pandas学习

用scikit-learn和pandas学习线性回归

对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。1.获取数据，定义问题没有数据，当然没法研究机器学习啦。:)这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。数据的介绍在这：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant
weixin_34273046·2020-06-28 15:38

Pandas学习笔记

Pandas是一个Python包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，使关联或标记数据的使用既简单又直观。它旨在成为Python中进行实际，真实世界数据分析的基础高级构建块。此次外还有更广泛的目标，即称为任何语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。适合许多不同类型的数据具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表有序和无序的时间序列数据具有行和列标签的任意矩阵数据任何其他形式的观察/
weixin_30341735·2020-06-27 18:25

这是我看过的最好的Python零基础Pandas教程（可以下载）

作者：腾讯数据分析师cooper编辑：公众号高级农民工今天给各位分享一下鹅厂数据分析师cooper的Pandas学习经验，争取让你十分钟入门Pandas。你可能零编程基础，但你应该会Excel。
wade1203·2020-06-27 12:50

numpy与pandas学习笔记

文章目录1.numpy常规操作（1）创建矩阵：（2）矩阵形状（3）矩阵运算（4）矩阵合并与分割（5）赋值与copy()2.pandas常规操作（1）pandas基础函数（2）数据筛选（3）赋值（4）nan值处理（5）读取数据文件（6）合并数据矩阵1.numpy常规操作#导入numpy库importnumpyasnp（1）创建矩阵：a=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[4,5,6
Gentle Jade·2020-06-26 00:12

pandas学习笔记(第五弹)

注：本教程为系列教程此章节接前面第一弹本文向导16分组聚合、过滤、转换16.1准备数据16.2定义聚合16.3聚合的属性原理16.3.1聚合类别16.3.2聚合类型的所用方法和属性16.3.3查看分组数量16.3.4返回分组的键值16.3.5根据键获取某一个分组16.3.6DataFrameGroupBy对象是一个可迭代对象16.3.7head显示每个分组的头几行16.3.8nth指定显示分组内的
尼克不可·2020-06-25 23:35

Python数据科学入门--Pandas学习精要

PythonPandas学习入门要点Pandas是在NumPy基础上建立的新程序库，提供了一种高效的DataFrame数据结构，DataFrame的本质是一种带行列标签的二维数组，其最主要的特性之一是支持缺失值补全
燕大侠v·2020-06-25 20:33

(pandas学习)对dataframe用to_excel输出表格的格式修改

这几天在写一个脚本，从数据库中提取数据，转成dataframe然后清洗，最后转成excel，然后再调用函数将其发送给客户，但是这一此可以对excel的表格有特殊的需求，这就难倒我了，只不过爆肝后还是解决了方法首先是xlsxwriter类的官方文档https://xlsxwriter.readthedocs.io/index.html我这次的需求主要完成了：在特定单元格输入数据删除(隐藏)了多余的行
钢琴线与小刀·2020-06-25 13:55

pandas用法总结+学习路线

学习路线为什么要学习pandas那么问题来了：numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
安藤青司·2020-06-25 12:35

Python之Pandas学习笔记(三) apply|applymap|map和grouppy

文章目录一、apply|applymap|map异同分析二、apply与grounpy的综合运用一、apply|applymap|map异同分析分类applyapplymapmap作用apply内的函数在数据框(dataframe)的指定行列中applymap函数作用在数据框的所有值中map内的函数作用在Series的所有值中说明apply默认参数axis=0：作用与列,axis=1即作用于行——
greeye·2020-06-25 11:52

Python之Pandas学习笔记(一) 导入导出，检查统计数据

文章目录一、Pandas导入数据二、Pandas导出数据三、Pandas检查数据四、Pandas统计数据一、Pandas导入数据导入数据类型说明pd.read_csv(filename)#从CSV文件导入数据pd.read_table(filename)#从限定分隔符的文本文件导入数据pd.read_excel(filename)#从Excel文件导入数据pd.read_sql(query,con
greeye·2020-06-25 11:52

Python之pandas学习【4】：处理丢失的数据，NaN数据

注意看代码注释，看结果，其实自己拿去运行一下就清楚了1.代码importpandasaspdimportnumpyasnpdates=pd.date_range('2019-10-22',periods=6)df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])df.iloc[0,1]=np
strong tyj·2020-06-25 11:52

Python-Pandas学习之HDFStore存储数据警告（your performance may suffer as PyTables will pickle....）

