玩转Pandas系列已经连续推送4篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的4篇文章:
data= pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0]) 默认索引是数字
封面图片:《Python程序设计基础(第2版)》,ISBN:9787302490562,董付国,清华大学出版社
字符串是一种常见的数据类型,我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
数据清理是数据预处理的一个关键环节,它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中,我们主要通过一定的检测与处理方法,将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法,本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。
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:
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
算术运算是最基本的运算,看起来很简单,但也有一些需要注意的地方,本文中会依次介绍。
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
数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环,它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰,以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中,数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式,处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式:import pandas as pd
申明:本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。
lambda表达式,自己去百度下,关键字python lambda 就是个匿名函数,没啥难的
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。
在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。
通常获取数据通常都是不完整的,缺失值、零值、异常值等情况的出现导致数据的质量大打折扣,而数据预处理技术就是为了让数据具有更高的可用性而产生的,在本文中让我们学习一下如何用Python进行数据预处理。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
在当今信息爆炸的时代,我们面对的数据量越来越大,如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的数据处理和分析库,帮助我们轻松应对这个挑战。本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析,以提升工作效率和数据洞察力。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料,几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你,让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
在计算机编程中,pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”(panel data),这是计量经济学的数据集术语,它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:
在『Pandas进阶修炼120题』系列中,我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手,可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法,如果你是高手,欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧!
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的DataFrame合并pandas知识体系图
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算。
对于文本数据的处理(清洗),是现实工作中的数据时不可或缺的功能,在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法,但这些方法只能处理单个字符串,处理一个序列的字符串时,需要用到for循环。
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库,其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究,你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
看标题是否似曾相似?之前为大家介绍过10个高效的pandas函数,颇受欢迎,里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。
分箱:抽象理解为苹果根据大小不同分级分箱 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 模拟成绩分箱 score_list = np.random.randint(35, 100, size=20) score_list array([93, 35, 83, 44, 56, 62, 37, 86, 44, 82, 49, 91, 49, 82, 53, 89, 47, 56, 38,
在使用Python进行数据预处理时,常常会使用到Imputer类来处理缺失值。然而,有时候在导入Imputer时会遇到ImportError的问题,报错信息为cannot import name ‘Imputer‘。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种:一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值, 另一种方法是用一个标签值(sentinel value) 表示缺失值。在掩码方法中, 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组, 也可能是用一个比特(0 或 1) 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中, 标签值可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签值还可能是更全局的值, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数:
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
前几天遇到了一个小需求,粉丝自己在实际工作中的需求,需要把下图的表格内容,自动填充到目标表格中去,省得挨个去复制粘贴了,而且还十分容易出错。
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。
Python pandas包用于数据操作和分析,旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的,我这里在读取时出问题,不稳定,就帮大家下载下来,统一放到了 data 目录里。
(注:本节用到了两个数据集,分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification 和 GlobalLandTemperaturesByCity)
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