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pandas入门教程

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。 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation。 通常情况下,我们可以通过pip来执行安装: ? 或者通过conda 来安装pandas: ? 我已经将本文的源码和测试数据放到Github上: pandas_tutorial ,读者可以前往获取。 另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy。 然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的: ? 这段代码输出如下: ? 忽略无效值 我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值: ? 结束语 本文是pandas入门教程,因此我们只介绍了最基本的操作。更深入的内容,以后有机会我们再来一起学习。 读者也可以根据下面的链接获取更多的知识。

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Pandas入门教程

其实这个pandas教程,卷的很严重了,才哥,小P等人写了很多的文章,这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿,自己学习过程中整理的一些基础资料,整理成文,这里发出来给大家一起学习。 Pandas入门 本文主要详细介绍了pandas的各种基础操作,源文件为zlJob.csv,可以私我进行获取,下图是原始数据部分一览。 pandas官网: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/index.html 目录结构: 生成数据表 数据表基本操作 数据读取 一般情况下我们得到的数据类型大多数csv或者excel文件,这里仅给出csv, 读取csv文件 pd.read_csv() 读取excel文件 pd.read_excel() 1.2 数据的创建 pandas 操作,演示了pandas库常见的数据处理操作,由于pandas功能复杂,具体详细讲解请参见官网: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started

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    精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

    作者:石头 | 来源:机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具,在机器学习任务中,我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作,pandas库大大简化了我们的工作量,熟练并掌握pandas 如何安装pandas 2. 如何导入pandas库和查询相应的版本信息 3. pandas数据类型 4. series教程 5. dataframe教程 6. 小结 1. 如何导入pandas库和查询相应的版本信息 import numpy as np # pandas和numpy常常结合在一起使用,导入numpy库 import pandas as pd # 导入 pandas库 print(pd. __version__) # 打印pandas版本信息 #> 0.23.4 3. pandas数据类型 pandas包含两种数据类型:series和dataframe。

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    Pandas之:Pandas简洁教程

    简介 pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速,强大,灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它含有使数据清洗和分析⼯ 作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。 pandas是基于NumPy数组构建的,虽然pandas采⽤了⼤量的NumPy编码⻛格,但⼆者最⼤的不同是pandas是专⻔为处理表格和混杂数据设计的。⽽NumPy更适合处理统⼀的数值数组数据。 本文是关于Pandas的简洁教程。 对象创建 因为Pandas是基于NumPy数组来构建的,所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。

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    Pandas之:Pandas简洁教程

    简介 pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速,强大,灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它含有使数据清洗和分析⼯ 作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。 pandas是基于NumPy数组构建的,虽然pandas采⽤了⼤量的NumPy编码⻛格,但⼆者最⼤的不同是pandas是专⻔为处理表格和混杂数据设计的。⽽NumPy更适合处理统⼀的数值数组数据。 本文是关于Pandas的简洁教程。 对象创建 因为Pandas是基于NumPy数组来构建的,所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。

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    Pandas

    Pandas 1.Pandas介绍 1.1Pandas与Numpy的不同? 答:Numpy是一个科学计算库,用于计算,提高计算效率。 Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库,也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高的优势;同时基于matplotlib,能够简便的画图。 Pandas对二者进行封装,使数据处理更加的便捷。 在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点,比如生成的对象无法直接看到数据,如果需要看到数据,需要进行索引。 所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。

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    pandas

    pandas的介绍 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。 1.pandas数据结构的介绍 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。 2.Series的操作 2.1 对象创建 2.1.1 直接创建 2.1.2 字典创建 import pandas as pd import numpy as np # 直接创建 s = pd.Series import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a','b','c','d','e']

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    Pandas

    一、简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于Numpy构建的,正因pandas的出现,让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法: pip install pandas 引用方法 sr1.iloc[1] # 以下标解释 sr1.loc[3] # 以标签解释 2.6Series数据对齐 pandas在运算时,会按索引进行对齐然后计算。 使用pandas读取csv文件 movies = pd.read_csv('. 以上top函数是在DataFrame的各个片段上调用,然后结果又通过pandas.concat组装到一起,并且以分组名称进行了标记。

