简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across) 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴: 第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸. 换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签横向执行对应的方法 举例1: df.mean(axis=1)表示沿着水平的方向求均值:df.mean(axis=0)表示沿着垂直的方向求均值 举例2: df.drop(name,axis=1)表示将nam

十分钟学习pandas 一.导语 这篇文章从pandas官网翻译:链接,而且也有很多网友翻译过,而我为什么没去看他们的,而是去官网自己艰难翻译呢? 毕竟这是一个学习的过程,别人写的不如自己写的记忆深刻.那么开始吧. 1.pandas是什么? pandas是基于numpy的数据分析库(如果你没了解过numpy,可以在我的博客看numpy相关的文章),提供快速.灵活和富有表现力的数据结构. pandas的数据结构分为Series(一维)和DataFrame(二维).这两个主要的数据结构在金融,统计,

作者:耿远昊.Datawhale团队 寄语:Pandas 是基于Numpy的一种工具,是为了解决数据分析任务而创建的,其纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Datawhale又一开源项目来了!Joyful-Pandas(顾名思义:快乐学习Pandas)由Datawhale成员耿远昊发起,作者结合了三份经典教材的学习经验,历时2个多月时间,结合最新的Pandas版本,编写了这套关于Pandas的开源教程,梳理了Pandas的主线内容. 本项目从Pa

请原谅没有一次写完,本文是自己学习过程中的记录,完善pandas的学习知识,对于现有网上资料的缺少和利用python进行数据分析这本书部分知识的过时,只好以记录的形势来写这篇文章.最如果后续工作定下来有时间一定完善pandas库的学习,请见谅!                     by LQJ 2015-10-25 前言: 首先推荐一个比较好的Python pandas DataFrame学习网址 网址: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们

身为一个啰嗦的博主,还是要说点啥,如果你不想学,直接拖拽到最后,发现彩蛋,然后3秒 我呢,有个小目标,就是把技术类的文章,写的有趣 编程呢,最难的是什么? 我投票给入门 其实,把一个人带进编程的大门是最难的 而梦想橡皮擦这位大佬,就在做这个事情 (说白了,就是高深的文章写不出来,还要装做大佬,心好累,好不容易找到这么一个借口,真开心) 我要通过一个系列的pandas文章 让你学会这一个简简单单的模块 然后还能顺便写点好玩的东东 美哉~ 每篇文章,让你阅读起来如丝般顺滑 继续pandas,seri

其实,写文章真的挺难的 每天抽点时间,写写文采飘逸的文章 坚持个几年,成为称霸一方的大佬 坚持就会成功吧~ 最近碰到瓶颈了, 一直找不到好的运营公众号的方式(好想有人指导唉~,对了,橡皮擦有个100多人的小qun,缺划水,话痨管理...) 谁有啥经验呢 给评论两句,帮橡皮擦指个鹿 嘿嘿哈嘿~ 上一篇,我们捣鼓了一下dataframe计算类的函数 这一篇, 我要开始给你嘚啵一下分组与排序了 这两个函数分类 你一定要学会,学会了 就深得pandas精髓了 先说排序 英文sorted 好了,说完了,其

10 Minutes to pandas This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook Customarily, we import as follows: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplo

import pandas as pd # DataForm 二维数据# print(pd.read_excel("datas.xlsx")) # 多行数据 - 加载表单s = pd.read_excel("datas.xlsx")print(s) # 多行数据 - 随机print(s.sample(2).values) # 某一行数据print(s.loc[0].values) # 除表头以外,下标从0开始. # 多行数据print(s.loc[1:3]) # 1

最近好忙啊,好忙啊,忙的写不动博客了 时间过得飞快 一晃,一周就过去了 本着不进步就倒退的性格 我成功的在技术上面划水了一周 今天要学习的还是groupby的高级进阶 说是高级,其实就是比初级复杂了一些 有点绕,然后不容易明白 就成为高级了 其实对于pandas来说 应该还是基础部分 我们今天要学习的就是 自定义更丰富的分组运算 apply 方法 apply方法的价值 对于有些数据类型来说 是的,有些 agg与transform 不是很适合 所以就会出现apply方法 不过哪些不适合,我们要慢慢

摘要:pandas是一个强大的Python数据分析工具包,pandas的两个主要数据结构Series(一维)和DataFrame(二维)处理了金融,统计,社会中的绝大多数典型用例科学,以及许多工程领域.在Spark中,python程序可以方便修改,省去java和scala等的打包环节,如果需要导出文件,可以将数据转为pandas再保存到csv,excel等. 1.Pandas是什么? pandas是一个强大的Python数据分析工具包,是一个提供快速,灵活和表达性数据结构的python包,旨在使

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于

今天学习pandas来处理数据,结果用python 3.5.0的shell来调试,总是报错. 报错中包含如下字样: Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> pd.DataFrame(a) File "C:\Users\******\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\lib\idlelib\rp

欢迎加入python学习交流群 667279387 学习笔记汇总 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 本篇文章主要利用NBA球员的薪资数据处理来进一步学习pandas这个数据处理工具. 1.获取数据并保存 本文从网站:下载网站 来获取2017-2018年各位NBA球员的薪资情况,代码如下: import pandas as pd

学习笔记汇总 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 本章主要利用双色球开奖数据来学习pandas的DataFrame数据选取,Series的统计功能,以及matplotlib画柱状图. ball.py # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np imp

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 在日常开展数据分析的过程中,我们经常需要对字符串类型数据进行处理,此类过程往往都比较繁琐,而pandas作为表格数据分析利器,其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法,以及一些top-level级的内置函数,则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率. 本文我就将带大家学习pandas中常用的一些高效字符串处理

Numpy 是Numerical Python的简写,用来进行高性能的科学计算以及数据分析的基础包.它是一些高级工具(pandas)的基础.它主要提供以下几个功能: (1). ndarray:计算快,空间效率高的多纬的数组 (2). 快速操作数组的标准数学函数 (3). 向磁盘读写数据的工具,提供内存影射文件功能 (3). 线性代数,随机数生成器,傅立叶变换功能 (4). 整合用C,C++,以及Fortran写的代码的工具 (Python生态系统宗重要的功能) 事实上Numpy本身没有提供太多数

Numpy:来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多,本身是由C语言开发.这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础.数据结构为ndarray. 快速入门:Quickstart tutorial Pandas:基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.数据结构有一维的Series,二维的DataFrame(类似于Ex

本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science ,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas

在使用pycharm学习pandas的过程中我发现好多时候会发生不能输出所有列的情况,上网搜了一下,发现解决的办法是使用一个输出控制的函数. 在下面的代码中我们只是输出starbucks_store_worldwide.csv这个文件的第一行,想看一下各列的标签都会被省略... # coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np file_path = "./starbucks_store_worldwide.csv" df =

pandas快速入门 numpy之后让我们紧接着学习pandas.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,后来因为其强大性以及友好性,在数据分析领域被广泛使用,下面让我们一窥究竟. 本文参考官网给出的10 Minutes to pandas 对象创建 创建Series #创建Series对象,index参数可省,默认为0~n-1的数字索引 #与numpy中的array一样,统一Series要求数据类型一致,这样可以加快处理速度 In [12]: s = pd.Series([1,2,3