【pandas 初识（二）】的更多相关文章

pandas初识

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 初识（二）

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 初识（一）

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(…

pandas 初识(六）-可视化

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…

numpy、pandas学习二

#numpy中arrary与pandas中series.DataFrame区别#arrary生成数组,无索引.列名:series有索引,且仅能创建一维数组:DataFrame有索引.列名import numpy as npimport pandas as pd #numpy基本用法print(np.array([1,2,3,"a"])) #创建并打印一维数组#a=np.array([1,2,3,"a"])#print(a.shape,a.size) #a.shape…

Python：pandas（二）——pandas函数

Python:pandas(一) 这一章翻译总结自:pandas官方文档--General functions 空值:pd.NaT.np.nan //判断是否为空 if a is np.nan: ... 数据操作 melt 将DataFrame从一个宽类型转化为长类型:固定某一列,看该列变量其他列的值 pivot 用某些列将DataFrame变形(不是常见的大小变形) cut 切割一个一维数据为离散的区间 qcut 与cut相似,区别在于cut是等长切割,qcut是等元素数切割 merge 连接…

pandas（二）

层级索引: index=[('a',2010),('b',2011),('c',2010'),('a',2012),('e',2010),('f',2011)] age=[18,17,18,16,18,17] 常规创建 pop =pd.Series(age,index=index) MultiIndex创建 index= pd.MultiIndex.from_tuples(index) pop = pop.reindex(index)   最原先的索引重置为multiindex pop[:,20…

Python数据分析--Pandas知识点(二)

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) 下面将是在知识点一的基础上继续总结. 13. 简单计算 新建一个数据表df import pandas as pd df = pd.DataFrame({"地区": ["A区","B区", "C区"], "前半年销量": [3500, 4500,3800], "后半年销…

pandas 初识（四）

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…

pandas 初识（三）

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 >>>…

Python函数初识二

一.变量的作用域LEGB 1.1.变量的作用域 在Python中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的.变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称. 在Python程序中创建.改变.查找变量名时,都是在一个保存变量名的空间中进行,我们称之为命名空间,也被称之为作用域.python的作用域是静态的,在源代码中变量名被赋值的位置决定了该变量能被访问的范围.即Python变量的作用域由变量所在源代码中的位置决定. 1.2.变量作用域的产生 在Py…

python之pandas&&DataFrame(二)

简单操作 Python-层次聚类-Hierarchical clustering >>> data = pd.Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b','b','c','c','d','d','d'],[1,2,3,1,2,1,2,3,1,2]]) >>> data a 1 -0.168871 2 0.828841 3 0.786215 b 1 0.506081 2 -2.304898 c 1 0.864875…

ansible初识二

一.ansible模块(yum.pip.service.conr.user.group) 上篇中我们已经学了ansible 的几个模块, 接下来再来学习几个, 那么你是否知道ansible 一共有多少模块呢? 可以用一下命令查看 [root@localhost ~]# ansible-doc -l|wc -l # 统计ansible有多少模块 2080 1.yum模块 请先自行回顾以下yum是什么?yum和rpm(redhat package manager)的区别是什么? yum源配置文件中部…

pandas（二）函数应用和映射

NumPy的ufuncs也可以操作pandas对象 >>> frame one two three four a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 >>> np.square(frame)#求平方 one two three four a 0 1 4 9 b 16 25 36 49 c 64 81 100 121 d 144 169 196 225 >>> 用DataFrame的apply方法,可以…

JQuery初识(二)

一丶链式编程 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <ul> <li class="item">alex</li> </ul> <sc…

JavaScript初识(二)

接上一篇: 九丶伪数组 arguments arguments代表的是实参.有个讲究的地方是:arguments只在函数中使用 (1)返回函数实参的个数:arguments.length fn(2,4); fn(2,4,6); fn(2,4,6,8); function fn(a,b,c) { console.log(arguments); console.log(fn.length); //获取形参的个数 console.log(arguments.length); //获取实参的个数 con…

pandas 初识（五）

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…

Photon Server初识(二) ---通过NHibernate 映射数据库

一.下载 NHibernate.dill 官网:https://nhibernate.info 或者通过NuGet下载(详情看上一节) 二.新建一个项目,并引入包 引入包 三.配置(重点) 1.配置xml文件:(1)在项目根目录下新建文件 hibernate.cfg.xml  (配置数据库信息)   (2)  新建文件夹 Model,里面新建model文件  DbModel.cs   (定义数据库表映射的model)   (3)  新建文件夹Mappings,里面新建文件 DbModel.hbm…

