Pandas数据分析

DataWhale Pandas数据分析 Task01：预备知识

文章目录练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度心得体会练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出：In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[
Shawnxs_·2024-09-08 22:39

python管理——设置清华镜像站；安装pandas数据分析⼯具；安装pymysql连接器；python脚本

一、方法一指定pip从哪个源服务器下载和安装Python包pip3configsetglobal.index-url清华镜像站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装SQLAlchemyyum-yinstallsqlalchemy使用pip3安装pandas库pip3installpandas导入pandas作为pdimportpandasaspd创建数
冬冬的狼外婆·2024-08-23 11:26

Pandas教程15：多个DataFrame数据（保存+追加）为Excel表格数据

---------------pandas数据分析集合---------------Python教程71：学习Pandas中一维数组SeriesPython教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理
我的Python教程·2024-03-18 14:53

Pandas教程12：常用的pd.set_option方法，显示所有行和列+不换行显示等等...

---------------pandas数据分析集合---------------Python教程71：学习Pandas中一维数组SeriesPython教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理
我的Python教程·2024-02-13 09:01

【Python】图解Pandas数据合并：concat、join、append

pandas中最为常用的一个合并函数merge的使用，本文中介绍的是另外3个与合并操作相关的函数：concatjoinappend挑战SQL：图解Pandas的数据合并mergePandas连载本文是Pandas
风度78·2024-02-09 01:38

Pandas数据分析详解（二）

1.索引1.1重新设置索引importpandasaspds=pd.Series(data=[1,2,3],index=[0,1,2])print(s)#重新设置索引print(s.reindex(range(1,6)))#注意此时原数据行索引0被舍弃了，因为不匹配#多的用0填充print(s.reindex(range(1,6),fill_value=0))#向前/后填充print(s.rein
背水·2024-01-23 06:23

pandas数据分析详细解读（一）

(一)Series对象类似于一维数组由一组数据以及与这种数据有管的标签（索引）组成1.1创建series对象pd.Series(data,index=index)importpandasaspddata=['赵','钱','孙']#数据为一维列表s=pd.Series(data=data)#这里没有设置索引，默认为从0开始print(s)print(type(s))运行结果下面是设置索引的s=pd
背水·2024-01-23 06:23

pandas数据分析，matplotlib绘图(折线图)，图片和数据批量写入excel

pandas数据分析，matplotlib绘图并解决中文乱码问题批量将数据写入多个sheet的excel表，并将图片和数据写入同一个sheet，查了不少api，希望对大家有帮助代码就不一一解释了，自己看吧最终生成效果图
随时学丫·2024-01-12 19:16

Pandas使用简介

Pandas相关题目【Python】——Pandas初体验（一）【Python】——Pandas初体验（二）【Python】——pandas数据分析【Python】——pandas数据处理Pandas是基于
ZShiJ·2024-01-10 19:43

Pandas数据分析15——pandas数据透视表和交叉表

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas对数据框也可以像excel一样进行数据透视表整合之类的操作。主要是针对分类数据进行操作，还可以计算数值型数据，去满足复杂的分类数据整理的逻辑。首先还是导入包：importnumpyasnpimportpandasaspd整理透视pivot首先介绍的是最简单的整理透视函数pivot，其原理如图'''pivot参数ind
阡之尘埃·2024-01-07 13:31

python的pandas数据分析处理基础学习

pandas学习一、pandas基础1.什么是pandas？一个开源的python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化高性能容易使用的数据结构容易使用的数据分析工具很方便和其他类库一起使用：numpy：用于数学计算scikit-learn：用于机器学习2.pandas的安装方法一：pip3installpandas方法二：下载使用Python类库集成安装包：anacondalink：https
计算衎·2023-12-28 13:39

Pandas数据分析02——各类文件的读取和导出

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas真的很强大，几乎什么格式的数据都能读取，什么csv，excel，spss，stata，json，html......连剪贴板的数据都能读.....本章教大家怎么读取数据，虽然简单读取就一句话，但是参数和功能还是很多的，都了解一下。读取CSV文件csv文件最基础的数据文件，介绍的最详细，因为别的文件的很多参数和csv读
阡之尘埃·2023-12-28 12:36

Python中Pandas详解之数据结构

文章目录Pandas数据分析Pandas简介Pandas安装Series类型数据Series的创建Series的访问Series中向量化操作与布尔索引Series的切片Series的缺失值Series的增与删
一只小松许️·2023-12-26 03:18

【Python】—— pandas 数据分析

pandas数据分析相关知识了解1.数据清理2.探索性数据分析（EDA）3.数据过滤和选择4.数据分组和聚合5.数据合并和连接6.时间序列分析7.统计分析第1关：了解数据集特征第2关：DataFrame
ZShiJ·2023-12-20 19:18

