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Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中,经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作(例如,机器学习中的特征工程阶段)。...Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成,最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们图解的方式介绍这3个方法的应用方法。 首先,通过numpy模拟生成一组数据。...2.1 map方法 当我们需要把series数据逐元素做同一个变换操作时,我们不会使用for循环(效率很低),我们会使用Series.map()来完成,通过简单的一行代码即可完成变换处理。...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官方教程 Pandas中文教程 ShowMeAI

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python 数据分析基础 day15-pandas数据的使用获取方式1:使用DataFrame.loc

今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天,今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据类型。 数据(DataFrame)类型其实就是带标题的列表。...很多时候,整个数据数据并不会一次性的用于某一部的分析,而是选用某一列或几列的数据进行分析,此时就需要获取数据的部分数据。...获取方式如下: 获取方式1:使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2:使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算,若为连续的行数,则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号,选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号,

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Python pandas获取网页中的表数据(网页抓取)

标签:Python与Excel,pandas 现如今,人们随时随地都可以连接到互联网上,互联网可能是最大的公共数据库,学习如何从互联网上获取数据至关重要。...因此,有必要了解如何使用Pythonpandas库从web页面获取数据。此外,如果你已经在使用Excel PowerQuery,这相当于“从Web获取数据”功能,但这里的功能更强大100倍。...3.浏览器接收HTML代码,动态运行,并创建一个网页供我们查看。 Web抓取基本上意味着,我们可以使用Python向网站服务器发送请求,接收HTML代码,然后提取所需的数据,而不是使用浏览器。...Python pandas获取网页中的表数据(网页抓取) 类似地,下面的代码将在浏览器上绘制一个表,你可以尝试将其复制并粘贴到记事本中,然后将其保存为“表示例.html”文件...这里只介绍HTML表格的原因是,大多数时候,当我们试图从网站获取数据时,它都是表格格式。pandas是从网站获取表格格式数据的完美工具!

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Python3数据库(SQLite为

,大小只有4M,常用于移动端,这次教学就以sqllite为例 数据库按照性质分为两大类: 1.关系型数据库:数据数据库之间有广泛的联系    mySql和sqllite为代表    优点:可以通过一个数据快速访问到其他数据...2.非关系型数据库:数据数据库之间没有联系    Mongodb和redis为代表    数据是单独的,数据之间耦合度较低,对数据的增删改不会影响到其他数据 了解完数据库的大概情况,我们就来学习具体怎么操作吧...("python",29,"最接近人工智能的计算机语言")') data_base.commit() insert into:执行添加数据的关键字 数据库中有多少个表头,就需要添加多少项数据 添加数据时...数据库模糊查询 模糊查询语句的关键字:like 查询规则: _x:找到x结尾,并且x前面只有一个字符的数据,有几个_代表有几个数据 x_:找到x开头,后面只有一个字符的数据 x%:找到所有x结束的数据...%x:找到所有x开头的数据 %x%:找到所有包含x的数据 具体来操作一下: 找到所有nameC开头的数据: cursor.execute('select * from table_name WHERE

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海量数据3Python代码直接获取

昨天写了一个分析世界城市生活成本的文章,后台有朋友说,整篇文章没有 Python 产生任何关系,在这里萝卜哥表示抱歉,后面会更加注意文章的标题与内容的结合,后台回复“成本”,就可以获取相关的代码,感兴趣的小伙伴可以自取...当然还有朋友在询问文章中的数据是如何获取的,这就是今天的重点了,墙裂推荐下面这个工具,保证不会让你失望!...说起数据分析,我们想到的往往是各种算法、思路,图表等等,但是正所谓巧妇难为无米之炊,没有数据,何谈分析。 所以今天就来分享一个获取数据的方法,只需要三行代码就能搞定!...轮子介绍 这是一个主打财经数据Python 库,完全由 Python 编写,目前大概提供了上百种数据获取接口。 ?...数据介绍 下面我们就来看看数据如何获取吧 01 A股上海交易所 import akshare as ak stock_sse_summary_df = ak.stock_sse_summary() print

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海量数据3Python代码直接获取

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Python数据处理从零开始----第二章(pandas)⑧pandas读写csv文件(3)

将多个文件加载到Dataframe 如果我们有来自许多来源的数据,如果要同时分析来自不同CSV文件的数据,我们可能希望将它们全部加载到一个数据帧中。...在接下来的示例中,我们将使用Pandas read_csv来读取多个文件。 首先,我们将使用Python os和fnmatch在“SimData”目录中列出文件类型为CSV的“Day”字样的所有文件。...接下来,我们使用Python列表理解将CSV文件加载到数据帧中(存储在列表中,请参阅类型(dfs)输出)。...os.sep + csv_file) for csv_file in csv_files] type(dfs) # Output: list 最后,我们使用方法concat来连接列表中的数据帧...(例如,来自不同日期的数据),我们可以在每个数据的新列中应用文件名: import glob csv_files = glob.glob('SimData/*Day*.csv') dfs = []

