pandas数据分析

pandas数据分析处理常用知识点整理

一.基本知识有两个主要的数据结构，Series和DataFrame，记住大小写区分。导入库方法：importpandasaspd1.Series类似于一维数组，和numpy的array接近，由一组数据和数据标签组成。数据标签有索引的作用。数据标签是pandas区分于numpy的重要特征。(1)用列表list创建Seriess=pd.Series([1,2,3,4,])s01122334dtype:
fengzhimohan·2020-08-21 19:49

我的这份99页Pandas实战PDF，你收藏了吗？

相关内容不仅在我的公众号“数据不吹牛”后台收到了非常多的正面反馈，在知乎上也有2100+点赞，6000+收藏量，含金量不用多说文档介绍最近，我把这些文章汇总成了这份99页的《用实战玩转Pandas数据分析
数据不吹牛·2020-08-21 18:07

2018年销售汇总表-pandas数据分析

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsparklinesimportsparklinesdf=pd.read_csv('2018年销售汇总表.csv',parse_dates=['日期'],encoding="gbk")df.head()#查看前五条数据t姓名单品数量单价金额日期0740150BartonLLCB1-200003986.693380.912018-
迷心兔·2020-08-20 14:45

2018年销售汇总表-pandas数据分析

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsparklinesimportsparklinesdf=pd.read_csv('2018年销售汇总表.csv',parse_dates=['日期'],encoding="gbk")df.head()#查看前五条数据t姓名单品数量单价金额日期0740150BartonLLCB1-200003986.693380.912018-
迷心兔·2020-08-20 14:45

Python如何使用pandas读取excel（参数详解）

Excel在工作中很常用，它在数据整理、分析和可视化方面很强大，熟练使用excel可以大幅提高工作效率，但如果数据量超大，Excel可能就会内存溢出，导致文件无法打开，更别提使用了，而Python的pandas
CVMDL·2020-08-20 00:26

python处理大型csv文件——pandas数据分析（含有毫秒的时间类型转换，根据需求显示年月日，显示全部行和列，某列频数统计）

打开一个数据集，df=pd.read_csv(‘filename.csv’)#数据集较大时候用分块读取数据方法chunksize=1000,iterator=True数据集内容为：ABCD0ID_1ID_22015-12-2312:15:20.799231...查看其中的数据格式print(df.dtypes),C列本是时间，但显示为object类型AobjectBobjectCobjectDin
Yidian_·2020-08-19 16:00

整理了25个Pandas数据分析的实用技巧

译者：山阴少年原文链接：https://nbviewer.jupyter.org/github/justmarkham/pandas-videos/blob/master/top_25_pandas_tricks.ipynbpandas是Python的一个数据分析库，提供如DataFrame等十分容易操作的数据结构，是近年做数据分析时不可或缺的工具之一。本文一共为大家分享25个pandas技巧。1
「已注销」·2020-08-19 05:53

pandas数据分析-读取文本格式的数据

因为其简单的文件交互语法、直观的数据结构，以及诸如元组打包解包之类的便利功能，python在文本和文件处理方面已经成为一门简单的语言。pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，以下对他们进行了总结，其中read_csv和read_table可能是你今后用的最多的。函数说明read_csv从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为逗号read_tab
weixin_30724853·2020-08-18 12:21

记sql大文件切割转存及pandas数据预处理

数据准备：sql文件太大，导入太慢，本文绕过mysql数据库导入导出，直接通过python切分sql,并将数据表结构和数据表数据文件分别存储到相应的sql文件和csv文件，供pandas数据分析用。
vfengcc·2020-08-18 07:01

Pandas数据分析教程——超好用的Groupby详解

公众号：Python读财如有问题或建议，请公众号留言在日常的数据分析中，经常需要将数据**根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）**进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本
易执·2020-08-16 07:14