Pandas数据分析

分析前操作我们使用read读取数据集时，可以先通过info方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况案例：找到小成本高口碑电影思路：从最大的N个值中选取最小值movie2.nlargest(100,'imdb_score')#用nlargest方法，选出imdb_score分数最高的100个如果想从前100分数最高的中挑出预算最小的五部：movie2.nlargest(100,'
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-18 22:27

Python基础学习—Pandas数据分析实战剖析【文末送书-09】

文章目录一.Pandas数据分析1.1Pandas的主要应用包括：1.2Pandas核心数据结构1.3安装和导入Pandas二.Pandas数据分析实战：用Python进行数据分析1.数据集介绍2.数据加载与初步观察
一见已难忘·2023-12-16 14:04

Python爬取数据分析

一.python爬虫使用的模块1.importrequests2.frombs4importBeautifulSoup3.pandas数据分析高级接口模块二.爬取数据在第一个请求中时,使用BeautifulSoupimportrequests
秃头雨雨·2023-12-06 18:29

pandas数据合并：concat、join、append

join+append在上一篇文章中介绍过pandas中最为常用的一个合并函数merge的使用，本文中介绍的是另外3个与合并操作相关的函数：concatjoinappendimagePandas连载本文是Pandas
皮皮大·2023-12-02 20:14

19. Python 数据处理之 Pandas

目录1.认识Pandas2.安装和导入Pandas3.Pandas数据结构4.Pandas基本功能5.Pandas数据分析1.认识PandasPandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、
有请小发菜·2023-11-29 18:12

Python pandas数据分析

Pythonpandas数据分析：2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然
冰露可乐·2023-11-26 16:18

【Python与数据分析实验报告】Pandas数据分析基础应用

目录任务内容(1)将数据进行转置，转置后型如eg.csv,缺失值用NAN代替。(2)对数据中的异常值进行识别并用NA代替。(3)计算每个用户用电数据的基本统计量，包括：最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。（不包括空值）(4)每个用户用电数据按日差分，并计算差分结果的基本统计量，统计量同上述第3问。(5)计算每个用户用电数据的5%分位数。(6)对每个用户的用电数据按周求和并差分（一周
dyy7777777·2023-11-25 04:33

Pandas数据分析22——pandas时间序列

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas的索引可以用时间来替代，然后基于时间序列数据会有很多用法，了解一下。时间对象有：还是先导入包：importnumpyasnpimportpandasaspdimportdatetime时序索引#创建时间索引pd里面的对象，或者字符串，np对象，和Python的datetime对象都可以直接创建时间索引。pd.to_d
阡之尘埃·2023-11-11 00:44

【Python】数据分析案例：世界杯数据可视化 | 文末送书

：世界杯中各队赢得的比赛数分析：先打或后打的比赛获胜次数分析：世界杯中的抛硬币决策分析：2022年T20世界杯的最高得分者分析：世界杯比赛最佳球员奖分析：最适合先击球或追逐的球场案例分析总结文末送书《Pandas
bluetata·2023-11-10 14:20

Pandas数据分析Pandas初体验在线闯关_头歌实践教学平台

Pandas数据分析初体验第1关了解数据处理对象--Series第2关了解数据处理对象-DataFrame第3关读取CSV格式数据第4关数据的基本操作——排序第5关数据的基本操作——删除第6关数据的基本操作
阿松爱学习·2023-11-10 14:38

Pandas数据分析Pandas进阶在线闯关_头歌实践教学平台

Pandas数据分析进阶第1关Pandas分组聚合第2关Pandas创建透视表和交叉表第1关Pandas分组聚合任务描述本关任务：使用Pandas加载drinks.csv文件中的数据，根据数据信息求每个大洲红酒消耗量的最大值与最小值的差以及啤酒消耗量的和
阿松爱学习·2023-11-10 14:38

Python进阶教程：pandas数据分析实践示例总结

文章目录前言一、分析数据文件二、数据预处理关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言在近日的python数据分析实战课中，我学习到使用python进行数据分析的流程、方法，对常使用的函数
只存在于虚拟的King·2023-11-09 03:47

pandas数据分析41——不同地区不同城市数据分级统计汇总

案例背景实习一段时间，发现很多领导用Excel喜欢添加一个汇总行，若只有一个类别的汇总很简单，但是多个类别嵌套，不同层级嵌套都要进行汇总行添加，那就有点麻烦了，这个案例就是教大家怎么模板化输出带汇总的表。代码实现生成数据先生成一个案例数据，不同地区，不同城市，不同销售商品：importpandasaspdfromfakerimportFakerimportrandomfake=Faker()#假设
阡之尘埃·2023-11-06 21:01

