pandas 数据处理一些常用操作

【pandas 数据处理一些常用操作】的更多相关文章

pandas数据分析API常用操作

1.导入数据 df = pd.read_csv( # 该参数为数据在电脑中的路径,可以不填写 filepath_or_buffer='/Users/Weidu/Desktop/sz000002.csv', # 该参数代表数据的分隔符,csv文件默认是逗号.其他常见的是'\t' sep=',', # 该参数代表跳过数据文件的的第1行不读入 skiprows=1, # nrows,只读取前n行数据,若不指定,读入全部的数据 nrows=15, # 将指定列的数据识别为日期格式.若不指定,时间数据将会…

Pandas 之 DataFrame 常用操作

import numpy as np import pandas as pd This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame. -> (引导你去了解基本的数据交互, 通过Series, DataFrame). In the chapters to come, w…

Pandas | Dataframe的merge操作，像数据库一样尽情join

今天是pandas数据处理第8篇文章,我们一起来聊聊dataframe的合并. 常见的数据合并操作主要有两种,第一种是我们新生成了新的特征,想要把它和旧的特征合并在一起.第二种是我们新获取了一份数据集,想要扩充旧的数据集.这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常,那么究竟应该怎么操作呢?让我们一个一个来看. merge 首先我们来看dataframe当中的merge操作,merge操作类似于数据库当中两张表的join,可以通过一个或者多个key将多个dataframe链接起来. 我们首先来创建…

（数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介在日常开展数据分析的过程中,我们经常需要对字符串类型数据进行处理,此类过程往往都比较繁琐,而pandas作为表格数据分析利器,其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法,以及一些top-level级的内置函数,则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率. 本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理…

ArcGIS中的坐标系：基本概念和常用操作（一）

本文呢是主要是借鉴李郎平李大大的博士论文和百度百科,里面还有一点点我自己的理解,希望能帮助自己加深对于坐标系的认识. 李大大的博客:http://blog.sciencenet.cn/u/Brume 一.两种坐标系坐标系其实很多,但是大类上分为两种坐标系——“地理坐标系”和“投影坐标系” 我们一般说的“投影”其实是坐标系的一种参数,有投影变形的称为“投影坐标系”,没有“投影”的称为“地理坐标系”. 地理坐标系进行地图投影后就变成了投影坐标系.地图投影(Map Projection)是按照一定的…

pandas_时间序列和常用操作

# 时间序列和常用操作 import pandas as pd # 每隔五天--5D pd.date_range(start = '',end = '',freq = '5D') ''' DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-06', '2020-01-11', '2020-01-16', '2020-01-21', '2020-01-26', '2020-01-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='5D') ''' # 每…