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数据科学篇| Pandas库的使用

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。...另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。 Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。...下面主要给你讲下Series 和 DataFrame 这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas 可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。...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。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。

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Python数据科学手册（五）【Pandas 数据操作】

Numpy的一个优点就是提供了快速的元素级别操作，比如算术运算以及其他复杂操作。DataFrame继承 了大部分功能。 Pandas在这些函数的基础上提供了更为高级的功能。...比如，一元运算不修改行索引和列索引；而对于二元操作，Pandas会自动对齐行索引。...索引不变的通用函数 由于Pandas是基于Numpy搭建的，所以任何Numpy的通用函数都适用于Pandas Series对象和DataFrame对象。...image.png 如果将Numpy通用函数作用与Pandas对象上，得到的结果索引保持不变： np.exp(ser) 结果为： 0 403.428793 1 20.085537 2...image.png 对齐索引的通用函数 对于二元操作，Pandas会自动对齐索引之后然后进行运算。

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数据科学篇| Pandas库的使用（二）

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。...另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。 Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。...下面主要给你讲下Series 和 DataFrame 这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas 可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。...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。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。

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数据科学篇| Pandas库的使用（二）

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。...另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。 Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。...下面主要给你讲下Series 和 DataFrame 这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas 可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。...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。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。

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【数据科学】基于技能的改善数据科学实践的方法

在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。...Bob所提出的基于技能的数据科学驱动力矩阵方法，可以指出最能改善数据科学实践的若干技能。...而且，针对以下9种技能，只有一种类型的专家能够达到熟练程度——产品设计、商业开发、预算编制、数据库管理、后端编程、数据管理、数学、统计/统计建模以及科学/科学方法。...数据科学驱动力矩阵：图形化结果 基于熟练程度和关联度的结果，Bob绘出了数据科学驱动力矩阵（Data Science Driver Matrix，DSDM）的示意图。...商业管理者对于商业管理者而言，第一象限中的技能包括统计学/统计建模、数据挖掘、科学/科学方法、大数据和分布式数据、机器学习、贝叶斯统计、优化、非结构化数据、结构化数据以及算法。

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Python 数据科学入门教程：Pandas

从这里开始，我们可以利用 Pandas 以闪电般的速度操作我们的数据集。...到目前为止，最简单的选择是使用预编译的 Python 发行版，比如 ActivePython，它是个快速简单的方式，将数据科学所需的所有包和依赖关系都集中在一起，而不需要一个接一个安装它们，特别是在 64...64 位可能有点头疼，所以如果你是新手，我不会推荐它，但 64 位是数据科学的理想选择，所以你不会被锁定在最大 2GB 的 RAM 上。...随着你的数据科学事业的发展，你将学习到各种常数，因为人们是合乎逻辑和合理的。我们这里，我们需要获取所有州的数据。我们如何做到呢？我们是否需要手动抓取每个指标？...我们将使用这些值来涵盖本系列的最后一部分：结合其他主要数据科学库。我们这里，我们将结合 Scikit Learn，看看我们是否能预测 HPI 的合理轨迹。

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数据科学 IPython 笔记本 7.3 Pandas 数据操作

7.3 Pandas 数据操作 原文：Data Manipulation with Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...在前一章中，我们详细介绍了 NumPy 及其ndarray对象，它在 Python 中提供了密集类型数组的高效存储和操作。在这里，通过详细了解 Pandas 库提供的数据结构，我们将构建这些知识。...Pandas 是一个基于 NumPy 构建的新软件包，它提供了高效的DataFrame实现。DataFrame本质上是多维数组，带有附加的行和列标签，通常具有异构类型和/或缺失数据。...除了为标记数据提供方便的存储接口外，Pandas 还实现了许多强大数据操作，数据库框架和电子表格程序用户都熟悉它们。...Pandas，特别是它的Series和DataFrame对象，建立在 NumPy 数组结构之上，可以高效访问这些占据数据科学家许多时间的“数据整理”任务。

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

7.6 Pandas 中的数据操作 原文：Operating on Data in Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...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。...', 'Texas'], dtype='object') 任何没有条目的项目都标为NaN（非数字），这就是 Pandas 标记缺失数据的方式（请在“处理缺失数据”中参阅缺失数据的进一步讨论）。...，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。

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Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。...在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。...利用内置函数：Pandas广泛使用内置函数来执行常见的数据处理任务，如排序、分组和聚合。这些函数通常经过高度优化，能够快速处理大量数据。...了解完这些，接下来，让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺的常用函数，掌握数据分析的关键技能。①.map() 函数用于根据传入的字典或函数，对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...)运行结果两个索引对象之间的差异：Int64Index([1, 2], dtype='int64')⑤.astype() 方法用于将 Series 的数据类型转换为指定的数据类型举个例子import pandas