《Pandas数据分析》（五）——数据可视化

复习：回顾学习完第一章，我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解，也学到了一些基本的统计方法，第二章中我们学习了数据的清理和重构，使得数据更加的易于理解；今天我们要学习的是第二章第三节：数据可视化，主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib，在本章学习中，你也许会觉得数据很有趣。在打比赛的过程中，数据可视化可以让我们更好的看到每一个关键步骤的结果如何，可以用来优化方案，是一个很有用的
爱读Paper的Toby·2023-11-04 08:55

【西瓜书+花书】速通

提取特征）->学习函数->预测实用工具：Numpy科学计算pandas数据分析matplotlib数据可视化scikit-learn机器学习2.回归算法监督学习（有标签）、无监督学习（无标签）回
NN今夜无眠·2023-11-04 03:53

《Pandas数据分析实战》书籍推荐（包邮送书5本）

《Pandas数据分析实战》介绍了使用令人惊叹的Pandas库在Python中进行数据分析。你
袁袁袁袁满·2023-10-31 07:13

Pandas数据分析系列8-数据分组与聚合

Pandas数据分组在处理数据时，经常会需要对某一列或多列进行分组，分组后再对数据进行计算累加、最大值、最小值等。类似于Excel里的分类汇总，在Pandas中，我们可以使用groupby来完成这系列的分组统计。语法结构:dataframe.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,
gzpingesoft·2023-10-25 12:58

Pandas数据分析系列7-连接&合并查询

Pandas查询Pandas连接查询-merge在实际数据分析过程中，有时候需要把不同的工作表，按照某些公共的列，将多个工作表连接起来，组合成一份新工作表，类似于Excel的Vlooup函数，或数据库的连接关系。Pandas也提供了连接关系函数merge(),其将两个DataFrame的行按照指定的列进行匹配合并，并返回一个新的
gzpingesoft·2023-10-25 12:28

Pandas数据分析系列6-数据特征分析

Pandas数据特征分析在前面章节学习了Pandas两种数据结构Series、DataFrame，及Pandas如何读取Excel数据格式文件，数据预览、数据清洗及数据提取，接下来了解这些数据征分析。在实际工作中，财务、金融、制造业等数据，需从不同维度的指标进行分析，如合计数、最大数、最小数、平均数等，了解数据的差异，那使用Pandas如何分析？Pandas</
gzpingesoft·2023-10-25 12:27

Pandas数据分析系列9-数据透视与行列转换

Pandas数据透视表当数据量较大时，为了更好的分析数据特征，通常会采用数据透视表。数据透视表是一种对数据进行汇总和分析的工具，通过重新排列和聚合原始数据，可以快速获得更全面的数据洞察。数据透视表在Excel中也是经常使用的一个强大功能，在Pandas模块，其提供了pivot_table函数，可以快速的实现指定行、列、值和值计算类型(计数、合计、平均等)，做出一个数据透视表。在
gzpingesoft·2023-10-25 12:52

Pandas数据分析案例（盛华化工锅炉排放数据可视化分析）

Pandas数据分析案例（盛华化工锅炉排放数据可视化分析）实验环境数据集介绍问题描述实验步骤一、数据导入与观察二、数据转换三、数据可视化分析相关资源实验环境操作系统：Linux/Windows10开发工具
JJustRight·2023-10-02 17:50

用 Pandas 读写网页中的 HTML 表格数据

Pandas数据分析库提供了read_html（）和to_html（）之类的功能，因此我们可以将数据导入和导出到DataFrames。
Python中文社区·2023-09-27 08:53

关于Pandas数据分析

pandas的数据加载与预处理数据清洗：洗掉脏数据整理分析：字不如表数据展现：表不如图环境搭建python+jupyteranacondaJupyterNotebookJupyterNotebook可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。整合所有的资源交互性编程体验零成本重现结果(云运行/在线运行)运行方法任意目录打开终端输入jupyter-notebo
小袁同学爱学习·2023-09-24 07:33

python做数据分析的自定义字符串切片

系列文章目录pandas数据分析小技巧问题有时候我们在用pandas读入数据之后，数据有点杂乱，我们想要进行改进，而且许多都是object类型的，其中切片操作非常常见，比如有这样的数据：路口0500KV
周振超的·2023-09-21 15:01

Pandas数据分析练习4

练习4-Apply函数探索1960-2014美国犯罪数据步骤1导入必要的库运行以下代码importpandasaspdimportnumpyasnp步骤2从以下地址导入数据集运行以下代码#本地对应的"US_Crime_Rates_1960_2014.csv"路径path4='D:/hailong/hailong_download/pandas_exercise/exercise_data/US_C
用心的海龙·2023-09-16 09:20

