pandas数据分析第4页

【Pandas数据分析5】数据清洗

文章目录五、数据清洗1、查看缺失值2、判断数据是否存在缺失值3、缺失值的处理方式4、重复值处理5、异常值的检测与处理五、数据清洗源数据：importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)df=pd.read_excel('../data/马士兵课程记录.xlsx')print(df)print('------

LeoATLiang·2022-10-11 19:42

Pandas数据分析之groupby函数用法实例详解

目录正文一、了解groupby二、数据文件简介三、求各个商品购买量四、求各个商品转化率五、转化率最高的30个商品及其转化率小小の总结正文今天本人在赶学校课程作业的时候突然发现groupby这个分组函数还是蛮有用的，有了这个分组之后你可以实现很多统计目标。当然，最主要的是，他的使用非常简单本期我们以上期作业为例，单走一篇文章来看看这个函数可以实现哪些功能：（本期需要准备的行囊）：jupyternot

·2022-10-08 19:47

【pandas数据分析】pandas数据结构

文章目录Series创建Series从dict创建从ndarray创建从标量创建Series的特性类ndarray类dict向量化操作与标签对齐名称属性DataFrame创建DataFrame从Series的字典创建从字典对象的字典创建从ndarray或列表的字典创建从结构化或记录数组创建从字典列表创建从元组字典创建从一个Series创建从命名元组列表创建从数据类列表中创建其他创建方式DataFr

Elwin Wong·2022-09-29 18:02

【pandas数据分析】pandas功能和操作简单示例

文章目录导入包创建对象SeriesDataFrame查看数据选择获取数据按标签选择按位置选择布尔值索引设置值缺失值一些操作数据统计应用（Apply）直方图化字符串方法合并Merge连接Concat联结Join分组Grouping重塑Reshaping堆叠Stack数据透视表Pivottables时间序列分类数据绘图读取/保存数据CSVHDF5Excel后续前面已经对pandas进行了介绍，知道了p

Elwin Wong·2022-09-29 18:32

Pandas数据分析03——pandas索引设置和操作（用法全面解析）

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas的数据结构和excel表类似，会有行列，还有各自的名称，这些行列就是索引，通过索引可以快速找到数据。建立索引importnumpyasnpimportpandasaspdimportdatetimedata='https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx'df=

阡之尘埃·2022-09-27 12:32

Python 第三方库 Pandas 数据分析教程

pandas的DataFrame类型pandas的DataFrame类型创建Pandas的Dataframe类型的基本操作pandas索引操作pandas重新索引pandas删除索引pandas数据运算算术运算Pandas

·2022-09-26 20:29

【Python数据分析与可视化】Pandas数据分析与matplotlib绘图

【Python数据分析与可视化】Pandas数据分析与matplotlib绘图文章目录【Python数据分析与可视化】Pandas数据分析与matplotlib绘图导包matplotlib模仿绘制图表如下样式的绘图

Provence°_博·2022-09-26 14:41

【原创干货】6000字、22个案例详解Pandas数据分析/预处理时的实用技巧，超简单...

上两篇原创的文章，小编主要是讲了数据可视化方面的内容，但是好像看得人不是很多的样子(搞得小编心里拔凉拔凉的....)【硬核干货】4500字、10个案例分享几个Python可视化小技巧，助你绘制高质量图表【硬核干货】|3000字推荐一个可视化神器，50行Python代码制作数据大屏今天小编打算来讲一讲数据分析方面的内容，整理和总结一下Pandas在数据预处理和数据分析方面的硬核干货，我们大致会说Pa

欣一2002·2022-09-23 15:09

Pandas数据分析：快速图表可视化各类操作详解+实例代码(一)

目录前言一、基础绘图：plot二、底图板块1.条形图2.直方图点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。

fanstuck·2022-09-23 15:15

【Python】6000字、22个案例详解Pandas数据分析/预处理时的实用技巧，超简单

上两篇原创的文章，小编主要是讲了数据可视化方面的内容，但是好像看得人不是很多的样子(搞得小编心里拔凉拔凉的....)【硬核干货】4500字、10个案例分享几个Python可视化小技巧，助你绘制高质量图表【硬核干货】|3000字推荐一个可视化神器，50行Python代码制作数据大屏今天小编打算来讲一讲数据分析方面的内容，整理和总结一下Pandas在数据预处理和数据分析方面的硬核干货，我们大致会说Pa

风度78·2022-09-22 07:42

Pandas数据分析：快速图表可视化各类操作详解+实例代码(三)

目录前言一、六边形箱图二、饼图三、缺失数据绘制处理点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁

fanstuck·2022-09-22 07:34

Pandas数据分析：快速图表可视化各类操作详解+实例代码(二)

