《python数据处理》第8页

安利10款免费的Python数据处理工具

原文章作者：ParulPandey英文原文:10Pythonimagemanipulationtools译者：Regina我们的世界充满了数据，而图像数据占据着其中很大的比例。如果想要利用这些图像数据，我们就必须对他们进行适当的处理。简单来说，图像处理就是对数字图像进行分析转化从而提高质量或是提取关键信息的过程。常见的图像处理任务包括图像显示，图像的基本操作（如裁剪，翻转，旋转等),图像分割，图像

鲤吻·2020-08-12 12:04

python处理blog文件数据

以下是Python数据处理的题目说明与要求：Theattachmentisalogfileusedtoshowrunningstatusofset-top-box,andeachlineinthefilefollowstheformatof

weixin_34268843·2020-08-11 19:20

python数据处理——dataframe里的行列分割

有时候会遇到一种情况，就是在dataframe的某一列中是比较复杂的数据结构，比如一个dict，或者一个list，或者一个listoflist，其实都有很好的办法可以解决的，不需要用多重的for循环，这里放两个例子：SplittingalistinaPandascellintomultiplecolumns源dataframedf=pd.DataFrame(data=[[[8,10,12],'A'

樱花城堡的小侍卫·2020-08-11 10:26

python数据处理——pandas Dataframe.mean()没有返回值，返回series[]

博主真真是个遍历BUG的小能手，这个问题的原因是在pd.read_csv()之类的操作时候，没有指定数值类型，导致的这个问题，因此包括在内的，数值运算之后数据变得很奇怪啊，数据为nan啊之类的问题都有解了，所以说，在read的时候，dtype一下，是一种态度要问我怎么发现的，我在使用DEBUG功能时候，使用了这个函数：意思就是对dataframe的某一列求均值啦，返回typeerror，我就秒懂了

樱花城堡的小侍卫·2020-08-11 03:00

用 Python 做数据处理必看：12 个使效率倍增的 Pandas 技巧（上）

本文旨在提供Python数据处理的12种方法。文中也分享了一些会让你

智享AI·2020-08-11 02:22

Python进行统计建模

前言大家好，在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法如Matplotlib、pyecharts等，那么在掌握了这些基础技能之后

·2020-08-10 19:50

20 python数据处理numpy

文章目录20python数据处理numpy引言ndarray数组的基本操作ndarray创建数组array函数ones和zeros随机数组的创建均匀分布正态分布ndarray数组属性数组和标量之间的运算索引和切片数学统计方法

bj_zhb·2020-08-07 12:35

python数据处理之OneHot

1.OneHot变换importpandasaspddf1=pd.DataFrame({'key':['a','b','c'],'data1':[1,2,3]})print(df1)df2=pd.get_dummies(df1['key'])print(df2)df3=pd.get_dummies(df1)print(df3)2.OneHot编码手动实现#手动实现onehotfromnumpyim

i徒然·2020-08-06 12:58

4.4Python数据处理篇之Matplotlib系列(四)---plt.bar()与plt.barh条形图

目录目录前言（一）竖值条形图（二）水平条形图1.使用bar()绘制：2.使用barh()绘制：（三）复杂的条形图1.并列条形图：2.叠加条形图：3.添加图例于数据标签的条形图：目录前言今天我们学习的是条形图，导入的函数是：plt.bar（）于plt.barh（一）竖值条形图（1）说明：原函数定义：bar(x,height,width=0.8,bottom=None,,align='center',

weixin_34405354·2020-08-06 12:10

python数据处理-整理表格数据

利用python整理表格数据由于疫情数据量大，且时间跨度大从2020.1.23-2020.2.2日，可以利用‘’日期‘标签进行筛选：首先需要python环境以及都三方库pandas一下是实现代码：importpandasaspddata=[]dfd=pd.read_excel('F:\gbh\python\practice\大创\data\武汉疫情数据\迁徙.xlsx')#dfd.head(10)

菜鸟高·2020-08-04 20:11

python数据处理excel和pdf，并打包成exe

之前零散的用过一点python做数据处理，这次又遇到一个数据处理的小功能，因此，记录一下整个流程，方便以后查阅。功能要求：读取excel，找指定的PDF文件的页数是否与excel中记录的一致整个处理过程包括python环境配置，插件安装，excel和PDF处理，exe打包1、python环境配置IDE用的是PyCharm社区版，pyhon环境用的是pandas，它内嵌了很多数据处理的插件，就有我们

weixin_34144848·2020-08-04 20:34

Python数据处理之（二十）np.random.rand()函数与 np.random.randn()函数的区别

一、np.random.rand()本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。>>>importnumpyasnp>>>np.random.rand()0.21844306516262169>>>np.random.rand()0.581733668489196>>>np.random.rand(1)array([0.27682255])>