这是一个类似数据表字典的格式，可以将很多的数据帧（dataframe）保存在一个对象里面。每一个数据帧，都标有一个key，然后通过key来访问数据帧的数据。但是，在使用HDF的时候，如果不指定格式，那么我们数据中存在string类型的数据，就会报以下警告：PerformanceWarning:yourperformancemaysufferasPyTableswillpickleobjecttyp
苏小败在路上·2020-06-24 21:16

numpy，scipy，matlabplotlib，pandas学习笔记

numpy参考：https://scipy.github.io/old-wiki/pages/Tentative_NumPy_Tutorial直接赋值是引用，改变新变量值会改变原变量值。使用c=a.view()是建立了一个a的观测值变量，改变c也会改变a。要完全赋值使用深拷贝d=a.copy()numpy中可以直接用多维索引来建立一个多维array。但注意，不能将多个array作为索引，此时可以用
magic_fake·2020-06-24 20:54

用python做数据分析3|pandas库介绍之两种数据结构Series和DataFrame

这一部分也是pandas学习的第一部分，先了解两种主要的数据结构。
是蓝先生·2020-06-24 01:47

Pandas学习笔记四——Pandas处理缺失值

Pandas处理缺失值如何发现缺失值#Pandas数据结构有两种方法可以有效的发现缺失值#isnull()方法importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame([[1,np.nan,2],[2,3,5],[np.nan,4,6]])df.isnull()#输出结果：0120FalseTrueFalse1FalseFalseFalse2TrueFalseF
盐味橙汁·2020-06-23 20:53

Pandas-缺失数据

Pandas学习TASK1缺失数据缺失观测及其类型了解缺失信息三种缺失符号缺失数据的运算与分组加法与乘法运算规则groupby中的缺失值缺失数据的填充与剔除填充剔除插值线性插值高级插值练习练习一练习二缺失数据本章学习关于缺失数据的处理
zhuo_bao·2020-06-23 18:20

python3 数据挖掘之pandas学习记录（一）-----NumPy

这几天由于对excel的模块使用及数据分析处理的需求，看了下pandas，分享一下。1.pandas之numpy1.1NumPy是Python数值计算最重要的基础包。很多都采用NumPy的数组作为构建基础。NumPy自己并没有提供很高级的数据分析处理功能，理解NumPy数组及面向数组的计算是为了更加高效方便的使用pandas。1.2创建ndarray创建序列最简单就是使用array函数，举几个简单
天王星人·2020-06-22 17:05

pandas学习-1

Pandas数据结构Series：基本概念及创建"一维数组"Serise`Series数据结构Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引导入numpy、pandas模块importnumpyasnpimportpandasaspds=pd.Series(np.random.rand(6))查看数据、数据类型print(1,'
蓝剑狼·2020-06-22 05:37

python之pandas学习笔记

一、概念pandas是基于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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。二、代码详解1.基础pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。
伊布西龙·2020-06-22 03:51

最强Pandas学习资料｜Pandas进阶修炼120题现已发布

今天给大家分享一位数据分析师制作的Pandas进阶修炼120题，作者对Pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。该专题一共分为五期，全部内容包含数据处理、计算、可视化等相关pandas知识????现在作者已经整理出完整版习题与源码的电子版供大家学习Pan
严小样儿·2020-06-21 20:51

Python 中的Pandas库

待总结用scikit-learn和pandas学习线性回归用scikit-learn和pandas学习Ridge回归基于python的数据分析库Pandaspandas——Python数据分析库，包括数据框架
帅气的弟八哥·2020-06-21 02:42

pandas学习笔记—利用自定义函数改变dataframe中数据类型或格式

本文中改变数据类型指的改变数据为str、float或int等，改变数据格式主要指改变数值型数据小数点后位数。apply()方法defround_amount(value)data=round(float(value),2)returndatadf["value"]=df["value"].apply(round_amount)map()方法df["value"]=df["value"].map(l
ACE-Mayer·2020-05-17 19:54

Pandas学习笔记——常用函数速查表

一、查看检查数据df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行df.shape()：查看行数和列数df.info()：查看索引、数据类型和内存信息df.describe()：查看数值型列的汇总统计s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数df.apply(pd.Series.val
凌晨两三点·2020-05-08 12:00

Pandas学习笔记——连接MySql读取数据

一、环境准备Windows10python3.6.5pandas：可以使用pip进行安装（pipinstallpandas）MySql:用户名root|密码123456|localhost:3306|数据库名称：test|表名：student开发工具：Anaconda或者PyCharm数据准备：从网络获取或自己生成的数据库数据二、学习内容使用Pandas连接MySql读取数据三、细节1导包impo
凌晨两三点·2020-05-07 14:00

Pandas学习笔记——读写Excel文件

一、环境准备Windows10python3.6.5pandas：可以使用pip进行安装（pipinstallpandas）开发工具：Anaconda或者PyCharm数据准备：从网络获取或自己生成的Excel格式数据二、学习内容使用Pandas读写Excel格式文件三、细节1导入pandasimportpandasaspd2获取数据源（直接获取数据源、先切换目录后获取数据源）读取csv文件数据，
凌晨两三点·2020-05-07 14:00

