数据分析之Pandas操作

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Python数据分析之Pandas操作大全

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提…

数据分析之Pandas操作

Pandas pandas需要导入 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1 Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建:默认索引为0到N-1的整数型索引由列表创建由numpy数组创建 #使用列表创建Series Series(data=[1,2,3])…

数据分析06 /pandas高级操作相关案例：人口案例分析、2012美国大选献金项目数据分析

数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析目录数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 2. 2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例需求: 导入文件,查看原始数据将人口数据和各州简称数据进行合并将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除查看存在缺失数据的列找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作为找到…

数据分析05 /pandas的高级操作

数据分析05 /pandas的高级操作目录数据分析05 /pandas的高级操作 1. 替换操作 2. 映射操作 3. 运算工具 4. 映射索引 / 更改之前索引 5. 排序实现的随机抽样/打乱表格数据 6. 数据的分类处理 / 分组 7. 高级数据聚合 8. 数据加载 9. 透视表 10. 交叉表 1. 替换操作替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中创建df表格数据: import numpy as np import pandas as pd from pandas…

利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

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…

利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

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…

Python openpyxl、pandas操作Excel方法简介与具体实例

本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl: 其实Python第三方库有很多可以操作Excel,如:xlrd,xlwt,xlwings甚至注明的数据分析模块Pandas也提供pandas.read_excel.pandas.DataFrame.to_excel功能. 那么openpyxl的库有哪些优缺点呢: 优势: 1.openpyxl提供对pandas的dataframe对象完美支持: 2.openpyxl支持后台静默打开excel文件: 3…