本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章，旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
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。
前面介绍了Pandas最重要的两个类：Series和DataFrame，讲述了这两种数据结构常用的属性和操作，比如values，index, columns，索引，Series的增删改查，DataFrame的增删改查，Series实例填充到Pandas中，请参考：
通过前面的一系列文章的学习，我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法，例如.read_csv()或.read_excel()。这些方法就像Excel中的“打开文件”，但我们通常也需要“创建新文件”。下面，我们就来学习如何创建一个空的数据框架（例如，像一个空白的Excel工作表）。
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法，那么你并不孤单。
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Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别，以此权当留念。
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库，它是基于之前介绍的NumPy构建的，使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。 📷 首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pan
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
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。
1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，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。
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。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。
'''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置'''
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。
最近工作中，有一个场景，是从缓存中将数据读取出来，再聚合。 当时想到了三种方案： 使用dict的方式累加 使用数据库的临时表进行数据聚合 使用pandas汇总 方式一、以前使用php写过，考虑过不优雅，就放弃了 方式二、由于数据多，每次处理都要先写入数据库，然后再聚合，有点耗时，这方式也在线上测试了， 时间确实比较久。 所以采用了第三种方案： 我先贴出我的代码： 为了，剔除敏感信息，我做了混淆和简化 def sync_data_to_db(): """ 将缓存中的数据聚合后，持久化到db
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
Pandas 有很多高级的功能，但是想要掌握高级功能前，需要先掌握它的基础知识，Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。
在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下：
备注：本文主要是课程总结，不做过多的拓展，如果需要详细了解，可以查看本专栏系列内容，专栏链接直达
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
有数据的地方就有表格。无论是异常值处理，清除缺省值，还是增删改查，无论是csv还是mysql等各种数据库，无不是以表格的形式存储数据。表格在数据中成为了一个绕不开的话题，因此专门处理数据的pandas库中出现DataFrame也就不显得奇怪了。
在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结构： 1.介绍 2.Kaggle 综述 3.建立自己的环境 4.预测房价竞赛简介 5
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。
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Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
使用Python中的三个库可以优雅地进行数据分析，得到一只野生的Matlab，这三个库是numpy，pandas 和 matplotlib。 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，其array多维数组拥有丰富的数据类型，基于向量化技术可以有效代替循环，代码简单速度极快。
选自Medium 作者：Oren Dar 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、路雪 在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结
笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时，对Pandas投入了很多精力，自认掌握的还算扎实，期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得（点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章）。近日，在github中查看一些他人提交的代码时，发现了Pandas中这三个函数，在特定场景中着实好用，遂成此文以作分享。
这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法，了解一下DataFrame的索引机制和使用方法。
这里，并没有指定要用哪个列进行连接，如果没有指定，就会默认将重叠列的列名当作连接键。这里连接的结果是按照笛卡儿积的逻辑实现的。在这个例子中表现不太明显，我们再看下一个例子。
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