下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集预测任务是确定一个人的年收入。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
第七次人口普查已经结束，那么，为了方便大家把七普数据与之前的数据做对比，地理遥感生态网整理了从一普到七普人口数据，并且把第七次人口普查的数据也一并分享给大家。 ...每一份普查数据涉及的方面大概有：性别、年龄、民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社会保障、婚姻生育、死亡等等。 1953年第一次人口普查 调查的标准时间是一九五三年六月三十日二十四时。...二普部分城市男女人数及性别比(男/女)图表空白处为地区还未建立 1982年第三次人口普查 中共中央和国务院于1982年2月19日分布了《第三次人口普查办法》 28条，规定1982年7月1日零时为全国人口普查的标准时间...三普部分城市男女人数及性别比(男/女)图表空白处为地区还未建立 1990年第四次人口普查 1990年人口普查是我国第四次人口普查。国务院于1989年5月9日发出了《关于进行第四次全国人口普查的通知》。...五普部分城市男女人数及性别比(男/女) 2010年第六次人口普查 第六次全国人口普查是指第六次有关全国人口信息的调查。国务院决定于2010年开展第六次全国人口普查。
5月11日，第七次全国人口普查主要数据结果正式公布，数据详实，信息量大。那么，如何才能迅速了解和读懂本次普查的关键数据和背后趋势呢？...我们基于国家统计局发布的第七次人口普查数据，制作出本次人口普查数据的可视化图表展现，让我们一起通过先进的数据可视化技术，直观地看看我国的人口情况吧： 1....（城镇人口比重持续提升） 总结 通过这些动态图表，数据从枯燥的数字变为丰富美观的图像跃然于眼前，让我们对本次人口普查数据结果有了更加清晰和全面的了解。...相信在未来，数据可视化也将从政府、大型企业逐渐深入各行各业，为“数字中国”建设发挥更大的价值。
导入Pandas 1. 数据读取与预处理 2. 使用单个label值筛选数据 3. 使用列表名批量筛选 4. 使用区间进行范围筛选 5....导入Pandas import pandas as pd 1. 数据读取与预处理 # 数据读取 data = pd.read_csv("....1 -------------------------------------------------------------------------------- # 替换掉温度的后缀℃ # 先将数据转化成字符串...astype("int32") -------------------------------------------------------------------------------- # 查看转化后数据框...使用单个label值筛选数据 loc[]接受两个参数，并以","分隔；逗号前表示行，逗号后表示列。
前言 ❝本次我们来介绍，如何使用pandas进行数据的排序，包括Series排序以及DataFrame排序。 ❞ 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....数据读取 # 数据读取 data = pd.read_csv("D:/Pandas/mtcars.csv") # 设置pandas的参数（最大列数，行宽，最大列宽）来展示完整信息 pd.set_option...display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.width', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) # 查看数据
本文框架 0.导入Pandas 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 1.2 读取数据 1.3 初步数据探索 2....读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 2.2 读取数据 3. 读取excel文件 0.导入Pandas 我们在使用Pandas时，需要先将其导入，这里我们给它取了一个别名pd。...import pandas as pd 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 文件数据以逗号分隔。...使用pd.read_csv读取数据，使用默认的标题行、逗号分隔符。...读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 文件数据以tab分隔，且无列名。
语法 语法如下： pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 其中： other：被对比的数据 align_axis...a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' 修改数据...b 3.0 3.0 3.0 4.0 3 b b NaN NaN 4.0 4.0 4 a a 5.0 5.0 5.0 5.0 ''' 数据相同...此外，还可以使用df1.equals(df2)来对比两个数据是否一致，测试两个对象是否包含相同的元素。...different_data_type ''' 1 2 0 10.0 20.0 ''' df.equals(different_data_type) # False 提一嘴，现在新版本的pandas
以下数据基于统计局发布的2010年第六次人口普查工作，所有数据均可在统计局网址上下载。 ? Figure_1.png 这张图片给读者的第一直观感受就是集体户口男女性别比差距如此之大。...绘制图1的代码如下： import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams...图3代码如下： import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['...图4代码如下： import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['...先简单的分析到这里，这是最简单的EDA（探索性数据分析）。通过EDA发现大致规律后就需要深层次的数据挖掘探究可能的影响因子，找到因果关系。
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...在下面的示例中，删除2022-04-25之后的所有数据行。...截取数据框架列 还可以通过设置参数axis=1来删除多余的列： 已排序的索引是必需的 使用truncate()时有一个警告，必须首先对数据框架索引进行排序。
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。...没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...对于数据量庞大的DataFrame，head方法会选取前五行。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败......['A'])) print(df_obj2.A) 运行结果： 0 1.0 1 1.0 2 1.0 3 1.0 Name: A, dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series
标签：Python与Excel,pandas 重命名pandas数据框架列有很多原因。例如，可能希望列名更具描述性，或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。...准备用于演示的数据框架 pandas库提供了一种从网页读取数据的便捷方式，因此我们将从百度百科——世界500强公司名单——加载一个表格。 图1 看起来总共有6列。下面单独列出了这个表的列。...我们只剩下以下几列： 图5 我认为有些名字太啰嗦，所以将重命名以下名称： 最新排名->排名 总部所在国家->国家 就像pandas中的大多数内容一样，有几种方法可以重命名列。...我们可以使用这种方法重命名索引（行）或列，我们需要告诉pandas我们正在更改什么（即列或行），这样就不会产生混淆。还需要在更改前后告诉pandas列名，这提高了可读性。...我选择不覆盖原始数据框架（即默认情况下inplace=False），因为我希望保留原始数据框架以供其他演示使用。注意，我们只需要传入计划更改名称的列。