星巴克店铺数据集描述性分析

项目简介本次项目会利用pandas数据分析方法和matplotlib可视化手段对星巴克店铺的分布情况进行分析。
南有妖尾·2020-08-11 00:12

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的Pandas函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。首先，我们导入numpy和pandas包。importnumpyasnpimportpandasaspd1.Query我们有时需要根据条件筛选数据，一个简单方法
deephub·2020-08-09 04:23

pandas数据分析案例--2012美国总统竞选赞助数据分析

美国总统竞选赞助数据分析本文内容参考阿里云天池实验室，在原有基础上添加了一些结论的分析。原案例地址数据来源1、首先导入相关的python数据分析的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2、数据的载入和预览2.1数据载入由于文件较大，数据被分为三个文件，分别导入。data_01=pd.read_csv('./data_
数据猿_learning·2020-08-08 20:44

超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

↑关注+星标~有趣的不像个技术号每晚九点，我们准时相约大家好，我是雅痞绅士JM基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。整篇总结，在详尽且通俗易懂的基础上，我力求使其有很强的条理性和逻辑性，所以制作了思维导图，对于每一个值得深究的函数用法，我也会附上
朱小五是凹凸君呀·2020-08-03 09:54

超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

↑关注+星标~有趣的不像个技术号每晚九点，我们准时相约大家好，我是雅痞绅士JM基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。整篇总结，在详尽且通俗易懂的基础上，我力求使其有很强的条理性和逻辑性，所以制作了思维导图，对于每一个值得深究的函数用法，我也会附上
朱小五是凹凸君呀·2020-08-03 09:54

Python+pandas数据分析：用python实现Kaggle的Titanic数据分析例子

一、在数据处理方向上，R语言相比，python更接近编程语言，先学习pandas包的内容，之后再学习sklearn包运用；二、引用kaggle上面的入门例子，Titanic的数据学习，是kaggle网站上分享的代码，我基本上是将它翻译过来了，原网址：https://www.kaggle.com/omarelgabry/titanic/a-journey-through-titanicpython版
有腹肌的小蝌蚪_·2020-07-29 01:24

【Pandas数据分析】Pandas 统计特征函数和统计作图函数（最简单的数据探索入门）

基本统计特征函数下面所说的统计特征函数主要作为Pandas的对象DataFrame或Series的方法出现。describe针对Series或个DataFrame列计算汇总统计count非na值的数量min、max计算最小值和最大值idxmin、idxmax计算能够获取到最大值和最小值得索引值quantile计算样本的分位数（0到1）sum值的总和mean值得平均数median值得算术中位数（50
白糖炒栗子~·2020-07-28 20:18

Python pandas数据分析中常用方法

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(experimental)to_gbq(experimenta
royallewis·2020-07-28 10:56

matplotlib绘图及pandas数据分析小总结

numpy:一个多位数组处理工具类库matplotlib:数据绘图工具类库定义数据numpy数据定义子图subplots画图：plotscatter显示样式定义：importmatplotlibasmplmpl.stule.use('classic')#经典样式bar:条型图hist:柱型图上列都是说明数据的变化boxplot:箱型图（分析数据分布情况）pie:饼型图（此说明的数据每个分类占比）p
Easter_·2020-07-27 12:13

pandas数据分析之绘图方法详解

之前介绍过matplotlibplot方法的详细用法，今天来介绍一下pandas中绘图方法，pandas中封装的绘图方法本质上还是调用了matplotlib的绘图方法。基础绘图方法plot，pandas中Series和DataFrame的plot方法是包装自matplotlib的plot方法#Series绘图ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.d
* star *·2020-07-15 22:14

基础向-Pandas数据分析的常用操作（1）

获取和了解数据导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportjson创建随机数字构成的DataFramedata='{"\\u6b3e\\u53f7\\u7f16\\u7801":{"0":11059080069,"1":11059080070,"2":11059080070,"3":11059080071,"4":11059080071,"5":11059
A_010001001110·2020-07-15 16:27

视频教程-白话Pandas数据分析(数据预处理，数据分析，绘图和综合项目)-大数据...