布衣书生-Python·2020-07-29 16:00

python数据处理（招聘信息薪资字段的处理）

爬取了51job上面的数据，其中有薪资字段需要做处理数据部分格式如下图：处理好之后的数据截图：处理需求：1.把“salary”列中带“万/年元/天”关键字的行都删除2.把“salary”列中带“千/月”关键字的数据变换一下如“6-9千/月”转化为“6k-9k”3.把“salary”列中带“万/月”关键字的数据变换一下如“1-1.5万/月”转换为"10k-15k"处理代码：#-*-coding:ut

BRYTLEVSON·2020-07-29 09:32

我要和import说再见了！这个Python库能让我偷偷懒

还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。

千锋python和唐唐·2020-07-29 05:07

Python数据处理的一些总结-1

importpandasaspdimportnumpyasnp#载入数据train=pd.read_csv('Train.csv')test=pd.read_csv('Test.csv')#显示一下数据的大小#可以通过train.shape,test.shape查看train.dtypes#查看每个属性的类型train.head(5)#查看前五条数据#合并成一个总的datatrain['sourc

zhentoufei·2020-07-29 03:31

python数据处理随笔总结

可能写的有些杂乱，毕竟是遇到哪个就写了哪个，可以直接看目录，找自己想要的哪个函数.csv文件读取pandas中，常用的载入函数是read_csv。除此之外还有read_excel和read_table，table可以读取txt。importpandasaspdfile=pd.read_csv("77.csv",encoding='utf-8')#encoding选择编码方式file提取文件中的某个

小白不白nie·2020-07-28 23:44

超声波测距+python数据处理+可视化实时图像绘制

本文介绍的是使用arduino驱动超声波测量距离，并通过串口将数据发送给python，从而进行数据处理，处理结果如图所示。准备工作超声波模块+arduino开发板+杜邦线数根+python开发环境思路首先使用arduino车辆距离，通过串口将数据发送给python代码进行数据处理并绘制成图像进行实时显示。超声波模块介绍如上图所示，VCC供5V电源，GND为地线，TRIG触发控制信号输入，ECHO回

James Bin·2020-07-28 10:27

python数据处理乱七八糟的笔记

importpandasaspdpandas以类似字典的方式来获取某一列的值，比如df[‘A’]，这会得到df的A列。如果我们对某一行感兴趣呢？这个时候有两种方法，一种是iloc方法，另一种方法是loc方法。loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。这两者的区别如下：locworksonlabelsintheindex.ilocworksonthepositionsint

Treepobear·2020-07-27 16:30

Pandas 之数据处理（一）

Pandas是继numpy之后，一个非常高效的集数据存储，检索，运算于一身的python数据处理库。之前用过pandas因为numpy用惯了，所以有些不习惯使用pandas，使用了一阵子之后就放下了。

vola_lei·2020-07-27 12:59

Python数据处理PDF高清完整版免费下载|百度云盘

百度云盘：Python数据处理PDF高清完整版免费下载提取码：5tcg内容简介本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。

三河·2020-07-25 16:00

python数据处理书pdf版本|内附网盘链接直接提取|

Python数据处理采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。

py青原·2020-07-23 14:00

22、python数据处理虚拟变量的转化

虚拟变量（dummyvariables）：虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码。可用来表示分类变量、费数量因素可能产生的影响01离散特征的取值之间有大小意义例如：尺寸（L、XL、XXL）02离散特征的取值之间没有大小的意义例如：颜色1离散特征的取值之间有大小的意义的处理函数pamdas.Series.map(dict)离散特征的取值之间有大小意义的处理函数。dict映射的字典2离散特征的取值之间没有

UP Lee·2020-07-16 06:36

Python数据处理numpy.median的实例讲解

下面小编就为大家分享一篇Python数据处理numpy.median的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。

南馆潇湘 *·2020-07-15 23:26

【Python 2.7】xlrd读取Excel文件

这篇博文参考于《Python数据处理》读取Excel文件需要用到xlrd模块，模块下载地址：xlrd下载地址本博文中Excel文件下载地址：SOWC2014StatTables_Table9.xlsx下面我们使用