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如何用 PythonPandas 分析犯罪记录开放数据

Richard 还当场带领大家, Denton 市的犯罪记录开放数据为例,用 Excel 加以分析。 虽然“犯罪记录”听上去很让人不安。...本文,我借鉴 Richard 的分析思路,换成用 Python数据分析包 Pandas 对该数据集进行分析和可视化。希望通过这个例子,让你了解开放数据获取、整理、分析和可视化。...代码 首先,将我们前面获取到的数据下载地址,存入到 url 变量中。...我们需要做一个变换。这里用的是 Pandas 中的 unstack 函数,把内侧的分组索引(hour)转换到列上。...小结 通过本文的学习,希望你已掌握了以下内容: 如何检索、浏览和获取开放数据; 如何用 PythonPandas数据分类统计; 如何在 Pandas 中做数据变换,以及缺失值补充; 如何用 Pandas

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Python语言做数据探索教程

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 数据变换 4 数据排序 5 数据可视化 6 列联表 7 数据抽样 8 数据去重 9 数据聚合运算 10 数据缺失值识别和处理 11 数据合并 1 数据导入 数据格式常有...Python可以方便地导入这些数据格式。 利用Pythonpandas库做数据导入,把导入的数据存放在一个DataFrame对象里,主要函数如下: ?...数据变换 Python数据透视图,如图: ?...rem_dup=df.drop_duplicates(['Gender', 'BMI'])print rem_dup 9 数据聚合运算 Python数据做摘要分析,即快速获取数据最小值、最大值、平均值等信息

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如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。...Spark 非常适合大型数据集❤️ 这篇博文会问答形式涵盖你可能会遇到的一些问题,和我一开始遇到的一些疑问。  问题一:Spark 是什么? Spark 是一个处理海量数据集的框架。...它们的主要相似之处有: Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。 PySpark 的 groupby、aggregations、selection 和其他变换都与 Pandas 非常像。...有的,下面是一个 ETL 管道,其中原始数据数据湖(S3)处理并在 Spark 中变换,加载回 S3,然后加载到数据仓库(如 Snowflake 或 Redshift)中,然后为 Tableau 或...回复“资料”,获取资料包传送门,注册 InfoQ 网站后,可以任意领取一门极客时间课程,免费滴!

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使用Python分析数据并进行搜索引擎优化

定义目标网站的URL和参数我们的目标网站是Bing搜索引擎,我们想要爬取它的搜索结果页面,获取相关网站的标题、链接、摘要等信息。...我们可以使用pandas库的to_csv方法,来将数据保存为一个csv文件,方便后续的查看和使用。...我们可以使用pandas库的head方法,来查看数据的前几行,了解数据的结构和内容。我们可以使用pandas库的shape属性,来查看数据的行数和列数,了解数据的规模。...我们可以使用pandas库的describe方法,来查看数据的基本统计信息,了解数据的分布和特征。...库的shape属性,查看数据的行数和列数df.shape# 输出结果如下:# (100, 3)# 使用pandas库的describe方法,查看数据的基本统计信息df.describe()# 输出结果如下

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Pandas中的这3个函数,没想到竟成了我数据处理的主力

在这一过程中,如何既能保证数据处理效率而又不失优雅,Pandas中的这几个函数堪称理想的解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程中的一些demo,这里经典的泰坦尼克号数据集为例。...3....在Python中提到map关键词,个人首先联想到的是两个场景:①一种数据结构,即字典或者叫映射,通过键值对的方式组织数据,在Python中叫dict;②Python的一个内置函数叫map,实现数据按照一定规则完成映射的过程...applymap是将接收函数应用于DataFrame的每个元素,实现相应的变换。...假设需要获取DataFrame中各个元素的数据类型,则应用applymap实现如下: ?

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你的数据科学python编程能力过关吗?看看这40道题你能得几分

你想在python获取它,你应该如何实现这一点? 注意:库文件StingIO已经导入为StringIO。 D)以上选项都不正确 正确答案:(A) A选项是正确答案。...14 假设你有一个已经在pandas包里加载的,2列3行的数据框架(dataframe)训练文件。 pandas已经导入为pd。...注意:Numpy已被作为np导入,数据设为df。 答案:(A) A选项是正确答案。 16 假设我们编写了如下数据: 16)下列给出的两组数据系列有什么差别? 1....,数据设为df。...新的索引如下: new_index=[‘Safari’,’Iceweasel’,’Comodo Dragon’,’IE10′,’Chrome’] 注意:df是一个pandas模块数据 http_status

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