目录前言一、箱线图二、面积填充图三、散点图点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作

fanstuck·2022-09-21 07:26

Python科学计算库练习题

文章目录1.1python概述案例一：Matplotlib图表初体验1.2Numpy数据计算案例一：一维数组的创建、索引及切片案例二：Numpy常用的函数1.3Pandas数据分析案例一：创建DataFrame

Fang GL·2022-09-14 16:15

Pandas实战最强学习手册（附源数据代码）

好友小z耗时数月，把晦涩复杂的Pandas大部头，解构成深入浅出的一个个案例，总结成了一份牛逼的学习手册——《用实战玩转Pandas数据分析》。注：资料已经过

算法channel·2022-09-08 10:23

pandas数据分析常用的一些方法

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：PythonDataAnalysisLibrary（2）十分钟入门Pandas：10Minutestopandas在第一次学

正在进步的IT汪·2022-09-08 10:21

Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）

Pandas数据分析——超好用的Groupby详解Pandas数据处理——一文详解数据拼接方法mer

邓旭东HIT·2022-09-07 10:42

Pandas数据分析：处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(一)

大小写转换小写转换lower()大写转换upper()2.元素长度3.字符串空格去除全部去除strip()只去除左边lstrip()只去除右边rstrip()点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言Pandas

fanstuck·2022-09-07 10:27

Pandas数据分析27——pandas画各类图形以及用法参数详解

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》上一节讲解了pandas里面的对象的画图用法.plot()的参数。这里是链接本次继续了解pandas的各种图形的画法和参数用法，pandas里面的图形类型有：df.plot.line()#折线的全写方式df.plot.bar()#柱状图df.plot.barh()#横向柱状图（条形图）df.plot.hist()#直方图df.p

阡之尘埃·2022-09-04 07:29

Pandas数据分析2-数据分组、Apply函数、合并

数据分组importpandasaspd#读入数据path3="E:/kaggle数据/exercise_data/drinks.csv"df3=pd.read_csv(path3)df3.head()#哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？df3.groupby('continent').beer_servings.mean()#按continent分组求beer_ser

海星？海欣！·2022-09-02 07:15

Python之Pands数据分析,从0到掌握

Pands一、pandas基本介绍基本数据结构series类型DataFrame类型查看数据读取数据及数据操作条件选择缺失值及异常值处理二、Pandas数据分析数据格式转换排序基本统计分析数据透视三、Pandas

·惊鸿·2022-08-23 08:10

Pandas数据分析31——全国城市房价分析及样式可视化

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》本节继续pandas数据分析案例。本次是爬虫房价，并且做到可视化分析。

阡之尘埃·2022-08-18 13:05

Pandas数据分析28——案例-销售额同期比分析、爬取各国新冠死亡人数等

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas里面各个模块基本都展示得差不多了，后面就是使用pandas进行数据分析的案例。由于pandas的处理都是向量化操作，会比自己用列表字典写循环来得快。在熟悉了前面的基础操作后，我们后面的案例都是采用高级一点的链式法则的编程思想，即一行代码就可以进行一个项目分析，这样可以保证代码的简介性。链式法则的mode如下：(pd.

阡之尘埃·2022-08-18 07:36

pandas数据分析——常见函数查看数据

常见函数查看数据数据读取数据存储结构查看及表头含义常见函数查看数据基本汇总信息数据特征的统计函数唯一值函数替换函数映射替换（有对应关系的替换方式）数值替换逻辑替换排序函数apply()应用函数的方法通用流程：数据读取数据存储结构查看（是Series格式还是DataFrame格式），列表头，行表头。使用一些函数查看数据分布、缺失、异常，等数据读取（点击查看详细读取操作）importpandasasp

小王做笔记·2022-08-13 07:32

Pandas数据分析-pandas数据框的多层索引

目录前言创建多层索引多层索引操作索引名称的查看索引的层级索引内容的查看数据查询数据分组前言pandas数据框针对高维数据，也有多层索引的办法去应对。多层数据一般长这个样子可以看到AB两大列，下面又有xy两小列。行有abc三行，又分为onetwo两小行。在分组聚合的时候也会产生多层索引，下面演示一下。导入包和数据：importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_e

·2022-08-12 12:38

Pandas数据分析之pandas数据透视表和交叉表

目录前言整理透视pivot聚合透视PivotTable聚合透视高级操作交叉表crosstab()数据融合melt()数据堆叠stack前言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