白话Pandas数据分析(数据预处理，数据分析，绘图和综合项目)资深网络爬虫、机器学习专家，《从零开始学Scrapy网络爬虫》一书作者，目前在高等院校担任人工智能授课工作，具有丰富的实践授课经验。
weixin_34539877·2020-07-15 06:03

python中pandas数据分析基础3（数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并）...

//2019.07.19/20python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化、数据分组与分组运算、离散化处理、多数据文件合并操作)3.1数据重塑与轴向转换1、层次化索引使得一个轴上拥有多个索引
weixin_30660027·2020-07-15 03:24

pandas数据分析读书笔记（一）

Series对象，如何生成Series对象。Datadf对象，如何生成Datadfdf.Head()函数，df.tail()函数，df.loc()函数（通过index位置获取数据）Deldf[‘eastern’]，del函数用来删除某列.df.T，转置函数df.values，返回Datadf的数据df.index，返回Datadf的索引df.reindex()，用于修改索引df.drop(axis
__LeeKuanYew·2020-07-15 01:09

pandas数据分析读书笔记（五）

plt.xlabel()，画x轴标题Plt.ylabel()，画y轴标题Plt.savefig(‘figpath.png’)，把图片保存为文件S=pd.Series(np.random.randn(10).cumsum())plot(ax=,style=‘ko--’,alpha,kind=‘line’,use_index=,xticks=,yticks=,grid=True)，其中ax是要在上面画
__LeeKuanYew·2020-07-15 01:09

pandas数据分析读书笔记（四）

Pd.merge(left=df1,right=df2,on=‘key’,left_on=‘lkey’,right_on=‘rkey’,how=‘inner’,suffixes=[‘_left’,’_right’],left_index=True,right_index=True)，将两个df连起来，就是把列加起来，on参数是指定列进行连接，还可以根据多列进行连接，如果两个df的列名不同，那也可以
__LeeKuanYew·2020-07-15 01:09

python——pandas数据分析处理库

1、安装pipinstallpandas2、数据读取importpandasfood_info=pandas.read_csv('food_info.csv')#读取CSV文件print(type(food_info))#DataFrame格式print(food_info.dtypes)#加s，包含什么类型，例NAMEobject，object就是string#print(help(pandas
snow_small·2020-07-13 13:34

Pandas数据分析实战——基于北京科技大学计算机2018，2019考研成绩

第一篇博客，主要熟悉一下Pandas的使用，加上本人18年考的北科计算研，就顺手对北科计算机18年，19年的考研成绩做个分析吧，也算给自己学校打个广告吧。计算机科学与技术是学硕，考数一英一，计算机技术是专硕，考数二英二，政治和专业课题目一样，专业课自主命题。相关代码和数据请点击此处.主要涉及到的技术点有：读取excel表格删除DataFrame行，列重命名DataFrame行，列索引基于关键词定位
冯敬腾爱打雷·2020-07-13 01:58

python/pandas数据分析（十三）-数据清理、转换、合并，重塑

合并数据结构pandas.merge根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。pandas.concat沿着一条轴将多个对象堆叠起来具体可以参考之前专门讲数据合并的章节索引上的合并有时，DF中的链接键位于其索引中。left_index=Trueorright_index=True(or两个都传入)以说明索引应该被用作链接键left1=pd.DataFrame({'key':list(
杨核桃Alvin·2020-07-12 18:50

Excel与VBA对比Python与pandas数据分析方法总结

Excel和VBA对比Python和pandas数据方法总结本内容以网上获取某电商公司的一段销售数据进行分析Excel和VBA篇首先用Excel打开表格，格式如下，总共一万多行，记录的是月销售记录，所有销售记录个表格格式都是一致的，因此，用VBA可以大大简化流程，减少复制和粘贴还有计算工作。接下来打开VBA编辑器Sub调整类型()Dimirow,a,sht,sht1,sht2,sht3Dimar
浩瀚扁舟·2020-07-12 11:44

