Q1:numpy与series的区别:index Tab补全(任意路径Tab) 内省(函数:?显示文档字符串,??显示源代码:结合通配符:np.* load *?) %load .py ctrl-c(强行中断) %timeit(执行时间)%debug? %pwd %matplotlib inline(否则你创建的图可能不会出现) 单行注释# 多行注释,多行字符串‘’‘ ’‘’ Q2:赋值,浅拷贝和深拷贝 1.赋值:简单地拷贝对象的引用,两个对象的id相同. 2.浅拷贝:创建一个新的组合对象,这个…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第四个实例:USDA Food Database 简介:美国农业部(USDA)制作了一份有关食物营养信息的数据 数据下载地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/usda_food 准备…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第三个实例:US Baby Names 1880-2010 简介: 美国社会保障总署(SSA)提供了一份从1880年到2010年的婴儿姓名频率的数据 数据地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/data…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第二个实例:MovieLens 1M Data Set 简介: GroupLens Research提供了从MovieLens用户那里收集来的一系列对90年代电影评分的数据 数据地址:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第一个实例:1.usa.gov data from bit.ly 简介:2011年,URL缩短服务bit.ly和美国政府网站usa.gov合作,提供了一份从生成.gov或.mil短链接用户那里收集来的匿名数据 数据下载地址:https://github.com/wesm/py…

< python for data analysis >一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理.label:1. datetime object.timestamp object.period object2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引:DatetimeIndex 和 PeriodIndex3. 时区的表达与处理4. imestamp object.period object的频率概念,及其频率转换5. 两种频…

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…

<利用python进行数据分析>一书的第五章源码与读书笔记 直接上代码 # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第五章, pandas基础# 高级数据结构与操作工具 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# pandas的数据结构, series and dataframe# 1.series,类似一维数据, 一个字典,建立了…

<利用python进行数据分析>第四章的程序,介绍了numpy的基本使用方法.(第三章为Ipython的基本使用) 科学计算.常用函数.数组处理.线性代数运算.随机模块…… # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第四章, numpy基础# 数组与矢量计算import numpy as npimport time # 开始计时start = time.time() # 创建一个arraydata = np.array([[…