import numpy as np # 生成指定维度的随机多维数据 data=np.random.rand(2,3) print(data) print(type(data)) 结果: [[0.11959428 0.52816495 0.31736705] [0.75400637 0.26683732 0.54080784]] <class 'numpy.ndarray'> print('维度个数',data.ndim) print('各维度大小',data.shape) print('数据…

4.2 通用函数:快速的元素级数组函数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数. 1)一元(unary)ufunc,如,sqrt和exp函数 2)二元(unary)ufunc,可接受2个数组,并返回一个结果数组,如add或maximum函数   3)部分ufunc可返回多个数组,如modf,是Python内置函数divmod的矢量化版本,可返回浮点数数组的整数部分和小数部分: 4)Ufuncs可以接受一个out可选参数,这样就能在数组原地进行操作. 列举部分一…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   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. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建…

利用Python进行数据分析-Pandas: 在Pandas库中最重要的两个数据类型,分别是Series和DataFrame.如下的内容主要围绕这两个方面展开叙述! 在进行数据分析时,我们知道有两个基础的第三方库在数据处理时显得尤为重要,即分别为NumPy库和Pandas库,前面的章节我们对于NumPy的入门有了详细的介绍,这个章节我们主要是对于Pandas库进行系统的总结.说一点题外话,之前对于学习知识的时候,基本上都是在网上看视频,但是看视频的时候,当时基本上都能够理解并且觉得很简单,也没有…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的…