Groupby Count # Party’s Frequency of donations nyc.groupby(’Party’)[’contb receipt amt’].count() The command returns a series where the index is the name of a Party and the value is the count of that Party. Note that the series is ordered by the name…

Using Series (Row-Wise) import pandas as pd purchase_1 = pd.Series({'Name': 'Chris', 'Item Purchased': 'Dog Food', 'Cost': 22.50}) purchase_2 = pd.Series({'Name': 'Kevyn', 'Item Purchased': 'Kitty Litter', 'Cost': 2.50}) purchase_3 = pd.Series({'Name…

Selecting a Row df.loc[index] # if index is a string, add ' '; if index is a number, no ' ' or df.iloc[row_num] Selecting a Column df['col_name'] Or df.col_name Selecting an Element df.loc[index, 'col_name'] Selecting Multiple Discontinuous Rows df.l…

1. Combine Two Series series1=pd.Series([1,2,3],name='s1') series2=pd.Series([4,5,6],name='s2') df = pd.concat([series1, series2], axis=1) Out: series1=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'],name='s1') series2=pd.Series([4,5,6],index=['a','b','d'],nam…

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) Python数据分析--Pandas知识点(二) 下面将是在知识点一, 二的基础上继续总结. 前面所介绍的都是以表格的形式中展现数据, 下面将介绍Pandas与Matplotlib配合绘制出折线图, 散点图, 饼图, 柱形图, 直方图等五大基本图形. Matplotlib是python中的一个2D图形库, 它能以各种硬拷贝的格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形,…

python之pandas用法大全 更新时间:2018年03月13日 15:02:28 投稿:wdc 我要评论 本文讲解了python的pandas基本用法,大家可以参考下 一.生成数据表1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:?12import numpy as npimport pandas as pd2.导入CSV或者xlsx文件:?12df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.D…

Python 的 pandas 实践: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Administrator' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #一.创建对象 #1. 通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas会默认创建整型索引: s=pd.Series([1,3,4,np.nan,6,8]) prin…

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加…

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

python cookbook学习笔记 第一章 文本(1) 1.1每次处理一个字符(即每次处理一个字符的方式处理字符串) print list('theString') #方法一,转列表 结果:['t', 'h', 'e', 'S', 't', 'r', 'i', 'n', 'g'] for c in 'theString':#方法二,for循环 print c, 结果:t h e S t r i n g print [c for c in 'theString'] #方法三,列表推导式 结果:…