Python数据分析与展示[第三周]（pandas数据类型操作）

Python数据分析与展示[第三周]（pandas简介与数据创建）

第三周的课程pandas 分析数据 http://pandas.pydata.org import pandas as pd 常与numpy matplotlib 一块定义 d=pd.Series(range(20)) d.cumsum() 主要提供两个数据类型 Series DataFrame 基于上述数据类型的各类操作很好的表示和封装 numpy 更关注数据的结构表达数据之间构成的维度 pandas 基于numpy 实现的扩展库建立其应用与索引之间的关系…

Python数据分析与展示[第三周]（pandas数据类型操作）

数据类型操作如何改变Series/ DataFrame 对象增加或重排:重新索引删除:drop 重新索引 .reindex() reindex() 能够改变或重排Series和DataFrame索引 d.reindex(['c5','c4','v3','v2','c1']) 这样是改变index的顺序 d.reindex(column=['同比',...] 这样是改变column的顺序 .reincdex() 的参数 index,columns 新的行列顺序 fill_value 重新索引…

Python数据分析与展示[第三周]（pandas数据特征分析单元8）

数据理解基本统计分布/累计统计数据特征数据挖掘数据排序操作索引的排序 .sort_index() 在指定轴上排序,默认升序参数 axis=0 column ascending=True 升序 .sort_values() 参数同上 +by 对应的(axis)轴上某一个索引或者索引列表 (会相应的改变行) NAN空统一放到排序末尾基本统计函数方法说明 .sum() 和,默认0轴下同 .count() 计算非NAN的数量 .mean() .median() 计算均值,中位数 .…

python数据分析及展示（三）

一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy Pandas基础数据类型 …

Python数据分析与展示第3周学习笔记（北京理工大学嵩天等）

入门学习马上结束辽. 1.Pandas库 import pandas as pd 两个数据类型:Series,DataFrame Series类型:数据+索引自定义索引 b = pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d']) b Out[3]: a 9 b 8 c 7 d 6 dtype: int64 从标量值创建 s = pd.Series(25,index=['a','b','c'])#index=不能省略 s Out[7]: a 25 b 25…

Python数据分析与展示第2周学习笔记（北理工嵩天）

单元4:Matplotlib库入门 matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 2 10:03:57 2019 @author: ASUS """ import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,2,4,6,8],…

Python数据分析与挖掘所需的Pandas常用知识

Python数据分析与挖掘所需的Pandas常用知识前言Pandas基于两种数据类型:series与dataframe.一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.series类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串.一个dataframe是一个二维的表结构.Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型,并且每一个坐标轴都有自己的标签.你可以把它想象成一个series的字典项. Pandas常用知识一.读取csv文件为dataf…

【学习笔记】PYTHON数据分析与展示(北理工嵩天)

0 数据分析之前奏课程主要内容:常用IDE:本课程主要使用:Anaconda Anaconda:一个集合,包括conda.某版本Python.一批第三方库等 -支持近800个第三方库 -适合科学计算领域 -包含多个主流工具 -开源免费 -跨平台本身不是个ide 是将多个工具集成在一起的 conda -一个工具,用于包管理和环境管理 -包管理与pip类似,管理Python第三方库 -环境管理能够允许用户使用不同版本的Python,并能灵活切换 conda将工具.第三方库.Python版本.co…

Python数据分析：手把手教你用Pandas生成可视化图表

大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我…

Python 学习日记（第三周）

知识回顾在上一周的学习里,我学习了一些学习Python的基础知识下面先简短的回顾一些: 1Python的版本和和安装 Python的版本主要有2.x和3.x两个版本这两个版本在语法等方面有一定的区别.在安装的的时候需要注意.剩下的就是在官网选择适合自己操作系统版本的Python安装即可 2Python的内容编码接下来就有关Python的内容编码的问题 .Python2.x默认是acsll编码.因此不支持中文.Python 3 则不存在这个问题因此在Python2.x环境中需要在代码的开始加…

Python数据分析教程（二）：Pandas

Pandas导入 Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用两个数据类型:Series, DataFrame import pandas as pd Pandas与numpy的比较 Pandas的Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成 Pandas的Series类型的创建 Series类型可以由如下类型创建: Python列表,index与列表元素个数一致标量值,index表…