·2022-08-12 12:36

Pandas数据分析之pandas文本处理

目录前言文本数据类型字符操作文本格式文本对齐文本计数和编码格式判断文本高级处理文本分割文本切片选择slice划分partition文本替换指定位置替换重复替换文本连接文本查询文本包含文本匹配文本提取提取虚拟变量前言pandas对文本数据也有很多便捷处理方法，可以不用写循环，向量化操作运算速度快，还可以进行高级的正则表达式，各种复杂的逻辑筛选和匹配提取信息。对于机器学习来说，从文本中做特征工程很是很

·2022-08-12 12:04

Pandas数据分析固定时间点和时间差

目录前言时间属性时间方法时间缺失值.dt时间访问器时长数据时间差时长属性前言pandas处理时间的对象有很多，分别表示不同的作用。本次介绍固定时间对象和时间长对象。还是先导入包：importnumpyasnpimportpandasaspdimportdatetime固定时间时间点对象的建立时间点就表示一个时刻的具体时间，比如现在是2022年8月10日16:31:56。时间对象的建立有很多方法。#

·2022-08-11 17:23

Pandas数据分析21——固定时间点和时间差

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas处理时间的对象有很多，分别表示不同的作用。本次介绍固定时间对象和时间长对象。还是先导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportdatetime固定时间时间点对象的建立时间点就表示一个时刻的具体时间，比如现在是2022年8月10日16:31:56。时间对象的建立有很多方法。#使用py

阡之尘埃·2022-08-11 07:00

Pandas数据分析20——pandas窗口计算

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas的出生就是为了处理金融数据的，所以在处理时间序列问题上很强。时间序列简单的滑动窗口计算在pandas里面有很便捷的用法。Pandas窗口函数，为了处理数字数据，Pandas提供几种窗口函数，如移动窗口函数(rolling())，扩展窗口函数(expanding())，指数加权滑动(ewm())，同时可在基基础上调用适

阡之尘埃·2022-08-09 11:21

Pandas数据分析19——pandas分类数据

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas中有专门的分类数据类型，虽然平时用的不多，但是也需要了解一下。读取spss文件时会自动生成分类数据类型。本次博客了解一下分类数据的生成和基础操作。还是先导入包importnumpyasnpimportpandasaspd分类数据生成#使用dtype="category"来指定数据类型：s=pd.Series(["a"

阡之尘埃·2022-08-09 11:20

Pandas数据分析17——pandas数据清洗(缺失值、重复值处理)

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas对大数据有很多便捷的清洗用法，尤其针对缺失值和重复值。缺失值就不用说了，会影响计算，重复值有时候可能并未带来新的信息反而增加了计算量，所以有时候要进行处理。针对一些文本数据可能不合要求的还要进行替换什么的。首先导入包importnumpyasnpimportpandasaspd缺失值处理'''一般使用特殊类型NaN代

阡之尘埃·2022-08-09 11:20

pandas数据分析——数据读取

pandas数据读取目录pandas数据读取前言一、pandas读取表格类型数据二、操作1.读取纯文本文件读取csv文件读取txt文件2.读取xlsx格式excel文件3.读取mysql数据表前言本人NLP研究方向，个人pandas学习笔记，供参考。http://c.biancheng.net/pandas/https://www.bilibili.com/video/BV1UJ411A7Fs?s

Heralili·2022-08-09 11:18

python pandas数据分析_Python数据分析——pandas统计分析基础（一）

Python数据分析——pandas统计分析基础(一)Pandas—数据分析核心库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。提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作文本文件读取open函数来

weixin_39634237·2022-08-09 11:47

Pandas数据分析18——pandas文本处理

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas对文本数据也有很多便捷处理方法，可以不用写循环，向量化操作运算速度快，还可以进行高级的正则表达式，各种复杂的逻辑筛选和匹配提取信息。对于机器学习来说，从文本中做特征工程很是很有用的。还是先导入包，读取案例数据importnumpyasnpimportpandasaspddata='https://www.gairuo

阡之尘埃·2022-08-09 11:41

Python数据挖掘课程六.Numpy、Pandas和Matplotlib包基础知识

目录：一.Python常用扩展包二.Numpy科学计算包三.Pandas数据分析包四.Matplotlib绘图包前文推荐：【Python数据挖掘课程】一.安装Python及爬虫入门介绍【Python数据挖掘课程

静妍·2022-07-31 07:41

python核心用法数据清洗（上）

1、python核心用法数据清洗（上）文章目录1、python核心用法数据清洗（上）概述实验环境任务一：环境安装与配置【实验目标】【实验步骤】任务二：Pandas数据分析实战【任务目标】【任务步骤】概述

纯欲天花板_·2022-07-26 09:56

Python Pandas数据处理高频操作详解

·2022-06-30 17:59

pandas数据分析之数据清洗（上）

1、预备知识-python核心用法常用数据分析库（上）文章目录1、预备知识-python核心用法常用数据分析库（上）概述实验环境任务一：环境安装与配置【实验目标】【实验步骤】任务二：Pandas数据分析实战