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Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等（IPython安装pandas）

Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等（IPython安装pandas） 如果还没有本地安装Python、IPython、notebook等请移步 上篇 Python...默认机器上已经安装了Python3.x、IPython和notebook，还有visual studio2015（如果没有会编译出错，需要安装VS组件） 正式开始数据科学之路： Numby,pandas...（如想安装pandas） 第二步：确定要安装科学栈需要的前提（如需要NumPy，dateutil，pytz，setuptools） 第三步：安装目的科学栈（安装pandas） 实际安装实例（以Windows10...，你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈，只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装！...授人以鱼不如授人以渔，开始你的数据科学之路吧 快速安装篇 Python,IPython,qtconsole,Notebook,Jupyter快速安装教程

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Python数据分析 | 基于Pandas的数据可视化

进行数据分析的灵活操作，但同时作为一个功能强大的全能工具库，它也能非常方便地支持数据可视化，而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率，本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法...例如，这是一个箱线图，代表对[0,1）上的一个随机变量的10个观测值的五个试验。...ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程 ShowMeAI...系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程

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数据科学小技巧1：pandas库apply函数

这是我的第68篇原创文章，关于Python语言和数据科学。...阅读完本文，你可以知道： 1 pandas库apply函数的实用（向量化操作） "学以致用，活学活用" 第一个数据科学小技巧：pandas库apply函数。...pandas库apply函数是用于数据处理和创建新变量最常用的函数之一。把数据框的每一行或者每一列传送到一些处理函数，可以返回一些结果。函数可以是默认函数或者自定义函数。...数据科学小技巧1：pandas库apply函数应用（向量化操作） @author: Luqing Wang """ # 导入库 import pandas as pd # 自定义函数 def missing_count.../data/loan_train.csv', index_col='Loan_ID') # 数据检视 print(loan.head()) # 统计数据框中每一列（变量）缺失值个数 print('每一列缺失值的个数

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数据科学基础(一) 随机事件及其概率

基本事件: 相对于实验目的不可再分. 复合事件: 由基本事件复合. 1.2 样本空间 样本空间: 所有基本事件复合, 记作 \Omega. 样本点: \Omega 中的元素 \omega....以下两种是非随机/极端: 必然事件: 一定会发生的事件. 不可能事件: 一定不发生的事件....无限可列个: 按某种规律排成一个序列. 1.3 事件间的关系 包含 交( 积 ) 并( 和 ) 差: A - B = A - AB 互不相容事件: A 与 B不同时发生 对立事件: A + B = \Omega...且 AB = \phi 与互不相容事件的不同: 互不相容事件可以有多个, 对立事件只有两个....):先验概率,易算 P(A_i|B):后验概率,不易算(知道结果,求原因) 1.8 独立性 定义:  事件 A 发生的概率不受事件 B 是否发生的影响.即: P(A|B) = P(A).

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...关于面向对象接口和plt接口绘图方式的区别，可参考python数据科学系列：matplotlib入门详细教程。...---- 本文是数据科学系列入门教程的第三篇，从构思框架、资料整理到行文制图，前后耗时近2天。详细如果是看到这里的读者，应该会收益颇丰，所以也希望各位能不吝赏个转发+在看，诚表支持、以作鼓励。 ?...相关阅读： python数据科学系列：matplotlib入门详细教程 python数据科学系列：numpy入门详细教程 一句SQL，我有6种写法 分享几道LeetCode中的MySQL题目解法 听说数据分析师挺火

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帮助数据科学家理解数据的23个pandas常用代码

基本的数据集信息 （1）读取CSV数据集 pd.DataFrame.from_csv（“csv_file”） 或者 pd.read_csv（“csv_file”） （2）读取EXCEL数据集 pd.read_excel...）） 其中“print_table”是列表的列表，“headers”是字符串头的列表 （7）列出列名 df.columns 基本的数据处理 （8）删除丢失的数据 df.dropna（axis=...（13）将数据帧转换为NUMPY数组 df.as_matrix（） （14）获得数据帧的前N行 df.head(n) （15）按特征名称获取数据 df.loc [FEATURE_NAME]...数据帧操作 （16）将函数应用于数据帧 这个将数据帧的“height”列中的所有值乘以2 df["height"].apply(lambda height:2 * height) 或 def multiply...在这里，我们抓取列的选择，数据帧中的“name”和“size” new_df= df [[“name”，“size”]] （20）数据的摘要信息 # Sum of values in a data

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