Python数据分析与展示[第二周]

matplotlib 有各种可视化的类构成一般调用 matplotlib.pypolt 这个命令字库相当于快捷方式 plt.plot(a) 只有一个一维列表 x轴充当列表索引 plt.ylabel("grade") plt.savefig("test",dpi=600 ) # png 文件 plt.axis([]) 设置两个坐标轴的范围参数一个有四个元素的列表 plt.show() plt.plot(x,y,format_string,kwarg**) for…

Python数据分析与展示[第一周]

ipython 中的问号获得相关的描述信息 %run 系统文件执行某一个文件 ipython的模式命令 %magic 显示所有的魔术命令 %hist 命令历史输入信息 %pdb 异常发生后自动进入调试器 %reset 删除当前命名空间中的全部变量或名称 %who 显示Ipython 当前命名空间中的已经定义的变量 %time statemnent 给出代码执行时间 %timeit statement 多次实行代码,计算平均执行时间基本读取数据的方法维度:数据的组织形式…

Python数据分析与展示第0&1周学习笔记（北理工嵩天）

一前奏 1..Python语言开发工具选择 IDLE:自带默认常用入门级 PyCharm:简单.集成度高 Anaconda:awesome IDE较为简单,不做详细记录. 二.表示 1.numpy库入门数据的维度列表内的数据类型可以不同. 高维数据:键值对组成. 数组对象 Numpy是一个开源的Python科学计算库 *一个强大的N维数组对象ndarray *广播功能函数 *线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 N维数组对象:ndarray *实际的数据 *元数据,下标从0开始(数据维度,…

python数据分析及展示（一）

一.IDE选择 Anaconda软件:开源免费,https://www.anaconda.com下载,根据系统进行安装.由于下载速度慢,可以去清华大学开源软件镜像站下载. Spyder软件设置:Tools-Preferences-Syntax coloring-Scheme设置成Monokai,保护眼睛. Spyder里面有一个IPython,交互式调试工具. 二.NumPy库 1. 数据的维度:一组数据的组织形式. 从一个数据到一组数据,表达多种数据含义. 一维数据:由对等关系的有序或无序数据…

Python数据分析与展示(1)-数据分析之表示(1)-NumPy库入门

Numpy库入门从一个数据到一组数据维度:一组数据的组织形式一维数据:由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织. 可用类型:对应列表.数组和集合不同点: 列表:数据类型可以不同数组:数据类型相同二维数据:由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式. 表格是典型的二维数据多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成. 高维数据:仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构. 键值对将数据组织起来的形式一维数据:列表和集合类型二维数据:列表类型多维数据:列表类型高维数据:字…

Python 实验报告（第三周）

一.实验目的和要求 1.熟练运用常见选择结构: 2.熟练运用for循环和while循环: 3.理解带else语句的循环结构执行过程和break.continue语句在循环中的作用. 二.实验环境软件版本:Python 3.10 64_bit 三.实验过程 1.实例1:判断输入的是不是黄蓉所说的数 (1)实验if语句判断用户输入的数是不是黄蓉所说的除以三余二,除以五余三,除以七余二的数,代码如下: (2)运行结果如图所示: 2.实例2:验证瑛姑给出的答案是否正确 (1)使用If...else语句…

Python数据分析与展示(1)-数据分析之表示(2)-NumPy数据存取与函数

NumPy数据存取与函数数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. 将数据写入CSV文件 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) -frame: 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 -array: 存入文件的数组 -fmt: 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e -delimiter:分割字符…

Python基础学习（第三周）

集合的操作集合是一个无序的,不重复的数据组合,它的主要作用如下: 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了关系测试,测试两组数据之间的交集,差集,并集等关系集合的写法 list_1 = set([1, 3, 4, 6, 7, 12, 5]) 集合的关系 list_1 = set([1, 3, 5, 7, 4, 9, 10]) list_2 = set([1, 8, 10, 15, 12]) 集合的交集 print(list_1.intersection(list_2)) 等价于 print(…

python数据分析及展示（二）

一.Matplotlib库入门 1. Matplotlib库的介绍 http://matplotlib.org/gallery.html可查看Matplotlib库的效果 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X…