category是pandas的一种分类的定类数据类型。和文本数据.str.<methond>一样，它也有访问器功能.cat.<method>。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件，然后安装。安装过程基本都是傻瓜式，不做过多叙述，一路回车即可。
今年拿到的观测资料是nc格式，为了保证去年的脚本还能正常使用，可以考虑先将观测转为csv表格。NC数据的信息如下：
以上就是本期为大家整理的全部内容了，赶快练习起来吧，喜欢的朋友可以!点赞、点在看可以分享让更多人知道
文章来源http://blog.sina.com.cn/s/blog_b2aa4e080102xw25.html
6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
这步使用正则提取出每个日期字符串，[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串，两个时间之间的连接字符可能是到或至。
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。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
这是一个在过去几年里反复出现在我脑海中的问题。很长一段时间以来，情景喜剧一直是我的首选。
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。
最近身边有个朋友，因为经受不住年薪30W+的诱惑，立志转行成为一名程序员。在自学编程一个月以后，假装自己是学生哥，信心满满地和应届毕业生一起参加了校招。然而，进行了十几次面试，统统折戟沉沙。
1.1 空数组 var obj=new Array(); 1.2 指定长度数组 var obj=new Array(size); 1.3 指定元素数组 var obj=new Array(元素1,元素2,...,元素n); 1.4 单维数组 var obj=[元素1,元素2,元素3,...,元素n]; 1.5 多维数组 var a=new Array([数组序列1],[数组序列2],[数组序列N]);
本文是【统计师的Python日记】第8天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第
在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。
当我们导入包含日期数据的时候，有时候需要进行前期的处理，比如：读进来一份包含年月字段的数据
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
Python 是一门非常优美的语言，其简洁易用令人不得不感概人生苦短。在本文中，作者 Gautham Santhosh 带我们回顾了 17 个非常有用的 Python 技巧，例如查找、分割和合并列表等。这 17 个技巧都非常简单，但它们都很常用且能激发不一样的思路。
人生苦短，为什么我要用Python？很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。
本文总结Python语言做数据探索的知识。 类似Ｒ语言做数据探索，利用Python语言做数据探索。 1 数据导入 2 数据类型变换 3 数据集变换 4 数据排序 5 数据可视化 6 列联表 7 数据抽
逻辑运算在代码中基本是必不可少的，Pandas的逻辑运算与Python基础语法中的逻辑运算存在一些差异，所以本文介绍Pandas中的逻辑运算符和逻辑运算。
很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。
通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据在HDFS上
输入一个非负整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
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。
数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦
在我的一篇文章中（我的第一份数据科学实习），我曾讨论过数据清理有多么重要，并且这项工作经常在整个数据科学的工作流中占到40%-70%。这个世界并不完美，数据也是如此。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
导读：Python 是一门非常优美的语言，其简洁易用令人不得不感概人生苦短。在本文中，作者 Gautham Santhosh 带我们回顾了 17 个非常有用的 Python 技巧，例如查找、分割和合并列表等。这 17 个技巧都非常简单，但它们都很常用且能激发不一样的思路。
SQL直接支持许多对象脚本特殊变量。这些变量包含系统提供的值。只要可以在SQL中指定文字值，就可以使用它们。
文章来源：towardsdatascience 作者：B.Chen 翻译\编辑：Python大数据分析
注意到最后三个的单双引号是嵌套使用的，但是最后一个的使用方法是错误的，因为当我们混合使用两种引号时必须有一种用来划分字符串的边界，即在两边的引号不能出现在字符串当中，否则 Python解释器会报错。
str.charAt(index); 从一个字符串中获取索引为index的字符。
字符串[start:end] 从start到end拿到数据, end取不到
本期文章是js的一些算法题，包括数组去重、数组删除元素、数组排序、字符串排序、字符串反向、字符串改大写 、数组改大写、字符替换。
前言 列表是一种python类似数组的数据结构，操作灵活，可存储多种类型的数据。 目录 1.列表的基础知识 2.列表的增删改查并操作 3.列表的其他操作 4.基本方法表 （一）列表的
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