pandas 是 python 的数据分析处理库import pandas as pd 1.读取CSV.TXT文件 foodinfo = pd.read_csv("pandas_study.csv", encoding = "utf-8") 2.查看前N条.后N条信息 foodinfo.head(N) foodinfo.tail(N) 3.查看数据框的格式,是DataFrame还是ndarray print(type(foodinfo)) # 结果:<clas…

前言:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. 继续一个新的库,Pandas库.Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构,提供了一种高效便捷的数据处理方式. - Series 类型创建 Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引: a = pd.Series([9, 8, 7, 6]) 构造一个Series对象a 自定义索引: a = pd.Series([9, 8, 7,…

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…

numpy 是 python 的科学计算库import numpy as np 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75",…

Matplotlib 库是 python 的数据可视化库import matplotlib.pyplot as plt 1.字符串转化为日期 unrate = pd.read_csv("unrate.csv") unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"]) 2.拆线图 data1 = unrate[0: 12] plt.plot(data1["DATE"], data1[&qu…

1. I/O API工具 读取函数 写入函数 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_html to_html read_stata to_stata read_clipboard to_clipboard read_pickle to_pickle read_msgpack to_mspack read_gbq to_gbq 2. 读写CSV文件 文件的…

官方文档 1. 安装Pandas windos下cmd:pip install pandas 导入pandas包:import pandas as pd 2. Series对象 带索引的一维数组 创建: s = pd.Series([12,-4,7,9]) print (s) 0 12 1 -4 2 7 3 9 dtype: int64 s = pd.Series([12,-4,7,9], index = ['a', 'b', 'c', 'd']) print (s) a 12 b -4 c 7…

导入: import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 1.两个主要数据结构:Series和DataFrame (1)Series是一种类似于一维数组的对象,由数据和标签组成:标签未传入则默认标签为0到N-1. obj=Series([4,7,-5,3]) Out0 4 1 7 2 -5 3 3 obj.values=array([4,7,-5,3]);obj.index=Int64Index([0,1,2,3]) obj2=Ser…

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_…

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…