粉丝问了一个关于Pandas中groupby函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
数据可视化基本上是数据的图形表示。在探索性数据分析中，可以使用数据可视化来理解变量之间的关系，还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。
以下是内容展示，完整数据、和代码可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
根据不同的条件进行不同的计算或操作，是很常见的需求。Python 有 if 语句可以实现。但是一旦分支很多，多个 if 就是使你眼花缭乱。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
作为数据科学家，快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候，这包括大量的文本语料库。例如，假设要找出在 Panama Papers（https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers） 泄密事件中邮件的发送方和接收方，我们需要详细筛查1150万封文档！我们可以手工完成上述任务，人工阅读每一封邮件，读取每一份最后发给我们的邮件，或者我们可以借助Python的力量。毕竟，代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
使用Python做数据相关工作，不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具，网络上其实挺多相关的资料，只是相对而言比较分散，有些技巧可能对于初学者不太有用。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
Pandas曾经一度是我数据分析的主力工具，甚至在当下也是很多情况下的首选。作为Python数分三剑客之一，Pandas素以API丰富著称，个人也是常常沉醉于其中的各种骚操作而不能自拔（好吧，有些言重了）。近日，发现了一个前期一直忽略了的函数，仔细探索之下，发现竟然还有一些好用的功能，这个函数就是——transform。
这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
距离上一次更新时间有点久，原因么，被大佬的代码打击到了，于是回去自闭充了一波电……
本次作者主要是想利用腾讯云的 Serverless 云函数服务，由于腾讯云函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库，
dataframe 是表格型的数据结构，由一组有序的列组成，可以看成是由 Series 组成的字典，举个例子：
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。
国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：
解决方法： 字符串切记要放在引号中，单引号双引号无所谓。当一个字符串中包含单引号或双引号时，很容易出现引号不配对的情况。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
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