会议总结---12.2

昨天上午做数字逻辑作业，下午上了节英语课去洗澡，完了之后还学习pandas数据分析库。
希望头发巨多的妹子·2020-07-11 21:04

pandas数据分析轻松学（二）——读取Excel文件

该系列博客，均来自刘铁猛老师的视频内容，网址如下：http://www.timliu.net一、IDE环境：anaconda+PyCharm，python3.6二、新建.py文件（注意文件命名）三、具体读取数据操作如下：Excel文件头部和尾部行数据的读取importpandasaspdpeople=pd.read_excel('C:/Users/DongxiaoYuan/Desktop/Peop
Xiaoxiao_121314·2020-07-11 17:45

pandas数据分析轻松学（一 ）——创建Excel文件

该系列博客，均来自刘铁猛老师的视频内容，网址如下：http://www.timliu.net内容：一、传统的Excel文件的创建及一些概念1、使用“Excel2013”软件新建一个excel文件，这样就在硬盘的指定位置创建了一个空的excel类的Worksheet空文件2、微软为了用户体验好，故而打开一个空的excel文件，上面显示的是行和列交错的格子，但实际上并无任何数据，只是一张空表3、可以在
Xiaoxiao_121314·2020-07-10 17:13

python之pandas基础知识以及练习题

####pandas数据分析与处理库importpandasaspddf=pd.read_csv(‘E:\pyhon\pandas\Pandas%E4%BB%A3%E7%A0%81\data\titanic.csv
奋豆儿小米粒·2020-07-07 20:06

Pandas数据分析包

Pandas是面板数据（PanelData）的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具，因金融数据分析工具而开发，支持类似SQL的数据增删改查，支持时间序列分析，灵活处理缺失数据。pandas的数据结构SeriesSeries是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。Series、
听城·2020-07-07 11:40

这份99页的PDF，帮你彻底搞定Pandas数据分析！（附8W源数据）

所以，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，总结成了这份99页的《用实战玩转Pandas数据分析》。注：资料已经过小z
木东居士·2020-07-06 12:51

pandas数据分析读书笔记（三）

Df.map()，参数里可以传入一个函数或者有映射关系的字典型对象Df.replace(,)，将某个值替换成另外一个值，可以一次性替换多个值，可以每个值都有不同的替换值，传入的参数也可以是字典Pd.rename(index=str.title,columns=str.upper)，重命名轴索引，这里的index设置为原有index首字母为大写，columns设置为原有的全部大写Pd.cut(bin
__LeeKuanYew·2020-07-03 10:32

Python+matplotlib绘制极坐标柱状图（南丁格尔玫瑰图）

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
Python_小屋·2020-07-02 13:39

数据缺失值处理

上一篇《pandas--数据清洗》中介绍的pandas数据分析：《2012年联邦选举委员会.CSV数据分析》，涉及到的数据清洗工作太少，本文详细介绍pandas中涉及到的中三种方法：处理缺失数据；数据转换
大话幺儿·2020-07-01 21:05

python学习笔记(六) Pandas数据分析实战——基于Kaggle电子游戏销量数据集

目录一、数据集初识二、数据读取与预处理三、描述性统计分析四、时序分析一、数据集初识数据量：共计16598条数据数据来源：VideoGamesSales数据字段：字段名含义Rank游戏排名Name游戏名Platform发布平台Year发布年份Genre游戏种类Publisher发行商NA_Sales北美销售量(以million为单位)EU_Sales欧洲销售量(以million为单位)JP_Sale
皖渝·2020-07-01 04:25

