python数据分析panda库

panda内有两种数据结构,Series()和DataFrame() >>> a=pd.Series([1,2],index=['a','b']) >>> a a 1 b 2 dtype: int64 >>> b.index RangeIndex(start=0, stop=2, step=1) >>> b.values array(['b', 'a'], dtype=object) >>> a/2 a 0.5 b…

Python数据分析numpy库

1.简介 Numpy库是进行数据分析的基础库,panda库就是基于Numpy库的,在计算多维数组与大型数组方面使用最广,还提供多个函数操作起来效率也高 2.Numpy库的安装 linux(Ubuntu和debian)下:sudo apt-get install python-numpy linux(fedora)下:sudo yum install numpy scipy conda isntall numpy 3.ndarray,numpy的核心 array方法下的几个属性 >>> a…

Python数据分析扩展库

Anaconda和Python(x,y)都自带了下面的这些库. 1. NumPy 强大的ndarray和ufunc函数. import numpy as np xArray = np.ones((3, 4)) xArray Out[3]: array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) 2. SciPy 科学计算(插值.积分.优化和图像处理) from scipy import linalg arr = np.ar…

Python数据分析Pandas库方法简介

Pandas 入门 Pandas简介背景:pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际,真实世界数据分析的基础高级构建块.此外,它还有更广泛的目标,即成为任何语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具.它已朝着这个目标迈进 pandas组成 = 数据面板+数据分析工具 pandas把数据分为3类一位矩阵:Series 强大在可以存储任意类型数据二维矩阵: DataFrame 三维…

Python数据分析工具库-Numpy 数组支持库（一）

1 Numpy数组在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy中内置函数处理数据的速度是C语言级别的.Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy中的ndarray类提供了python对多维数组对象的支持,并具备对矢量进行运算的能力,运算更为快速且节省空间. ndarray是N维数…

Python数据分析Numpy库方法简介(二)

数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号隔开的纯文本信息!!会以表格的信息打开矩阵生成的相关属性 impor numpy as np #导入模块 a = np.array([1,2,3,4,5]) #一维矩阵 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二维矩阵 np.eye(3) #单位矩阵 np.diag(np…

利用python数据分析panda学习笔记之Series

1 Series a:类似一维数组的对象,每一个数据与之相关的数据标签组成 b:生成的左边为索引,不指定则默认从0开始. from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd #series 一组数据与相关得数据标签组成 obj=Series([,,-,]) obj#索引在左边值在右边 c:可以通过values和index属性获取数组的表示形式和索引对象 obj.values#array([ , , -, ], dtype=int64)…

Python数据分析Pandas库之熊猫(10分钟二)

pandas 10分钟教程(二) 重点发法分组 groupby('列名') groupby(['列名1','列名2',.........]) 分组的步骤 (Splitting) 按照一些规则将数据分为不同的组,拆分 (Applying) 对于每组数据分别执行一个函数.'应用,申请' (Combining) 将结果组合到一个数据结构, '组合/合并' import pandas as pd#根据A分组后求和df.groupby('A').sum()#分组,指定具体列的出来函数 #reset_…

Python数据分析Pandas库之熊猫(10分钟一)

pandas熊猫10分钟教程排序 df.sort_index(axis=0/1,ascending=False/True) df.sort_values(by='列名') import numpy as npimport pandas as pd#生成10行10列的随机整数np.radnom.randint(10,size=(10,10))#按照多列排序,现根据第一列排序,在根据第二列排序,都是升序df.sort_values(by=['列明1','列明2',....]) pandas重点方法…

Python数据分析Pandas库数据结构(一)

pandas数据结构 1.生成一维矩阵模拟数据 import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series([1,2,3,4,np.nan,9,9])s2 = pd.date_range('20181201',periods=6)#periods周期 2.生成二维矩阵模拟数据 import pandas as pdimport numpy as np#(1)创建二维矩阵df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]…

Python数据分析Numpy库方法简介(四)

Numpy的相关概念2 副本和视图副本:复制三种情况属于浅copy 赋值运算切片视图:链接,操作数组是,返回的不是副本就是视图 c =a.view().创建a的视图/影子和切片一样都是浅copy 深copy b = a.copy 向量化向量化和广播两个原理是矩阵内部原理向量化运算=矢量化运算(可避免循环,直接实现矩阵之间,对应元素进行操作) 广播机制广播机制:维度不同的矩阵运算时低维数矩阵会自动补全原则1.1维数组可以和任意维度矩阵进行运算原则2:是低维度矩阵按照某个轴进行广播…

Python数据分析Numpy库方法简介(三)

补充: np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4 np.floor()向下取整数组名.resize((m,n)) 重置行列基础操作 np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b)) 矩阵的垂直拼接 np.hstack((a,b)) 点阵积: np.dot(a,b)/ a@b 结果是:a的行中的每个元素*b的列的每个元素.结果在求和特列应用:B[] 列入班级成绩计算实列 #点阵积实列 import numpy as n…

Python数据分析Numpy库方法简介(一)

