Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，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。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...，又可以使用自定义索引，要视情况不同来使用， 如果索引既有数字又有英文，那么这种方式是不建议使用的，容易导致定位的混乱。...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...数据清洗 数据清洗是数据准备过程中必不可少的环节，Pandas 也为我们提供了数据清洗的工具，在后面数据清洗的章节中会给你做详细的介绍，这里简单介绍下 Pandas 在数据清洗中的使用方法。...函数是 Pandas 中自由度非常高的函数，使用频率也非常高。...用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。
据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感...第一篇潘大师（初识Pandas）教程考虑到篇幅问题只讲了最基础的列向索引，但这显然不能满足同志们日益增长的个性化服务（选取）需求。...第二种是基于名称（标签）的索引，这是要敲黑板练的重点，因为它将是我们后面进行数据清洗和分析的重要基石。 首先，简单介绍一下练习的案例数据： ?...和第一篇数据集一样，记录着不同流量来源下，各渠道来源明细所对应的访客数、支付转化率和客单价。数据集虽然简短（复杂的案例数据集在基础篇完结后会如约而至），但是有足够的代表性，下面开始我们索引的表演。...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。
本文主要是关于pandas的一些基本用法。 #!...pandas中的数据形式通常是float32或float64 s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 44, 1]) print s print s[0] print s[3...'b', 'c', 'd']) print df # 不指定索引的DataFrame df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4)) print df...A B C 0 1.0 Foo 3 1 1.0 Foo 3 2 1.0 Foo 3 3 1.0 Foo 3 # Test 4 # 查看DataFrame的数据类型...df.dtypes # 查看DataFrame的索引 df.index # 查看DataFrame的列索引 df.columns # 查看DataFrame的值 df.values # 查看DataFrame
本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能...- Pandas 是基于 NumPy 数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用 for 循环的数据处理。...1.Pandas 数据结构 要使用 Pandas，首先就得熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...： 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...，我们就从数据处理的流程角度，来看下他们的使用方法。...数据清洗 数据清洗是数据准备过程中必不可少的环节，Pandas 也为我们提供了数据清洗的工具，在后面数据清洗的章节中会给你做详细的介绍，这里简单介绍下 Pandas 在数据清洗中的使用方法。...2 3用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。 最后，祝有所学习，有所成长
前言欢迎各位小伙伴一起继续学习，我们上期和大家简单的介绍了一下JupyterLab的使用，从今天开始我们就要正式开始pandas的学习了。...为了和大家能使用同样的数据进行学习，建议大家可以从国家统计局的网站上进行下载。...网站：国家数据 (stats.gov.cn)如何加载数据当我们有了数据后，如何读取它里面的内容呢我们在根目录下创建一个data的文件夹，用来保存我们的数据，本次演示使用的数据集是行政区划我们可以点击右上角的下载图标进行下载为了演示...我们新建一个day01的目录用来保存我们的notebook选择默认的即可我们为了能使用pandas，我们需要通过pip 进行安装，在notebook中安装，还是比较方便的，只需输入以下内容!.../data/年度数据.xls")但是当你运行时，会发现报错，主要是因为，我们读取的excel格式比较老了，需要安装另一个库对他进行解析!
今天我们来聊一下Pandas当中的数据集中带有多重索引的数据分析实战 通常我们接触比较多的是单层索引（左图），而多级索引也就意味着数据集当中的行索引有多个层级（右图），具体的如下图所示 AUTUMN...导入数据 我们先导入数据与pandas模块，源数据获取，公众号后台回复【多重索引】就能拿到 import pandas as pd ## 导入数据集 df = pd.read_csv('dataset.csv...') df.head() output 该数据集描述的是英国部分城市在2019年7月1日至7月4日期间的全天天气状况，我们先来看一下当前的数据集的行索引有哪些？...()方法，代码如下 df.reset_index() 下面我们就开始针对多层索引来对数据集进行一些分析的实战吧 第一层级的数据筛选 在pandas当中数据筛选的方法，一般我们是调用loc以及iloc方法...，我们通过:来筛选出所有的内容，但是在多层级的索引上面则并不适用， # 出现语法错误 df.loc[ ('London', :), 'Day' ] # 出现语法错误 df.loc[
python工具库之一是 Pandas。...随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。...图片Pandas的功能与函数极其丰富，要完全记住和掌握是不现实的（也没有必要），资深数据分析师和数据科学家最常使用的大概有二三十个函数。在本篇内容中，ShowMeAI 把这些功能函数总结为10类。...图解数据分析：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据，基于不同的源数据格式，我们可以使用对应的 read_*功能：read_csv：我们读取...很多情况下我们会将参数索引设置为False，这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle：写入pickle文件。
