Numpy的重要特点就是其N维数组对象, 1.ndarray每个元素是相同的,每个数组都有一个两个对象: .shape:用于表示维度大小的元组 .dtype:用户表示数组类型的对象 2.创建数组 array(将输入数据(列表.元组.数组或其他序列类型)转化为ndarray) array ([[列表1],[列表2],...],dtpye=np.int) array((元组1,元组2,...)) np.zeros(10),np.ones((n,m)),np.empty((m,n,w)) np.ara…

Series与DataFrame对比学习 文章为本人原创,未经同意请勿转载,http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ Series:构建的方法,一组数组(列表或元组),利用Series(),自动生成索引.或Series(字典),值只有一列,无列索引,只有行索引 属性: .index..values   .name   .index.name   .values.name >> data={'state':['ohio','ohio','ohio','nev','…

未经同意请勿转载http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ 前文已经详细介绍DataFrame与Series两种数据结构,下面介绍DataFrame与Series的数据基本手段 一.pandas两种数据结构的index是不可修改的,pandas对象的一个重要方法是reindex >>> f lie     pop state  year suoyin a       1.5  ohio  2000 b       1.3  ohio  2001 c    …

Series是一种类似于一维数组的对象,又一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即是索引)组成. 可以将Series看成是一个定长的有序字段,因为它是索引值到数据值的一个映射. import pandas as pd >>>obj=pd.Series([4,5,6,7])#仅由一组数据(列表,元组)即可产生最简单的Series,索引自动生成,从0开始,可以通过values和index属性获取其数组的表示形式和索引对象 >>> obj 0    4…

利用Python进行数据分析-Pandas: 在Pandas库中最重要的两个数据类型,分别是Series和DataFrame.如下的内容主要围绕这两个方面展开叙述! 在进行数据分析时,我们知道有两个基础的第三方库在数据处理时显得尤为重要,即分别为NumPy库和Pandas库,前面的章节我们对于NumPy的入门有了详细的介绍,这个章节我们主要是对于Pandas库进行系统的总结.说一点题外话,之前对于学习知识的时候,基本上都是在网上看视频,但是看视频的时候,当时基本上都能够理解并且觉得很简单,也没有…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目录: 5.1 pandas 的数据结构介绍5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引对象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丢弃指定轴上的项5.2.3索引.选取和过滤5.2.4算术运算和数据对齐5.2.4.1在算术方法中填充值5.2.4.2 DataFrame和Series之间的运算5.2.5函数应用和映射5.2.6排序和排名5.2.7带有重复的轴索引5.3汇总和计算描述性统计5.…

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:…

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…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…