Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.

这篇介绍下有index索引的pandas Series是如何进行向量化运算的: 1. index索引数组相同: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print s1 + s2 a 11 b 22 c 33 d 44 dtype: int64 直接把各个索引对应的值进行相加 2. index索引数组值

上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个 pandas Series 进行向量化运算的时候,如果某个 key 索引只在其中一个 Series 里出现,计算的结果会是 NaN ,那么有什么办法能处理 NaN 呢? 1.  dropna() 方法: 此方法会把所有为 NaN 结果的值都丢弃,相当于只计算共有的 key 索引对应的值: import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', '

pandas.Series class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). Labels need not be unique but must be any hashable type. The object supports

Numpy 的基本能力之一是快速对每个元素进行运算 Pandas 继承了Numpy的功能,也实现了一些高效技巧. 对于1元运算,(函数,三角函数)保留索引和列标签 对于2元运算,(加法,乘法),Pandas 会自动对齐索引进行计算. 通用函数:保留索引 对ser对象或 df对象使用Numpy通用函数,生成的结果是另一个保留索引的Pandas对象. 通用函数: 索引对齐 当Series 或 DataFram对象进行二元计算,会对齐俩个对象的索引 当处理不完整的额数据时,这一点非常方便 Series

pandas Series的 sort_values() 方法能对Series进行排序,返回一个新的Series: s = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5]) 升序排列: s.sort_values(ascending=True) 1 1.0 2 3.0 4 5.0 3 10.0 0 NaN dtype: float64 降序排列: s.sort_values(ascending=False) 3 10.0 4 5.0 2 3.0 1 1.0 0 NaN dtype

1.系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组.轴标签统称为索引. Pandas系列可以使用以下构造函数创建 - pandas.Series( data, index, dtype, copy). 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants 2 index 索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同. 默认np.arange(n)如果没有索引被传递. 3 dtype dtype用

有时候需要对 pandas Series 里的值进行一些操作,但是没有内置函数,这时候可以自己写一个函数,使用 pandas Series 的 apply 方法,可以对里面的每个值都调用这个函数,然后返回一个新的 Series import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) def add_one(x): return x + 1 print s.apply(add_one) # 结果: 0 2 1 3 2 4 3 5 4 6 dtype:

pandas Series 比 numpy array 要强大很多,体现在很多方面 首先, pandas Series 有一些方法,比如: describe 方法可以给出 Series 的一些分析数据: import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4]) d = s.describe()print(d) count 4.000000 mean 2.500000 std 1.290994 min 1.000000 25% 1.750000 50% 2.5000

python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as pdimport numpy as np def testpandas(): p = pd.Series([1,2,3,4,5],index =('a','b','c','d','e')) print(p) cities = {'bejing':5500,'shanghai':5999,'shezh

Pandas分组运算(groupby)修炼 Pandas的groupby()功能很强大,用好了可以方便的解决很多问题,在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚. 今天,我们一起来领略下groupby()的魅力吧. 首先,引入相关package: import pandas as pd import numpy as np groupby的基础操作 In [2]: df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'], ..

pandas.Series.value_counts Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 功能:返回包含唯一值计数的对象.结果对象将按降序排列,以便第一个元素是最常出现的元素. 不包括默认的NA值. 参数:normalize : boolean, default False             如果为True,则返回的对象将包含唯一值的相对频率. so

class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) e.g., s = pd.Series(data = np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])) 会生成: a 0.2941 b 0.2869 c 1.7098 d -0.2126 e 0.2696 dtype: float64 也可以直接写: s

Pandas 是 Python 中基于Numpy构建的数据操纵和分析软件包,包含使数据分析工作变得快速简洁的高级数据结构和操作工具.通过Pandas Series 和 Pandas DataFrame这两个数据结构,我们可以轻松直观地处理带标签数据和关系数据.本节主要介绍Pandas Series的基本使用. Pandas Series Pandas Series是一种类似于数组的一维对象,可以存储不同类型的数据.其中,Series对象的数据存在一组与之关联的数据标签(索引),通过Series的

数据科学--pandas库 pandas中有两个主要的数据结构,一个是Series,另一个是DataFrame.通过这两类数据,可以下载数据.可视化数据.和分析数据. Pandas安装:pip install pandas import numpy as np import pandas as pd a = np.array([1,5,3,4,10,0,9]) b = pd.Series([1,5,3,4,10,0,9]) print(a) print(b) [ 1 5 3 4 10 0 9]

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动.类似于定长的有序字典,有Index和value.传入一个list[]/tuple(),就会自动生成一个S

导入pandas import pandas as pd countries = ['Albania', 'Algeria', 'Andorra', 'Angola', 'Antigua and Barbuda', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh', 'Barbados', 'Belarus', 'Belgium', 'Belize',

>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> print(np.__version__), print(pd.__version__) 1.14.3 0.23.0 Series 从 numpy 数组创建,并指定索引值 >>> s1 = pd.Series(np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']) >>> s1

前几天写分析方法,遇到的一个错误: 具体我已经在stackoverflow 里面得到了详细的解答,下面我把问题和解决办法总结一下,方便日后的回顾 问题: sql = "select {}, {} from {} where {};".format(v1, v2, table, where) df = pd.read_sql(sql, app.config.get('sqlalchemy_engine')) df_dropna = df.dropna() dddd = df_dropna

参考CookBook :http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学.Pandas模块的数据结构主要有两:1.Series :2.DataFrame 先了解一下Series结构. a.创建 a.1.pd.Series([list],index

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