Pandas数据分析基础—pandas自带函数map()/apply()/applymap()

文章目录前言一、Series数据处理1、map()方法2、apply()方法3、applymap()方法总结二、DataFrame数据处理1、map()方法2、apply()方法3、applymap()方法总结三、map、apply、applymap三个函数区别前言在进行数据处理时，经常会对一个DataFrame展开逐行、逐列、逐元素的操作，对应这些操作，常常使用Pandas中的map、apply
sodaloveer·2023-08-31 13:59

pandas数据分析之数据绘图

一图胜千言，将信息可视化（绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它除了让人们对数据更加直观以外，还可以帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的想法等等。pandas在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用。本文将通过实例介绍pandas的数据绘图。pandas的数据可视化依赖于matplotlib模块的pyplot类，matplotlib在安装Pandas会自动安装。Matplotli
程序员晓晓·2023-08-30 16:43

pandas由入门到精通-pandas的数据结构

pandas数据分析-pandas的数据结构pandas数据结构Series1.创建Series数组2.性质3.索引4.运算DataFrame1.创建Df数组2.性质3.索引4.对列进行增删改IndexObjects
Wumbuk·2023-08-27 16:24

pandas数据分析——groupby得到分组后的数据

groupby+agg分组聚合对数据字段进行合并拼接Pandas怎样实现groupby聚合后字符串列的合并（四十）groupby得到分组后的数据pandas—groupby如何得到分组里的数据date_range补齐缺失日期在处理时间序列的数据中，有时候会遇到有些日期的数据缺失的情况，这时候可以用pandas的date_range函数快速补齐缺失日期，再根据实际情况补齐缺失值。date_range
嘿嘻哈呀·2023-08-27 14:35

Pandas数据分析教程-描述性统计量

pandas基础介绍-命令模版描述性统计量pandas统计函数相关与协方差唯一值，频次统计,成员关系1.Series.unique()2.Series/DataFrame/array.value_counts()3.Series.isin()4.get_indexer()索引对应转换本文介绍pandas中一些常用的描述性统计量相关知识，包括pandas统计函数、相关系数与协方差、唯一值、频次统计和
Wumbuk·2023-08-26 21:19

Pandas数据分析教程-数据清洗-扩展数据类型

pandas-02-数据清洗&预处理扩展数据类型1.传统数据类型缺点2.扩展的数据类型3.如何转换类型文中用S代指Series，用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随机采样，向量化编码等方法。每种方法都给出了代码和实例，并用表格进行总结。扩展数据类型1.传统数据类型缺点Pand
Wumbuk·2023-08-26 21:19

pandas数据分析教程-数据清洗-缺失值处理

pandas-02-数据清洗&预处理A.缺失值处理1.Pandas缺失值判断2.缺失值过滤2.1Series.dropna()2.2DataFrame.dropna()3.缺失值填充3.1值填充3.2向前/向后填充文中用S代指Series，用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随
Wumbuk·2023-08-26 21:48

Pandas数据分析教程-数据处理

pandas-02-数据清洗&预处理B.数据处理1.重复值处理2.map逐元素转换3.值替换4.改变索引值5.离散化与分箱6.检测过滤异常值7.排列与随机采样8.根据类别生成one-hot向量，向量化文中用S代指Series，用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随机采样，向量化
Wumbuk·2023-08-26 21:17

Pandas学习笔记

Pandas数据分析处理库数据预处理导入一份泰坦尼克号乘客数据df.head()展示读取数据，默认读取前5行df.tail()默认读取后5行df.head(10)读取前10行DataFrame结构Pandas
WangXinmingg·2023-08-26 15:41

pandas数据分析40——读取 excel 合并单元格的表头

案例背景真的很容易疯....上班的单位的表格都是不同的人做的，所以就会出现各种合并单元格的情况，要知道我们用pandas读取数据最怕合并单元格了，因为没规律...可能前几列没合并，后面几列又合并了....而且pandas对于索引很严格，这种合并单元读取进来就是空的，还怎么查找数据......例如：还有这种：读取的时候....真的很无语。虽然手工做的表头方便人看，但真的不方便代码来取数。下面我们来看
阡之尘埃·2023-08-17 19:18

pandas数据分析38——数据框表格拓展以及缩回对齐

案例背景需求是这个样的：把这个表格进行拓展。代码实现：df=pd.DataFrame(np.array([[1,2,3,4],['a','b','c','d'],['小明','小红','小马','小天']]))df方法一：自定义函数：defexpand_dataframe(df):m,n=df.shapenew_df=pd.DataFrame(np.full((m,m*n),np.nan))for
阡之尘埃·2023-08-17 00:39
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