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    pandaspandas中的常见函数

    、data.value_counts():统计数据出现的次数 2、data.query("label==0"):按指定条件查询数据 3、data.plot():可视化dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies (data):将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis):将data1和data2在axis=? 的维度上进行拼接 6、data.fillna(0):将缺失数据用0填充 7、data.isna():查询缺失值的那些数据,比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32

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    Pandas Cookbook》第01章 Pandas基础

    lang=en Medium博客:https://medium.com/@petrou.theodore ---- 下载代码:https://github.com/PacktPublishing/Pandas-Cookbook 下载本书 pdf:链接 下载本书 mobi:链接 # 引入pandas和numpy的约定 in[1]: import pandas as pd import numpy as out[8]: pandas.core.indexes.range.RangeIndex in[9]: # columns的类型 type(columns) # pandas.core.indexes.base.Index out[9]: pandas.core.indexes.base.Index in[10]: # data的类型 type(data) # numpy.ndarray out[10 Name: director_name, Length: 4916, dtype: object # 查看类型 in[20]: type(movie['director_name']) out[20]: pandas.core.series.Series

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    pandas进阶

    pandas使用get_dummies进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M',

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    pandas(二)

    index=[('a',2010),('b',2011),('c',2010'),('a',2012),('e',2010),('f',2011)]

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    pandas plot

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    Pandas操作

    在整个列中,您可以这样做: df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) 3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year () 和 pandas.Series.dt.month() df['Year'] = df['Joined date'].dt.year df['Month'] = df['Joined date']

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    pandas操作

    python中使用了pandas的一些操作,特此记录下来: 生成DataFrame import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'v_id': ["v_ ["a,b", 'e,f,g'], }) print(data) 得到结果为: label v_id 0 a,b v_1 1 e,f,g v_2 按照逗号分隔并拼接 import pandas 得到结果为: v_id label 0 v_1 a 0 v_1 b 1 v_2 e 1 v_2 f 1 v_2 g 筛选符合条件的行 import pandas isin(["e", "f"])] print(target_label) 得到结果为: v_id label 1 v_2 e 1 v_2 f 筛选不符合条件的行 import pandas "f", "g"], }) print(data["label"].values.tolist()) 得到结果为: ['a', 'b', 'e', 'f', 'g'] 按照某一列去重 import pandas

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    Pandas 概览

    呆鸟云:“看了好久 Pandas 代码,先简单了解一下,到底什么是 Pandas 吧,看看它到底能干什么? 如果想了解更多 Pandas,请关注 pypandas.cn,查看最新版的 Pandas 中文官档。” 数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。 Pandas 是 statsmodels 的依赖项,因此,Pandas 也是 Python 中统计计算生态圈的重要组成部分。 Pandas 已广泛应用于金融领域。 若您有意为 Pandas 贡献自己的力量,请先阅读贡献指南。 Pandas 是 NumFOCUS 赞助的项目。

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    初识Pandas

    一、简介 江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。 环境说明 操作系统:windows 10 开发工具:Pycharm 2020.1 pytho版本:3.7.9 插件 安装pandas pip3 install pandas 二、创建、读取和存储 创建 在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一列转化为浮点型数据: import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide 第五步,在了解基础操作之后,对Pandas中基础数据类型进行了初步照面。

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    pandas基础:如何截取pandas数据框架

    标签:pandas,Python 有时候,我们可能想要截取一个数据框架来删除多余的数据,这可以通过调用truncate()方法来实现。 pandas truncate()语法 DataFrame.truncate(before=None, after=None, before=2表示删除索引值在2之前的行,即0和1 after=6表示删除索引值在6之后的行,即7、8和9 截取pandas中带有时间序列数据的数据框架 由于truncate方法适用于索引,因此在时间序列数据上使用它非常方便

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    Pandaspandas的主要数据结构

    1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库,它被专门设计来处理表格和混杂数据,这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。 1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组,它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。 ) Out[3]: a 54.598150 b 1096.633158 c 0.006738 d 54.598150 dtype: float64 检测缺失数据 pandas ':7,'c':-5,'d':4} index_d = ['d','c','a','e'] sdata = pd.Series(sdata,index=index_d) sdata.name = 'pandas ' sdata.index.name = 'index' Out[1]: index d 4.0 c -5.0 a 4.0 e NaN Name: pandas, dtype:

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