NextAction·2020-07-15 18:12

python数据处理中的一些实际问题

前段时间参加阿里天池中的智慧交通预测挑战赛，费了不少功夫初赛排名45进入了复赛，后续没有时间继续复赛了，但还是想总结一下，算法就不详述了，具体谈谈数据处理的一些问题与解决方案。适合想要学习的新手参考，欢迎大家提出意见语言使用python+pycharm数据与部分代码百度网盘地址：http://pan.baidu.com/s/1jIGasnW1.读取数据比赛中数据格式为txt，读取方式有两种，但为了

陈非尘·2020-07-15 09:19

python数据处理—多个excel数据文件合并为一个

数据处理—多个excel数据文件合并为一个文件代码效果展示代码对于实验学科的小伙伴经常需要处理仪器自动采集的数据，不同条件下的数据常常遍布在各个excel文件里，这里介绍一种使用python讲多个excel数据文件合并为一个文件的方法下面为代码。importpandasaspdimportosvarfoo='bar';Folder_Path=r'E:\...'#要拼接的文件夹及其完整路径，注意不要

严肃温柔·2020-07-15 07:03

Python数据处理之（十七）Pandas plot画图

这次我们讲如何将数据可视化.首先import我们需要用到的模块，除了pandas，我们也需要使用numpy生成一些数据，这节里使用的matplotlib仅仅是用来show图片的,即plt.show()。importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt今天我们主要是学习如何plotdata一、创建一个Series这是一个线性的数据

布衣书生-Python·2020-07-14 05:40

3.3Python数据处理篇之Numpy系列(三)---数组的索引与切片

[TOC]目录：1.一维数组的索引与切片2.多维数组的索引与切片（一）数组的索引与切片1.说明：（1）索引：array[x]（1）从左到右：0~n-1,第一个到最后一个（2）从右到左：-1~-n，最后一个到第一个（2）切片：array[起：终：步长]在python里数据的切片都不包括“终“的数据2.实例：01.png（二）多维数组的索引与切片1.说明：（1）索引：在一位数组里，只需要一个值，就确定

张一根·2020-07-13 11:30

Python数据处理笔记01--numpy数组操作

声明：本文环境为Windows10+jupyternotebook，请自行下载安装Anaconda1、numpy库概述和安装引言：Python中用列表list保存一组值，可用来当做数组使用，由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针，未保存一个简单的[1，2，3]，需要有3个指针和三个整数对象，对于数值计算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。此外，Python还提供了一

梦想小黑客啊·2020-07-13 00:13

牛逼！这个Python库竟然可以偷懒，和import说再见！

作者：xiaoyu，数据爱好者Python数据科学出品还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。

Python数据科学·2020-07-12 23:16

Python数据处理——Pandas模块使用（七）

本文主要介绍Pandas统计函数：groupby、pivot_table及crosstab产生数据importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportDataFramedf=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':[1,2,

Mr番茄蛋·2020-07-11 17:24

python数据处理——取dataframe的一列或一行

df['w']#选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型df.w#选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型df[['w']]#选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame属性data[0:2]#返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后data[1:2]#返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式，#如果采用data[1]则报错d

樱花城堡的小侍卫·2020-07-11 12:06

Python数据处理笔记——numpy篇（一）

关键词：基础数据输入方式，数据选取方式importnumpyasnp#np中不同数据的输入方式np.array(object)#object是一个array_like,比如list,range#[1,2,3]的类型是list;range(3)的类型是range#但是np.array([1,2,3])和np.array(range(3))的返回值类型都是numpy.ndarray------>>>n

cdqn10086·2020-07-11 03:04

python数据处理学习笔记第1章

第1章IPython入门1.2IPython这个章节主要就是如何用ipythonhelp(len)Helponbuilt-infunctionleninmodulebuiltins:len(obj,/)Returnthenumberofitemsinacontainer.len?#？可以查看方法文档L=[1,2,3]L.insert?L?defsquare(a):"""returnthesquar

步菲·2020-07-10 18:05

Pandas Practice

pandas是一个方便易用的Python数据处理库，数据科学家们的利器之一哦。本文简要介绍pandas的一些常用方法。

Yihong_Daily·2020-07-10 17:30

Python数据分析示例（3）Day4

说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，WesMcKinney著，机械工业出版社。

图图酱·2020-07-08 08:45

Python数据处理性能对比，原生，Pandas，Numpy哪个更优秀

今天为大家分享一个关于数据处理性能的对比，从原生，Pandas，Numpy这三个方面对比？你觉得哪个更优秀呢？对于一个数据科学家来说，速度和时间是一个很至关重要的的因素下图显示了我的实验结果(详情如下)，与纯Python的处理速度做出对比。如你所见，Numpy的表现比Pandas的表现要好几倍。我个人喜欢用Pandas来简化许多繁琐的数据科学任务，它是我的首选工具。但是如果预计的处理时间超过多个小