Numpy功能简介: 1.官网:www.numpy.org 2.特点:(1)高效的多维矩阵/数组; (2);复杂的广播功能 (3):有大量的内置数学统计函数矩阵(多维数组): 一维数组: ([ 值1,值2,值3]) 维维数组: ([[1,2,3],[4,5,6]]) 三维数组: ([[[]]]) 多维数组的创建 array函数: 步骤: 1.导入模块: import numpy as np 2.创建一个2维数组2行三列 : a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 其…

python数据分析处理库-Pandas

1.读取数据 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") print(type(food_info)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 2.数据类型 3.数据显示 food_info.head() # 显示读取数据的前5行 food_info.head(3) # 显示读取数据的前3行 food_info.tail(3) # 显示读取数据的后3行 food…

Python数据分析工具库-Numpy 数组支持库（二）

1 shape变化及转置 >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 2., 8., 0., 6.], [ 4., 5., 1., 1.], [ 8., 9., 3., 6.]]) >>> a.shape (3, 4) >>> a.ravel() # 转化为一维数组 array([ 2., 8., 0., 6., 4., 5., 1., 1., 8., 9.,…

利用python数据分析panda学习笔记之基本功能

1 重新生成索引如果某个索引值不存在就引入缺失值 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) obj #重新生成索引 obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e']) obj2 a使用method的ffill可以实现前向值填充,效果如下 #前向填充 o…

利用python数据分析panda学习笔记之DataFrame

2 DataFrame a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引 data={'state':['ohio','ohio','ohio','Nevada','Nevada'], ,,,,], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.1,2.9]} frame=DataFrame(data) b:指定顺序序列(之前是按照默认排序) DataFrame(data,columns=['year','state','pop']) c:传入数据的时候列不存在那么就是NAN d:从…

吐血整理！Python常用第三方库，码住！！！

Python作为一种编程语言近年来越来越受欢迎,它为什么这么火? 其中一个重要原因就是因为Python的库丰富--Python语言提供超过15万个第三方库,Python库之间广泛联系.逐层封装.几乎覆盖信息技术所有领域,下面简单介绍下数据分析与可视化.网络爬虫.自动化.WEB开发.机器学习常用的一些第三方库. …

Python数据分析库pandas基本操作

Python数据分析库pandas基本操作2017年02月20日 17:09:06 birdlove1987 阅读数:22631 标签: python 数据分析 pandas 更多个人分类: Python第三方库所属专栏: python第三方库 pandas是什么? 是它吗?....很显然pandas没有这个家伙那么可爱....我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的:pandas is an open source, easy-to-use data structures and d…

教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas

首先要给那些不熟悉 Pandas 的人简单介绍一下,Pandas 是 Python 生态系统中最流行的数据分析库.它能够完成许多任务,包括: 读/写不同格式的数据选择数据的子集跨行/列计算寻找并填写缺失的数据在数据的独立组中应用操作重塑数据成不同格式合并多个数据集先进的时序功能通过 matplotlib 和 seaborn 进行可视化操作尽管 Pandas 功能强大,但它并不为整个数据科学流程提供完整功能.Pandas 通常是被用在数据采集和存储以及数据建模和预测中间的工具,作…

Python数据分析常用的库总结

Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言,是有其独特的优势的.因为他有很多这个领域相关的库可以用,而且很好用,比如Numpy.SciPy.Matploglib.Pandas.ScikitLearn.Keras.Gensim等 1)Numpy,它给Python提供了真正的数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy还是更多高级扩展库的依赖库,比如后续的Scipy.Matplotlib.Pandas等,都一样: 2)Scipy,他让Python成了半…

python数据分析中常用的库

Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性.Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力. Python数据分析需要安装的第三…

python数据分析经常使用的库

这个列表包含数据分析经常使用的Python库,供大家使用.1. 网络通用urllib -网络库(stdlib).requests -网络库.grab – 网络库(基于pycurl).pycurl – 网络库(绑定libcurl).urllib3 – Python HTTP库,安全连接池.支持文件post.可用性高.httplib2 – 网络库.RoboBrowser – 一个简单的.极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页.MechanicalSoup -一个与网站自动…

python数据分析笔记中panda(1)

1 例子1 from pandas import read_csv; df = read_csv('H://pythonCode//4.1//1.csv') df 截图 1.1 修改表的内容编码 df = read_csv('D://PA//4.1//1.csv', encoding='UTF-8') 2 去掉重复行 (1)读取一个csv from pandas import read_csv; df = read_csv('H:\\python数据分析基础与实践 VIP教程\\章节4数据处理\…

［Python数据分析］新股破板买入，赚钱几率如何？

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare…

【搬砖】【Python数据分析】Pycharm中plot绘图不能显示出来

最近在看<Python数据分析>这本书,而自己写代码一直用的是Pycharm,在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题.网上翻了一下找到知乎上一篇回答,试了一下好像不行,而且答住提供的“from pylab import *”的方法也不太符合编程规范,最后在Stackoverflow找到了想要的答案,特在此分析一下给大家: 以下是有问题的代码,不能绘图成功: import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pyp…

《Python数据分析常用手册》一、NumPy和Pandas篇

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和…