一.Linux下安装python   1.python源码安装包下载地址:   https://www.python.org/downloads/source/   2.下载完tar.xz压缩包以后,开始解压:   $ tar xjvf *.tar.xz $ cd * $ ./configure --prefix=/usr/local/python2 $ make $ make install   注意:*对应为下载的python源码的压缩包名:   3.软链接(具体路径依情况而定):   $…

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,其中read_csv和read_table这两个使用最多. #导包import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import numpy as np 一 文件操作 1.1  读取文件 文件数据 读取代码 df = pd.read_csv('./data-07/type-.txt',sep='-',header=None) # sep:分隔符 # header…

一.series import pandas as pd import string #创建Series的两种方式 #方式一 t = pd.Series([1,2,3,4,43],index=list('asdfg')) print(t) #方式二 temp_dict = {'name':'xiaohong','age':30,'tel':10086} t2 = pd.Series(temp_dict) print(t2) #字典推导式 a = {string.ascii_uppercase[i…

常见聚合方法 方法 说明 count 计数 describe 给出各列的常用统计量 min,max 最大最小值 argmin,argmax 最大最小值的索引位置(整数) idxmin,idxmax 最大最小值的索引值 quantile 计算样本分位数 sum,mean 对列求和,均值 mediam 中位数 mad 根据平均值计算平均绝对离差 var,std 方差,标准差 skew 偏度(三阶矩) Kurt 峰度(四阶矩) cumsum 累积和 Cummins,cummax 累计组大致和累计最小值…

欢迎加入python学习交流群 667279387 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频 归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式.主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1范围之内处理. 常见归一化算法 1.min-max标准化(Min-Max Normalizatio…

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分…

Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学习笔记(五)合并 concat Pandas学习笔记(六)合并 merge Pandas学习笔记(七)plot画图 原文:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-4-pd-nan/ 本文有删改 创建含 NaN 的矩阵…

pandas的拼接操作 #重点 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 0. 回顾numpy的级联 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ============================================ 练习12: 生成2个3*3的矩阵,对其分别进行两个维度上的级联 ========…

Pandas提供快速,灵活和富于表现力的数据结构,是强大的数据分析Python库. 本文收录于机器学习前置教程系列. 一.Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上,更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习(三):30分钟掌握常用NumPy用法. Pandas特别适合处理表格数据,如SQL表格.EXCEL表格.有序或无序的时间序列.具有行和列标签的任意矩阵数据. 打开Jupyter Notebook,导入numpy和pandas开始我们的教程: imp…

本节主要介绍一下Pandas的另一个数据结构:DataFrame,本文的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/147/pandas-internals-dataframes 在上一节中已经介绍过了Series对象,Series对象可以理解为由一列索引和一列值,共两列数据组成的结构.而DataFrame就是由一列索引和多列值组成的结构,其中,在DataFrame中的每一列都是一个Series对象.   行选择 不管何时,你调用了一个方法返回或者打印一个Data…