小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series

在家为国家做贡献太无聊,不如跟我一起学点 Python 顺便问一下,你们都喜欢什么什么样的文章封面图,老用这一张感觉有点丑 人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 引言 先介绍下 Pandas 的数据结构,毕竟数据结构是万物的基础. Pandas 有两种主要的数据结构: Series 和 DataFrame ,本文就先介绍第一种 Series . 模块导入 首先我们在代码中引入…

浅谈python的第三方库——pandas（二）

pandas使用小贴士 1 通过Series创建DataFrame 在pandas系列的第一篇博文中曾提到,Series可视为DataFrame的一种特例,即只有一列数据.既然如此,是否可以并列多个Series组成一个DataFrame呢?当然可以,通过这种方式创建DataFrame也称为用字典建立数据,由各列列名充当字典的键,该列数据构成的Series充当该键对应的值.示例如下: 上图中,Series类型充任df_1的第二列,因为pandas默认以"0,1,2,3"形式给行列命名,本…

numpy最后一部分及pandas初识

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,…

Linux初识二

1. Linux上常用的文件管理命令及使用 (1) CP命令:复制文件或文件夹语法格式 cp [OPTION]... [-T] SOURCE DEST // 单源复制 cp [OPTION]... SOURCE... DIRECTORY //多源复制 常用选项 -i,--interactive:交互式复制,如果要复制的目标文件存在,在覆盖之前提醒用户确认: -f,--force:强制覆盖目标文件: -r,-R,--recursive:递归复制,复制目录中的子目录: -d:复制符号连接本身,而不是…

python初识(二)

伟大的"hello world" print("hello world") 第一个简单的python程序就搞定了 浅谈python语言的特点: 1. 语法简洁:同样的动能,python代码量相当于其他语言的1/10~1/5 2.与平台无关:作为脚本语言,python程序可以在任何安装解释器的计算机中执行 3.粘性扩展:python可以集成C.C++.Java等语言编写的代码,通过接口将他们"粘起来" 4.开源理念:奠定了扎实的群众基础 5.通用灵…

Django初识二

1,在django中用于提交的form表单中的三要素: 1.1>form标签要有action和method,上传文件需要额外指定的enctype 1.2>获取用户输入的标签要有name属性(用于提交数据的时候作为键) 1.3>必须要有submit按钮(要不然提交数据没法放到URL中) 2,Django基础必会三件套 form django.shortcuts import GttpsRespose(返回一个字符串), render(打开一个html文件,读取出来以后发送给浏览器), re…

多线程threading初识二--多线程等待

.join() :子线程等待主线程 下面程序运行流程: 主线程负责启动5个子线程,把每个线程放在threads list里,然后等待所有线程等待完毕后,再执行end_time = time.time()语句,实现最后计算所有线程都结束的并发时间. 主线程 默认有个主线程 子线程: 主线程启动子线程 import threading,time def run(): time.sleep(3): print('哈哈哈哈') start_time = time.time() threads=[] #存…

Java之再初识二

本篇博客将继续介绍Java基础知识 1.Java包含哪些数据类型 2.Java基本数据类型转换包含哪两类 3.为什么需要包装类 4.int与integer有什么区别,它们之间如何相互转化的 5.逻辑运算符&和&&的区别是什么?逻辑运算符&与位运算符的区别是什么 6.Java语言中可以采用什么语句跳出多层循环 问题1: Java中的数据类型可划分为基本数据类型和复合数据类型 基本数据类型包括: 整数类型:byte, short, int, long 浮点类型:float, d…

小白学 Python 数据分析（13）：Pandas （十二）数据表拼接

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

Pandas学习整理与实践

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…

Pandas 操作

一.Series的创建: pd.Series([ 数据 ]) In [17]: import pandas as pd In [18]: import numpy as np In [19]: s = pd.Series([1,1,1,1,np.nan]) In [20]: s Out[20]: 0 1.0 1 1.0 2 1.0 3 1.0 4 NaN dtype: float64 二.生成DataFrame 1,Numpy 产生随机数组 In [17]: np.random.rand(5,5…

一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一…