Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。
大家好,在使用pandas进行数据分析过程中,回想一下你是怎么对一个数据集进行数据切片,是不是百度:pandas如何提取第x行数据,然后根据一堆结果找到一个能用的就完事了,那么你一定会迷失在panda
在刚开始使用pandas DataFrame的时候,对于数据的选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用的操作。
df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two','three'])
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。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,主要用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。
在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数:0代表行,1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.zalou.cn/article/172623.htm
当用行号索引的时候, 尽量用 iloc 来进行索引; 而用标签索引的时候用 loc , ix 尽量别用。
最近看了新周刊的一篇推送,有关地铁名字的分析,链接如下。 我们分析了3447个地铁站,发现了中国城市地名的秘密 于是乎也想着自己去获取数据,然后进行分析一番。 当然分析水平不可能和他们的相比,毕竟文笔摆在那里,也就那点水平。 大家看着乐呵就好,能提高的估摸着也就只有数据的准确性啦。 文中所用到的地铁站数据并没有去重,对于换乘站,含有大量重复。 即使作者一直在强调换乘站占比很小,影响不是很大。 但于我而言,去除重复数据还是比较简单的。 然后照着人家的路子去分析,多学习一下。 / 01 / 获取分析 地铁信息
导读:最近看了新周刊的一篇推送《我们分析了3447个地铁站,发现了中国城市地名的秘密》,有关地铁名字的分析。
于是乎也想着自己去获取数据,然后进行分析一番。当然分析水平不可能和他们的相比,毕竟文笔摆在那里,也就那点水平。大家看着乐呵就好,能提高的估摸着也就只有数据的准确性啦。
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 最近看了新周刊的一篇推送,有关地铁名字的分析,链接如下。 我们分析了3447个地铁站,发现了中国城市地名的秘密 于是乎也想着自己去获取数据,然后进行分析一番。 当然分析水平不可能和他们的相比,毕竟文笔摆在那里,也就那点水平。 大家看着乐呵就好,能提高的估摸着也就只有数据的准确性啦。 文中所用到的地铁站数据并没有去重,对于换乘站,含有大量重复。 即使作者一直在强调换乘站占比很小,影响不是很大。 但于我而言,去除重复数据还是比较简单的。 然后照着人家的路子去分析,多学习
import numpy as np import pandas as pd 创建DataFrame In [2]: df = pd.DataFrame({'col_a': np.arange(10), 'col_b': np.random.randn(10), 'col_c': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 10), 'col_d': np.rand
如果你在使用 Pandas(Python Data Analysis Library) 的话,下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame:行列数据,类似 Excel 的 sheet,或关系型数据库的表 series:单列数据 axis:0:行,1:列 shape:DataFrame的行列数,(行数,列数) 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数,有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗,那么我们就在加载数据的时候做一些简
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
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本博主要总结DaraFrame数据筛选方法(loc,iloc,ix,at,iat),并以操作csv文件为例进行说明
文章来源:Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1
导读:在Python中,进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的,后来该工具开源了,主要由社区进行维护和更新。
共产生了41亿次的观看,2千万的弹幕,1.3亿的点赞,近7千万的投币,1.1亿的收藏,1.5千万的分享,以及1.8千万的评论。
老规矩,点击原文链接观看分享视频。 安装 ❝pip install pandas ❞ 导入 ❝import pandas as pd ❞ 数据结构 Series DataFrame Series 是带标签的一维数组 创建 In [3]: s = pd.Series([1, 3, 5, 6, 8]) In [4]: s Out[4]: 0 1 1 3 2 5 3 6 4 8 dtype: int64 左边是索引,如果没有索引,会自动创建一个从0开始的索引。 自定义索引 In [
该函数的主要格式是:DataFrame.select_dtypes(include = None,exclude = None),返回DataFrame列的子集。
在数据分析的时候,原始数据或多或少都会存在大量的不完整、不一致,等异常的数据,会严重影响到数据分析的工作。经常遇到的数据清洗大都是处理缺失数据,清除无意义的信息。比如说删除原始数据集中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,筛选出与分析内容无关的数据,处理缺失值,异常值等。
一、获取当前时刻的时间 1.返回当前时刻的日期和时间 from datetime import datetime #返回当前时刻的日期和时间 datetime.now() #datetime.datetime(2020, 5, 16, 14, 13, 37, 179143),日期、时间一起显示 # 年 月 日 时 分 秒 微妙 可通过属性取出来每个部分 2.返回当前时刻的年、月、日 #返回当前时刻的年 datetime.now().ye
目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 三、清洗数据 对categorical data特征进行观察。发现很
看似简单的索引,有的人不以为然,我们这里采用精准的数字索引,很容易排查错误。若索引是经过计算出的一个变量,就千万要小心了,否则失之毫厘差之千里。
方差分析是一种常用的对数据进行分析的方法,用于两个及两个以上样本均数和方差差别的显著性检验。本文介绍单因素方差分析和双因素方差分析。 方差分析存在三个假设: 1、各样本总体服从正态分布。 2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。
不管是业务数据分析 ,还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤,它对于最终的结果来说,至关重要。
本指南直接来自pandas官方网站上的10分钟pandas指南。 我将它改写以使代码更易于访问。 本指南适用于之前未使用pandas的初学者。
原文 | https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.0/
【导语】:今天我们聊聊美国失业人数,Python技术部分可以直接看第二部分。公众号后台,回复关键字“失业人数”获取完整数据。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的,如果需要总累加,那么便可以使用apply函数。
本案例适合作为大数据专业Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
看pandas之前我建议先看我的numpy总结,效果更佳。 【Data Mining】机器学习三剑客之Numpy常用用法总结 可以大概理解为numpy主要是用来生成数据,并且进行数据运算的工具 而pandas主要是用来整个数据的管理,也就是整个数据的摆放或是一些行列的操作等等。当然也不完全是这个样子。
关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下:
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
python版本:3.4 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn。tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的,官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5 。seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能。 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns i
pandas的操作上千种,但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了,更多的操作可以参考pandas官网。
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
在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经相信介绍了openyxl、xlsxwriter等Python操作Excel库。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 数据处理:Pandas库的使用 ---- Python 数据处理:Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解。 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站。 (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Mi
最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn。 python版本:3.4 tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的,官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5 。 seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能。 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
本篇博客衔接前面两篇博客: Python制作小软件——1. 安装并使用PyQt5进行界面设计、Python制作小软件——2. 实现界面中的退出功能。
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