Pandas学习笔记5——合并

Task05：合并（2天）Pandas基础Pandas合并一、append与assign1.append方法2.assign方法二、combine与update1.comine方法2.update方法三、concat方法四、merge与join1.merge函数2.join函数五、问题与练习1.问题2.练习参考内容Pandas合并importnumpyasnpimportpandasaspd#加上
田纳尔多·2020-04-30 21:54

pandas学习——基础练习

pandas基础一、基本数据结构（一）Series1）创建2）访问（二）DataFrame1）创建2）访问3）修改索引（三）对比二、遇到的问题（一）randn和rand的区别：（二）value_counts统计缺失值（三）df.mean(axis=1)是什么意思？它与df.mean()的结果一样吗？第一问提到的函数也有axis参数吗？怎么使用？三、实例（一）权利游戏（二）科比投篮一、基本数据结构（
The_Kite_Run_ner·2020-04-20 21:43

统计学与pandas学习（五）—— 股票的波动率

《极简统计学》第五章《标准差（S.D.）可以灵活运用于股票风险指标（波动率）》。总结在股票交易中，不仅是收益率的平均值，S.D.也很重要。购入股票时，有收益率会从收益率平均值下降1个S.D.左右的思想准备会比较好。购入股票时，不用过多考虑收益率从收益率平均值下降2个S.D.左右的情况。股票的收益率的S.D.的术语，叫做波动率。收益率变动的幅度是S.D.，股票的收益率大致不会超过这个幅度。波动率是股
fanzhh·2020-04-02 11:37

pandas学习

从csv文件中读取数据你可以用read_csv函数来直接度csv文件，默认情况下，文件是用逗号分割字段。importpandasaspddata=pd.read_csv('../data/bikes.csv')series=data['Defense']#data['Defense']=seriesprint(type(series))data_frame=data[['Defense']]#da
花汐l·2020-04-01 09:31

【pandas学习笔记(一)】pandas基本使用

pandas简介pandas是一个基于numpy的数据处理库，其主要的用途为数据分析及其处理，特别是序列及表格数据引入pandas库>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspdpandas库经常与numpy库一起配合使用创建序列创建序列的方法主要有三种：创建一维数组，创建字典以及提取DataFrame中的某一列我们先来看第一种方法,通过一维数组创建序列:>>>arr1
吳下阿蒙·2020-03-25 00:00

Pandas学习

点击以下链接阅读原文Pandas,IntrotoDataStructureshttp://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#dsintroPandas中文速查手册,知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/25630700首先模块导入别忘了importpandasaspdimportnumpyasnpimport
FesonX·2020-03-17 04:35

Pandas 学习（1）

Pandas学习基本命令导包importpandas数据的导入文件pd.read_csv(filename)#导入csv格式文件中的数据pd.read_table(filename)#导入有分隔符的文本
末央酒·2020-03-16 16:20

pandas学习（一）——数据的导入和导出

要学数据挖掘与分析第一步当然是要导入数据到程序当中或者从程序中导出数据到本地文件当中，这里我使用pandas库提供的函数来举例导入和导出数据。本文所用的环境：python：3.5pandas：0.19.2numpy：1.12.1，sqlalchemy1.1.9如果你的环境和这样不一样可能会有细微差别。pandas支持的数据格式pandas作为一个强大的数据处理包，支持比较多的数据处理格式，下面是一
0pandas0·2020-03-13 22:33

pandas学习（二）——dataframe数据的选取

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。#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt
0pandas0·2020-03-12 03:11

如何使用pandas进行数据测试

pandas学习记录环境配置1.python3.6.5pandas0.19.2pipinstallpandas1.通过pandas读取csv文件，及常用的csv方法importpandasaspdcsv_path
迅猛猫·2020-03-11 12:50

python学习：pandas学习笔记（三）

本次笔记内容：合并/删除/计数重复行：groupby的用法去掉一个dataframe中，行和为0的行dataframe中outmerge,innermerge等对dataframe中元素进行批量操作（加和，去除重复值）longdata与widedata定义及其互相转换：pandas.melt及pivot_table的用法在R里将原始文件（如.csv）以data.frame导入时，如果有重复行名，R
GPZ_Lab·2020-03-07 02:16