进行排序 movie3 = movie2.sort_values(['title_year','imdb_score'],ascending=[False,True]) drop_duplicates方法是Pandas...pandas as pd df1 = pd.read_csv('data/concat_1.csv') df2 = pd.read_csv('data/concat_2.csv') df3 = pd.read_csv...merge 数据库中可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来，即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库的join操作，Pandas可以通过pd.join命令组合数据，也可以通过pd.merge...genres.merge(tracks[['TrackId','Name','GenreId','Milliseconds']],on='GenreId',how='outer') concat： Pandas...函数 可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象 只用索引对齐 默认是外连接（也可以设为内连接） merge： DataFrame方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame
访问数据是进行各类操作的第一步，本节主要关于pandas进行数据输入与输出，同样的也有其他的库可以实现读取和写入数据。...1、文本格式数据读写 将表格型数据读取为DataFrame是pandas的重要特性，下表总结了实现该功能的部分函数。...文件中读取所有表格数据 read_json 从JSON字符串中读取数据 read_sql 将SQL查询结果读取为pandas的DataFrame read_stata 读取Stata格式的数据集 read_feather...import pandas as pd data = pd.read_table(r"C:\Users\ASUS\Desktop\test.txt") print('原始数据:\n', data) 原始数据...message 0 one 1 2 3.0 4 NaN 1 NaN 5 6 NaN 8 world 2 three 9 10 11.0 12 NaN 分块读入文本文件：对于大型文件
pandas读取Excel数据也是一个重要的功能，在现实的数据制图中经常使用；通过ExcelFile类或pandas.read_excel函数读取存储在Excel中的数据。...本次的测试数据如下： 读取Excel首先创建一个ExcelFile实例，将文件路径传入，获取实例后通过pandas.read_excel()读取，传入sheet_name来指定获取哪个表的数据；通过ExcelFile...---- pandas输出成excel文件： 与pandas输出成txt文件一样，有index，header, columns等参数。这里有一个sheet_name参数，指定将数据输出到哪一个表。...：将数据输出到哪一个表 （2）index：是否输出索引，默认输出 （3）header：是否输出列名，默认输出 （4）columns：指定输出列的顺序 pandas读取txt和excel，读出来的数据属于...DataFrame数据，读出来后，可以利用前一章的方法对DataFrame进行处理；常用的pandas读取数据的方法至此结束，以后如有其它需求，会再次对读取数据这章内容进行更新。
一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？...导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签...import pandas as pd s1 = pd.Series(['w','s','q']) print(s1) 指定索引：index 参数 只传入一个列表会使用默认索引，可通过 index...import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2）传入一个字典dict： 字典的key值就是数据标签...import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2）传入一个嵌套列表list： 当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多行数据
2.方案 更好的方法可以使用pandas，虽然pandas不是专门处理excel数据，但处理excel数据确实很方便。...本文使用excel的数据来自网络，数据内容如下： 2020汽车销售数据 2.1.安装 使用pip进行安装。...pip3 install pandas 导入pandas： import pandas as pd 下文使用pd进行pandas的操作。...2.2.读写文件 读取文件，比如excel，csv文件 # df是pandas.core.frame.DataFrame类型 df = pd.read_excel('....] 2.4.数据筛选 Excel数据筛选比较实用，用pandas同样可以，并且筛选代码保存后，下次可以直接使用。
离2020年越来越近，届时又要开展全国第7次人口普查（日前，国务院宣布将于2020年组织第7次全国人口普查，普查标准时点2020年11月1日零时），想到这里，赶紧把第6次普查数据拿来可视化几张图，从宏观上了解一下全国人口分布的几个维度信息...另外，值得深思的是，除了北京和上海两市外，其余各地教育水平在初中及以下的占比均高于60%，说明我国多数人还仅仅停留于9年义务教育水平（当然，这只是2010年的人口普查结果，明年的第7次人口普查中，这一数据肯定会有大的改观
请思考： 1 pandas的数据结构有哪些？ 2 pandas如何读取csv格式的数据？ 3 pandas如何获取数据子集？...一 数据子集 数据子集是原始数据集的部分观察或者变量或者部分观察与变量，这是一个数据选择过程（按着业务的目标选择所需的观察和变量）。...二 pandas的数据结构 pandas提供两种数据结构，一种是序列，一种是数据框。序列是一维数据集，数据框是二维数据集。 ?...三 pandas获取数据子集方法 iloc：使用观察或者列名的位置获取切片 loc：使用观察或者列明的标签获取切片 四 获取数据子集范例 1 序列子集获取 代码 1import numpy as np...，本文介绍pandas获取数据子集的方法，并且举例说明了iloc和loc的差异和使用。
前言 本次我们介绍Pandas数据统计函数，如针对数值类型的统计（获取样本个数、平均值、标准差、极值等）；针对非数值类型的统计（获取每个类型的个数）以及计算相关系数和协方差。 本文框架 0....导入Pandas 1. 读取数据与数据预处理 2. 汇总类统计 3. 获取唯一值与按值计数 4. 相关系数与协方差 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....读取数据与数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....Weather_2018.csv") -------------------------------------------------------------------------------- # 查看数据前...获取唯一值与按值计数 对于非数值类型，我们可以通过"unique"进行去重，获取列中有哪些类型值； 以及使用"value_counts"获取每个类型的个数。
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