# -*- coding: utf-8 -*- # Time : 2016/11/28 15:14 # Author : XiaoDeng # version : python3.5 # Software: PyCharm Community Edition import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt obj=pd.Series(np.arange(4.),index=['a','b','c','d…

首先生成一维数组 data = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9])data运行结果 data.head()#默认取前五条,当然也可以加参数 data.tail()#默认取前五条,当然也可以加参数 print(data[2:7])#切片取值 然后是二维数组 df = pd.DataFrame([[,,,],[,,,]],columns=['a','b','c','d'],index=['A','B']) df['b']#按照列标签取值 df.loc['A']#按照行标签取…

pandas 是一个基于 Numpy 构建, 强大的数据分析工具包 主要功能 独特的数据结构 DataFrame, Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算操作 灵活处理缺失数据 Series 一维数组 Series 是一种类似于一维数组的对象, 由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 创建方式 pd.Series([4, 7 ,5, -3]) pd.Series([4, 7 ,5, -3], index=['a', 'b', 'c', 'd']) pd.Series({'a'…

完整资料:[数据挖掘入门介绍] (https://github.com/YouChouNoBB/data-mining-introduction) # coding=utf-8 # @author: bryan import pandas as pd import numpy as np import pymysql #缩写 # df 任意的Pandas DataFrame对象 # s 任意的Pandas Series对象,表示一列 #导入数据 filename='D:/IJCAI/file.c…

  层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有多个索引,例如: 有点像Excel里的合并单元格对么? 根据索引选择数据子集   以外层索引的方式选择数据子集: 以内层索引的方式选择数据: 多重索引Series转换为DataFrame   层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色,例如,上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame: 对于一个DataFrame,横轴和竖轴都可以有层次化索引,例如: 重排分级顺序 根据索引交换 swaplevel()函数可以将两个级别的数据进行交换,…

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…

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.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…

若是搭建elk,建议先安装好elasticsearch 来自官网,版本为2.3 wget -c https://download.elastic.co/logstash/logstash/packages/centos/logstash-2.3.4-1.noarch.rpm rpm -ivh logstash-2.3.4-1.noarch.rpm logstash的配置文件为/etc/sysconfig/logstash,本文不需要修改它,默认即可 日志位于/var/log/logstash/…