pandas初识 1.生成DataFrame型的数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101',periods=10) #以20130101往下走10个 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,7),index=dates,columns=list('ABCDEFG')) #注意10,7参数怎么来的 df.to_csv('E:\data.csv') #将数据表写…

Pandas 和 sqlalchemy 配合实现分页查询 Mysql 并获取总条数 @api.route('/show', methods=["POST"]) def api_show(): # 分页查询并获取总数 offset = request.json.get('offset', 0) limit = request.json.get('limit', 10) sql = "select SQL_CALC_FOUND_ROWS * from bidata.gen_adi…

Python Pandas 空值 pandas 判断指定列是否(全部)为NaN(空值) import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"a": ["aa", np.NAN, np.NAN], "b": [3, np.NAN, 2]}) 判断某列是否有NaN >>> df.a.isnull().any() True 判断是否全部为 NAN >>>…

基本内容 Series: Series 是有一组数据(numpy的数据类型 numpy.ndarray)以及一组数据标签(即索引)组成,可以看成一个一个定长的有序字典(索引值到数据值的一个映射) obj = Series([4, 7, -5, 3]) print(type(obj)) print(type(obj.values)) obj.values <class 'pandas.core.series.Series'><class 'numpy.ndarray'> array(…

基本统计 pivot_table(数据透视表 ): 使用appfunc, 按不同index分类统计各特征values的值 df.pivot_table(index="Pclass", values="Survived", aggfunc=np.mean) 注: index: Pclass 字段对应的值进行分类 values:str or list,分类统计的特征,为字符串(一个特征)或者数组(多个特征) aggfunc:统计特征的回调函数 返回值: <clas…

Pandas 在一张图中绘制多条线 import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({ 'color': ['red','red','red','blue','blue','blue'], 'x': [0,1,2,3,4,5],'y': [0,1,2,9,16,25] }) 实现 fig, ax = plt.subplots() for key, group in df…

1. 如何实现把一个属性(列)拆分成多列,产生pivot,形成向量信息,计算相关性? 例: class_ timestamp count 0 10 2019-01-20 13:23:00 1 1 10 2019-01-20 13:24:00 2 2 10 2019-01-20 13:25:00 2 3 10 2019-01-20 13:26:00 1 4 10 2019-01-20 13:27:00 2 转为: class_ 1 2 3 4 10timestamp 2019-01-20 13:2…

今日内容概要 numpy剩余的知识点 pandas模块 今日内容详细 二元函数 加 add 减 sub 乘 mul 除 div 平方 power 数学统计方法 sum 求和 cumsum 累计求和 mean 对整体求平均数 std 标准差 var 方差 min max argmin 求最小元素对应的索引 armax 求最大元素对应的索引 随机数 np.random.rand(2.5) # 随机0-1之间的小数 array([[0.65863779, 0.9994306 , 0.35758039,…

Cookbook 1.更新内容 2.关于安装 3.Pandas使用注意事项 4.包环境 5.10分钟Pandas初识 6.教程 7.Cookbook 8.数据结构简介 9.基本功能 10.使用文本数据 11.选项和设置 12.索引和选择数据 13.多变指标和高级索引 14.计算工具 15.处理缺失的数据 16.分组依据:化整为零策略 17.合并,连接和联合 18.重塑和数据透视 19.时间序列及日期功能 20.时间增量 21.分类数据 22.数据可视化 23.数据样式 24.IO工具(Text,…

Part 1. Pandas初识 作为一款数据处理工具,Pandas本身集成了Numpy(数据计算处理)及matplotlib(绘图),其便捷的数据处理能力.方便的文件读写以及支持多维度的表示方式使其在数据分析方面被广泛使用. Pandas在数据结构上,常用的形式有三种:DataFrame.Series以及Panel.关于这三种数据结构,简单层面上可以将其理解为:Series接近一维数组的表示方式:DataFrame则接近于二维拥有行列索引的数据表格:Panel则接近多维度的数据表示方法. 总结…