python基于pandas数据分析实例——游戏的开发与销售

游戏开发与销售分析实例1、前言2、导入必须的库3、代码正文从csv文件中导入数据数据清洗与整理数据分析4、分析总结1、前言你问我游戏重要还是女朋友重要你是不是傻？游戏没了可以再下要是女朋友没了就可以安安心心的玩游戏了~大部分男生都喜欢游戏，但对游戏的了解却不是很多，让我们来分析一下“男生的女朋友”。数据中含有1980-2017年近40年各出版商发行的游戏，在这份数据的基础上分析一下哪些游戏平台和游
奶糖猫·2020-07-01 00:29

python基于pandas数据分析实例——FIFA球员数据简单分析

pandas+matplotlib=简单数据分析1、简介2、需要用到的库3、代码正文1、简介最近在学习数据分析，这也是python比较热门的一个方向，结合爬虫能分析许多东西，数据是在kaggle上找到的，上面很多实用性很强的数据，每个数据也有国外大佬做的分析实例，可以借鉴kaggle本文的分析有两部分：一、运动员的年龄分布。二、运动员能力与薪资的分布关系！！！本文所有代码都是在python交互模式
奶糖猫·2020-07-01 00:28

python/pandas数据分析（十六）- 数据索引与选取

我们对DataFrame进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。其对应使用的方法如下：一.行，列–>df[]二.区域–>df.loc[],df.iloc[],df.ix[]三.单元格–>df.at[],df.iat[]df[]:一维行维度：整数切片、标签切片、列维度：标签索引、标签列表、Callabledf[:3]df['a':'c']df[[True,True,True,False,
杨核桃Alvin·2020-06-30 09:16

pandas数据分析实战 (超详细)

根据以下链接的文章，https://mp.weixin.qq.com/s/RcrQmqty1FHEDbQfxv2XTQ一步步做了练习，第一次使用Python，遇到问题颇多。花了差不多一周的时间从完成第一步到最后一步。写下此文章记录下自己遇到的问题。----------------------------------------------------------------------------
数据分析大大白·2020-06-29 14:25

Pandas数据分析实战项目(简单)

一、项目介绍项目背景：根据已有数据，对给定车型进行数据分析，得出给定车型近半年每个月在各个城市真实搜索指数数据来源：数据使用百度指数给出的数据，通过对给定车型关键词进行数据抓取，得到车型的全国搜索指数。省份搜索热度、城市搜索热度。数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1ZDd8kaKlKPMItMNEzt0gpQ提取码：lnal二、项目处理1、处理全国指数趋势表打开百度指数趋
初一··2020-06-29 07:37

机器学习视频、教程

目录第一部分：机器学习入门怎样在6个月内成为数据科学家CMU统计机器学习课程滑铁卢大学机器学习课程Python应用机器学习课程导论：Python数据科学SciPy机器学习导论课PythonPandas数据分析
szn·2020-06-26 17:12

pandas数据分析进阶笔记（三）：pandas

（一）pandas基础常用的两种数据结构：Series，DataFrame.鉴于Series可根据index取得values，可通过字典来创建Series。isnull和notnull用于检测确实数据。布尔型索引，层次化索引（重新分级排序），重新索引（reindex()，参数：index,method,fill_value,limit,level,copy）drop()，丢弃指定轴上的项，即丢弃行
井底蛙蛙呱呱呱·2020-06-26 15:02

Pandas数据分析工具入门（Series&Dataframe）

一、Pandas简介 Pandas是一个Python软件包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的工作变得简单直观。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以及大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 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的名称来自
pennyyangpei·2020-06-25 23:50

python之pandas：10分钟 to pandas

pandas数据分析的第一步，一直有个疑问，有什么数据不能是SQL解决的。解决不了的，存储过程结果不了么？那我们为什么要学pandas，刚开始学。
networksu·2020-06-24 17:48

个人博客目录

Pandas数据分析Task01：Pandas基础leetcode算法练习（C++）知识点1：数组leetcode1.两数之和leetcode26.删除排序数组中的重复项leetcode27.移除元素leetcode15
nanashi_F·2020-06-24 16:16
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