小鲁班哦·2022-06-11 15:01

数据科学必备Pandas数据分析可视化常用举例

学Python数据科学，玩游戏、学日语、搞编程一条龙。整套学习自学教程中应用的数据都是《三國志》、《真·三國無雙》系列游戏中的内容。可视化是数据科学中必不可少的部分。Python流行的数据分析库pandas提供了.plot()方法进行数据可视化。即使新手阶段也能很快就会创建基本图，从而对数据产生有价值的见解。文章目录数据准备创建Pandas绘图深入了解Matplotlib数据的描述和检查分布和直方

Mr数据杨·2022-05-22 07:34

基于python的pandas数据分析_【数据科学系统学习】Python # 数据分析基本操作[二] pandas...

我们在上一篇介绍了NumPy，本篇介绍pandas。pandas入门Pandas是基于Numpy构建的，让以NumPy为中心的应用变的更加简单。pandas的数据结构介绍Series由一组数据(各种NumPy数据类型)和一组索引组成：Values和index属性：给所创建的Series带有一个可以对各个数据点进行标记的索引：与普通NumPy数组相比，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组

weixin_39771969·2022-05-18 07:43

27000字，103天，16篇：深入浅出Pandas数据分析

深入浅出Pandas数据分析大家好，我是Peter~《深入浅出Pandas数据分析》第一版本终于可以和大家见面咯！

尤尔小屋的猫·2022-04-10 08:25

用python玩转办公软件（pandas数据分析）入门

用python玩转办公软件（pandas数据分析）入门文章目录用python玩转办公软件（pandas数据分析）入门1、pandas介绍2、csv文件介绍3、pandas常用操作csv（1）pandas

zhaohaobingSUI·2022-04-07 07:56

Python（三）pandas数据分析、Seaborn的数据可视化

目录一、Pandas二、Pandas-Serise三、DataFrame1、DataFrame的创建2、删除操作：3、获取操作：获取列数据：获取行数据：根据具体条件获取数据4、文件操作四、使用jupyternotebook完成文件相关操作五、Seaborn可视化六、pandas数据写入mysql七、pandas数据清洗（一）处理缺失数据（二）分析数据问题1、没有列头2、空值数据3、非法数据4、数据

L缶神·2022-04-02 07:47

Python使用pandas把字符串转换为日期时间数据

图书封面：京东详情链接：主要内容：全书共267页，其中约60页为Python编程基础，然后通过实际案例讲解numpy数组运算与矩阵运算、pandas数据分析、sklearn机器学习、matplotlib

dongfuguo·2022-03-11 07:09

Pandas数据分析—的数据转换函数map、apply、applymap

applymap前言一、准备数据二、map用于Series值的转换三、apply用于Series和DataFrame的转换四、applymap用于DataFrame所有值的转换总结前言笔者最近正在学习Pandas

Wumbuk·2022-03-07 07:20

python的pandas包使用教程_Python Pandas数据分析库使用教程

1.引言Pandas是一个开源的Python数据分析库。Pandas把结构化数据分为了三类：Series，1维序列，可视作为没有column名的、只有一个column的DataFrame；DataFrame，同SparkSQL中的DataFrame一样，其概念来自于R语言，为多column并schema化的2维结构化数据，可视作为Series的容器(container)；Panel，为3维的结构化

weixin_39752880·2022-02-27 11:12

2019-05-26

pandas数据分析【转】frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd参考：https://amaozhao.gitbooks.io/pandas-notebook

gongdiwudu·2022-02-19 00:42

教女朋友学数据分析———数据分析库Pandas

哦，不，这个：学习笔记Pandas数据分析处理库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。

striver6·2022-02-08 10:59

Python Pandas数据分析中常用方法

目录读取写入文件选择数据计算数据缺失值处理查看数据分析数据相关性删除数据合并数据修改数据官方教程读取写入文件官方IO读取写入read_csvto_csvread_excelto_excelread_hdfto_hdfread_sqlto_sqlread_jsonto_jsonread_msgpack(experimental)to_msgpack(experimental)read_htmlto_

白糖炒栗子~·2022-02-04 17:43

[转载] Python pandas数据分析中常用方法

参考链接：Python|Pandas处理文本text数据官方教程读取写入文件官方IO读取写入read_csvto_csvread_excelto_excelread_hdfto_hdfread_sqlto_sqlread_jsonto_jsonread_msgpack(experimental)to_msgpack(experimental)read_htmlto_htmlread_gbq(exp

ey_snail·2022-02-04 17:48

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