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。...本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 第一步，让我们导入库和数据集。...Pandas提供字符串方法来处理不一致的数据。 str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。...TX': 'Texas'} df['Customer State'] = df['Customer State'].replace(mapping) rename()函数用于重命名DataFrame的列或索引标签...使用pandas功能，数据科学家和数据分析师可以简化数据清理工作流程，并确保数据集的质量和完整性。 作者：Python Fundamentals
运行效果如下这个方法通常可以使用在确认数据是不是我们想要的，这时并不需要把所有的数据都显示出来，可以通过这个方法来查看前5行的数据即可。.../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows)获取指定行的数据获取行通常我们有三种方法可以完成loc: 基于索引标签获取行子集(行名)iloc：基于行索引获取子集(行号)ix(...最新版本以及不支持了，这里就不介绍了)loc我们注意到，我们的excel表中并没有0~10的那列索引，这一列时pandas自动帮我们生成的，如果我们还想使用之前的指标那列作为索引该如何操作呢？.../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows, index_col=0)我们可以通过index_col来指定索引列，运行结果如下这时，我们可以看到，自动添加的那列索引以及没有了...接下来我们就可以使用loc这个方法来获取指定行的数据了，例如我们获取县数(个)这行的数据df.loc["县数(个)"]可以看到，我们可以正常的获取到，如果要同时获取多行，只需修改列表中的参数即可这里需要注意的是我们使用的的是一个列表作为参数传给了
但是最终因为发现了工具的瓶颈，而没有更新下去。当初我发现的那些工具瓶颈，恰恰是我们公司放弃这些工具库的主要原因。...数据探索是一件非常"反代码"的事情，这是因为在你拿到数据之后，此时你并不知道下一步该怎么处理它。所以通常情况下，我会选择使用 excel 的透视表完成这项任务。但是往往需要把最终的探索过程自动化。...这就迫使我使用pandas做数据探索。 我会经常写出类似下面的代码结构： 其实那时候我已经积累了不少常用的pandas自定义功能模块。但是，这种模式不方便分享。...毕竟数据处理的常用功能其实非常多，套路和技巧如果都制作成模块，在公司团队协作上，学习成本很高。 那么，有没有其他的工具可以解决？期间我尝试过一些 BI 工具的使用。...另一个让我印象深刻的工具就要数 tabluea 的数据工具 —— prep 本质上它与 power query 大同小异，不过它可以让流程可视化。
本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数 在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...如果我们在同一粒上调用重采样的话对于识别和填补时间序列数据的空白是非常有用的。例如，我们正在使用的原始数据集并不是每天都有数值。利用下面的重样函数将这些间隙识别为NA值。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。...总结 有许多方法可以识别和填补时间序列数据中的空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。
在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...Pandas从文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子中，我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的数据帧。...如果我们将文件放在另一个目录中，我们必须记住添加文件的完整路径。...在我们的例子中，我们将使用整数0，我们将获得更好的数据帧： df = pd.read_csv(url_csv, index_col=0) df.head() ?...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。 在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。...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。
NumPy ufunc，结果将是保留索引的另一个 Pandas 对象： np.exp(ser) ''' 0 403.428793 1 20.085537 2 1096.633158...通用函数：索引对齐 对于两个Series或DataFrame对象的二元操作，Pandas 将在执行操作的过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便，我们将在后面的一些示例中看到。...，可以使用这些索引上的标准 Python 集合算法来确定： area.index | population.index # Index(['Alaska', 'California', 'New York...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
对于 Python 数据分析领域，Pandas 绝对是中坚力量，那么围绕着这个工具，又衍生出了很多辅助工具，今天我们就一起来看看辅助 Pandas 来进行数据探索的几种工具 首先我们先来看看我们的测试数据集...import pandas df = pd.read_excel("2018_Sales_Total_v2.xlsx") df 对于上面的数据，如果使用 Excel，我们可以非常方便的进行简单的过滤...，基本上接近于 Excel 了，但是它也有一些缺点，Qgrid 不能进行可视化，也不能使用 Pandas 表达式来过滤和选择数据，所以说，Qgrid 只适用于简单的数据操作和检查 PivottableJs...这些工具的独特之处在于它们与 Pandas 紧密集成，因此我们可以使用 Pandas 代码来过滤数据并与这些应用程序交互 PandasGUI 我们首先来看的第一个应用程序是 PandasGUI，这个应用程序的独特之处在于它是一个用...PandasGUI 的另一个功能是我们可以通过旋转或融合数据来重塑数据，以下是 SKU 单位销售额的摘要 PandasGUI 真的是一个令人印象深刻的工具！
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