Pandas是一款适用很广的数据处理的组件,如果将来从事机械学习或者数据分析方面的工作,咱们估计70%的时间都是在跟这个框架打交道.那大家可能就有疑问了,心想这个破玩意儿值得花70%的时间吗?咱不是还有很牛逼的Tensorflow, keras,神经网络,classification等等这些牛逼的技术(词汇)都没学习呢,咋突然冒出来一个pandas就要在机器学习中占了大部分精力去处理呢?其实啊,同学们,什么TensorFlow, Keras,神经网络, 随机森林啥的,看起来牛气哄哄的高大上的词汇…

第16天pandas的基本功能(一) 灵活的二进制操作 体现在2个方面 支持一维和二维之间的广播 支持缺失值数据处理 四则运算支持广播 +add - sub *mul /div divmod()分区和模运算(返回商和余数2个结果) 案例:a,b=divmod(一维矩阵) 空值处理 矩阵中空值用NaN代替 NaN+值=NaN np(numpy).nan表示空值 填充空值: fillna(value=值) np.nan == np.nan 结果为False 如果a矩阵和b矩阵中有空值 那么 a ==…

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,…

Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选 https://stackoverflow.com/questions/17071871/select-rows-from-a-dataframe-based-on-values-in-a-column-in-pandas pandas的筛选功能,跟excel的筛选功能类似,但是功能更强大. 在SQL数据中, 我们可以用这样的语句: select * from…

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) 下面将是在知识点一的基础上继续总结. 13. 简单计算 新建一个数据表df import pandas as pd df = pd.DataFrame({"地区": ["A区","B区", "C区"], "前半年销量": [3500, 4500,3800], "后半年销…

参考文献: [1]Pandas知识点脑图汇总…

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 pandas发展了如此多年,所包含的功能已经覆盖了大部分数据清洗.分析场景,但仍然有着相当一部分的应用场景pandas中尚存空白亦或是现阶段的操作方式不够简洁方便. 今天我要给大家介绍的Python库pyjanitor就内置了诸多功能方法,可以在兼容pandas中数据框等数据结构的同时为pandas补充更多功能.它是对R中著名的数据清洗包j…

1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序,不存在的则引入缺省: In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [6]: obj2 = obj.reindex(["a","b&q…

很多人都分不清Numpy,Scipy,pandas三个库的区别. 在这里简单分别一下: NumPy:数学计算库,以矩阵为基础的数学计算模块,包括基本的四则运行,方程式以及其他方面的计算什么的,纯数学: SciPy :科学计算库,有一些高阶抽象和物理模型,在NumPy基础上,封装了一层,没有那么纯数学,提供方法直接计算结果: 比如: 做个傅立叶变换,这是纯数学的,用Numpy: 做个滤波器,这属于信号处理模型了,用Scipy. Pandas:提供名为DataFrame的数据结构,比较契合统计分析中…

Pandas有两个主要的数据结构:Series和DataFrame． Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据以及一组与之相关的数据标签构成．来看下它的使用过程 In [1]: from pandas import Series,DataFrame In [2]: import pandas as pd In [3]: obj=Series([4,7,-5,3]) In [5]: obj Out[5]: 0    4 1    7 2   -5 3    3 dtype: int64…