Stackoverflow系列(1) -Python Pandas与Numpy中axis参数的二义性

Stackoverflow.com是程序员的好去处，本公众号将以pandas为主题，开始一个系列，争取做到每周一篇，翻译并帮助pandas学习者一起理解一些有代表性的案例。
dudubird85·2020-03-04 17:42

pandas学习日记

学习地址：http://codingpy.com/article/a-quick-intro-to-pandas/?hmsr=toutiao.io数据源：以前爬取的上海租房信息，命名为test.csvimportpandasaspddf.read_csv('test.csv')错误提示：Errortokenizingdata.Cerror:Expected5fieldsinline5,saw7参阅
vonhng·2020-03-02 07:15

pandas学习笔记

pandas学习笔记1.安装brewinstallpython3wgethttps://bootstrap.pypa.io/get-pip.py|xargspython3pip3installpandas2
Do_More·2020-02-29 02:40

Pandas学习笔记1-基本操作

Pandas有两种数据结构类型，一个是Series，另一个是DataFrameSeriesSeries是一种一维数据结构，类似字典或者Numpy中元素带标签的数组。但是比字典更为强大。其中每一个元素都有一个标签（索引），标签可以是数字或者字符串。具有索引，具有键值对应关系，能够排序，切片Slice等等操作。DataFrameDataFrame是一个二维的表结构。Pandas的DataFrame可以
一刀YiDao·2020-02-23 20:57

pandas学习笔记

一、了解数据处理对象--SeriesSeries:一维数组，类似于Python中的基本数据结构list，区别是Series只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。就像数据库中的列数据；DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器；Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容
❤sndd❤·2020-02-19 17:00

python学习：pandas学习笔记（二）

本次笔记内容：dataframe的行/列selection,index使用方法对dataframe中元素进行批量操作（删除行/列，基于其他列添加新列等）首先需要将表格数据（.csv,.txt,.tab,.xls,等）导入pandas进行处理，导入时指定的参数不同，则其行列的index定义不同，会对后续的行列selection造成影响。以路径/home/username/data/下的file.cs
GPZ_Lab·2020-02-17 04:13

Pandas学习随笔(5) 零散功能总结

前言本来看到这个title的时候。。。我是拒绝的。。。因为这不是我应该看的东西，好歹我也是用了pandas好几年的人，是不是，什么基本必要的功能我不知道？？写这个部分简直是侮辱我。。。但是。。。看着看着突然发现，这是啥，那又是个啥。。。我。。。。。。王境泽：真香。。涉及内容首尾节选:.head().tail()#前面可以是dataframe也可以是Series...so我省略掉了，下面同理。四则运
栽生物坑里的信息汪·2020-02-15 08:40

pandas学习笔记

Pandas库的介绍Pandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。Pandas的主要特点：快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具。丢失数据的数据对齐和综合处理。重组和摆动日期集。基于标签的切片，索引和大数据集的子集。可以删除或插入来自数据结构的列。按数据分组进行聚合和转换。高性能合
am_skyf·2020-02-14 01:34

Pandas学习

本文首发于我的博客：gongyanli.com参考视频：莫烦的Pandas视频前言:其实我之前看过pandas的书，但是本着看过就忘记的原则，下次再看见他的时候，反正看着很熟悉，怎么用早就抛到九霄云外了。所以这次网上看了几个简单的小视频，然后总结了以下，虽然没有以前看得那么繁琐，但我一直认为够用就好，不够用的等到用的时候再去查找。一、安装windows：pipinstallpandas（anaco
小镇夜里海棠花未眠·2020-02-11 20:51

python数据分析：pandas学习之Series数组

学习pandas需要一些numpy学习基础：numpy学习总结虽然numpy已经可以结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢?
nineteens·2020-01-15 13:00

Pandas学习笔记

数据结构1.SeriesSeries简介及创建Series创建带标签的一维数组，其中可以包含任意数据类型（整数，字符串，浮点数及python对象等等）。轴标签统称为index。基本创建方法如下：s=pd.Series(data,index=index)data是数据源，可以是Python字典类型，ndarray或者标量值。index代表轴标签，传递列表类型。下面根据data所传递的类型分3中情况考
小白将·2020-01-05 14:27

intermediate-python-for-data-science

matplotlibplotScatterPlothistogramCustomizationDictionaries,Part1Createdictionarydictionarykeys给已经存在的字典中继续增加元素添加删除键值对筛选字典中的值pandas
高文星星的脑科学园地·2020-01-04 14:00

pandas学习笔记

pandas读取csv文件importpandasaspdtest_df=pd.read_csv("./test.csv")#将文件csv文件全部读取test_df=pd.read_csv(names=['a_from_lng','a_from_lat','b_from_lng','b_from_lat',],skiprows=10)#读取这四列数据，并跳过前面10行查看pandas的列名以及列数
AfterlifeYeah·2020-01-03 05:57

python_pandas学习

原文链接pandas的数据结构介绍简介Pandas[1]是python的一个数据分析包，最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas
Dl_毛良伟·2019-12-27 17:58
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