MHyourh·2020-07-08 05:14

Python数据处理学习过程

文章目录第一步：基础IO操作文本对象读写图像读写读写csv文件第二步：掌握更高效的数据处理方法numpy这个利器你值得拥有基本数据格式和操作numpy数组numpy数组方便在何处？创建np数组：pandas让你提取数据从此不犯难基础处理pandas核心数据结构基本操作运算画图IO操作高级处理第三步：游走数据之间，用统计的方法探索数据之间的规律线性回归过拟合、欠拟合岭回归逻辑回归K-means聚类第

__Limits·2020-07-08 01:26

python数据处理之numpy和pandas（中）

接着进行上篇开始讲，上篇主要介绍了numpy的一些基本数据操作，接下来我们进行的是numpy的矩阵合并和分割，索引等一些高级的东西。4.索引首先我们先将代码奉上，然后一一解读：importnumpyasnpa=np.arange(3,15)print(a)print(a[3])#索引b=np.arange(3,15).reshape(3,4)print(b)print(b[2])print(b[1

小于_a·2020-07-08 00:27

python数据处理之numpy和pandas（下）

python数据处理之numpy和pandas（下）2.三种数据筛选方式pandas筛选数据是比较好用的，至少比Excel要好一些，再加上可视化的数据模块，简直是大数据中的一把处理利器。

小于_a·2020-07-08 00:27

Python数据处理（一）——以美国各州统计数据为例

编写本篇文章的目的：了解Python数据处理的基本步骤，计算美国各州的人口密度，数据来源：https://github.com/jakevdp/data-USstates/，共3张数据表格：state-population.csv

yihan.z·2020-07-07 21:00

python数据处理之numpy和pandas（上）

python数据处理之numpy和pandas（上）前言：学习python的基本语法已经半月了，对基本的语句操作也有所熟悉，在学习中主要参考的是廖雪峰老师的python教程，感觉受益很多，文章下面各方前辈的评论也是很好的学习教程

小于_a·2020-07-06 17:24

Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)-Pandas学习笔记(3)-设置值

Pandas学习笔记(3)-设置值教程视频为B站莫烦Python数据处理教程第13课程importpandasaspdimportnumpyasnpdates=pd.date_range('20130101

KaHoWong·2020-07-06 16:06

Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)-Pandas学习笔记(2)-Pandas选择数据

Pandas学习笔记(1)-Pandas的基本介绍教程视频为B站莫烦Python数据处理教程第11课程导入模块importpandasaspdimportnumpyasnp数据选择dates=pd.date_range

KaHoWong·2020-07-06 15:49

Pandas 数据处理(一) —— 几个简单函数掌握！

对于Pandas，接触过Python数据处理的小伙伴们都应该挺熟悉的，做数据处理不可或缺的一个程序包，最大的特点高效，本篇

zeroingzm·2020-07-06 04:22

sklearn学习笔记（一）——数据预处理 sklearn.preprocessing

唐梓航·2020-07-05 07:58

python数据处理过程——房价预测

参考：https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79538083https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python（处理回归）https://www.kaggle.com/pmarcelino/data-analysis-and-feature-ex

math_computer·2020-07-05 00:41

python数据处理——numpy矩阵操作，取其中的一行或一列

>>>importnumpyasnp>>>a=np.array(9).reshape(3,3)另外再重申一下构建一个初始化的矩阵的办法：如下面这个构建一个从0到8的3*3矩阵>>>a=np.arange(9).reshape(3,3)>>>aarray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])或者构建一个3*3的对角矩阵>>>np.eye(3,3).astype(int)array([

樱花城堡的小侍卫·2020-07-04 23:18

【python】numpy & pandas

来自：Numpy&Pandas莫烦python数据处理文章目录1numpy1.1属性：ndim/shape/size1.2创建array：zeros/ones/empty/arrange/linspace1.3

bryant_meng·2020-07-04 12:22

【python数据处理（3）】批量Excel数据表格合并汇总并生成为一个新的表格保存本地

1.背景实际操作中，往往会处理一些相同格式的Excel表格数据，比如某商家都是按照每月进行产品A和B的数据的统计，有时为了季度或者年度数据的处理，就需要将多个Excel中的表格数据汇总到一起（不是覆盖），并且表格的标题还不变，也就产生了题目的要求，方便之后的数据处理假设表格中内容如下：（标题相同，但是数据不同，以第一个文件中数据为例）2.代码编写主要是使用到了pandas里面的concat方法，先

Be_melting·2020-07-02 10:49

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