pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
为了在将Excel文件转换为JSON格式时保留原始数据类型，您可以使用Python库，例如pandas和json。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
本文主要是介绍Peter在平时使用Pandas处理数据过程中经常接触到的一些小技巧。以前的文章是对不同知识点的拆解，本文是自己的高频使用方法。
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的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。
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。
前面两篇文章基础篇（一）和基础篇（二）讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、tsv、json格式的数据，今天我们继续探索pandas读取数据。 本系列学习笔记参考书籍：《数据分析实战》托马兹·卓巴斯
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
pandas的官网地址为：https://pandas.pydata.org/ 官网首页介绍了Pandas，
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
定义：是一种特殊的并行计算的方式，可以同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同一个或同一批指令。主要用于pandas的Series系列和DataFrame数据框。
在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法，以下是函数原型。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/outliers
常用的方式 常用的读写Excel的库： pandas openpyxl xlrd/xlwt/xlutils 使用它们都能够达到读写Excel的目的，但它们的侧重点又略有不同。 具体如下： pandas：数据处理最常用的分析库之一，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式，功能强大 openpyxl：主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlrd库：从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库：对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库：
上次我们介绍了几个pandas函数，如nlargest()、pct_change()和explode()，《学会这些好用的pandas函数，让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等。
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。
我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言，而 Python Pandas
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
df.compare() 和s.compare() 方法使您可以分别比较两个DataFrame 或 Series，并总结它们之间的差异。V1.1.0 中添加了此功能。
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
DataFrame里经常会出现重复行，DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复，另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行：
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
Spark 2.0相比老版本变化很大，已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客：https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
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
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
combine是联合的意思，在Pandas中，combine()方法也是一种实现合并的方法，本文介绍combine()方法的用法。
一期我们了解了Pandas里面Series数据结构，了解了如何创建修改，清理Series，也了解了一些统计函数，例如方差，标准差，峰度这些数学概念。那么今天我们就来了解Pandas里面的另一个数据结构-----DataFrame。
Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的「分析结构化数据」的工具集。Pandas以NumPy为基础（数据表示和运算），提供了用于数据处理的函数和方法，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持；同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起，非常轻松愉快的实现数据的可视化展示。
1、 业务场景说明： 2、 从业务映射到机器学习： 3、 友商应用资料： 4、 LPA方法原理：[1][3] 5、 特征过滤的解决方案：[4] 6、 R语言试验 7、 总结（仅个人观点，欢迎指出错误）： 附录： 一、常见的半监督学习大类：[2] 二、参考文献： 三、代码
其实我们仔细看一下场景1和场景2，它们之间是个逆过程，场景1是从Python获取数据传递到Power BI，而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据，用python来处理。
1、 业务场景说明： 2、 从业务映射到机器学习： 3、 友商应用资料： 4、 LPA方法原理：[1][3] 5、 特征过滤的解决方案：[4] 6、 R语言试验 7、 总结（仅个人观点，欢迎指出错误）： 附录： 一、常见的半监督学习大类：[2] 二、参考文献： 三、代码 1、 业务场景说明： 每个业务（或项目）期初阶段会面临一个问题：标签用户太少，未标签的用户太多。如：POI项目，X亿X千万的用户中只有X万不到的用户有过报错行为。如何快速将报错行为的人群快速扩散出去就成了现实业务问题。 2、 从业务映射到
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。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
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。
有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：
作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
注意：由于NaN的存在，B列初始的数据类型是float，如果要变成整数，使用astype转换即可。
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