pandas数据分析

pandas数据分析航空公司数据

pandas数据分析pandas主要有两种数据结构，分别是dataframe和series，本次我们主要讲述的是dataframe的简单应用，从数据的读取到清洗。
luffytom·2020-06-24 09:53

案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

作者：费弗里博客地址：https://www.cnblogs.com/feffery/p/12179647.html说明：本文经作者授权转载，禁止二次转载本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1简介在数据分析任务中，从原始数据读入，到最后分析结果出炉，中间绝大部分时间都是在对数据进行一步又一
风度78·2020-06-23 07:36

Pandas数据分析基础

原文地址：http://kekefund.com/2016/02/23/pandas-anlysis-basic/使用pandas，首先导入包：frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd一、创建Series，DataFrame1，创建Seriesa，通过列表创建obj=Series([4,7,-5,3])obj2=Series([4,7,-5,
cbbing·2020-06-22 20:43

六月组队学习

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学习联合主办：阿里云天池、MindSpore开源社区、讯飞开放平台本期组队学习，主要是Pandas数据分析、概率统计
Datawhale·2020-06-21 19:25

Python 数据科学入门教程：Pandas

Python和Pandas数据分析教程原文：DataAnalysiswithPythonandPandasTutorialIntroduction译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0大家好，欢迎阅读
布客飞龙·2020-06-21 14:49

Python实验五：Pandas数据分析及数据预处理

任务一：对用户信心更新表和登陆信息表进行长宽转换需求说明：通过对数据的描述性统计、以及时间数据信息提取，分组聚合操作已经获得了相当多的信息，但用户信息更新表和登录信息表是长表，而主表是宽表，需要通过长宽表转换将数据合并在一张以用户编号为主键的表内。任务二：插补用户用电量数据缺失值需求说明：用户用电量数据呈现一定的周期性关系,missingdata.csv表中存放了用户A、用户B和用户C的用电量数据
咳咳n·2020-05-28 18:58

Python 数据分析与数据可视化（七）pandas数据分析实战

文章目录7.1pandas常用数据类型7.1.1一维数组与常用操作7.1.1.1创建Series7.1.1.2修改指定索引对应的值7.1.1.3对所有数据求绝对值7.1.1.4对所有数据加57.1.1.5对每行索引加前缀7.1.1.6对每行索引加后缀7.1.1.7数组数据的直方图7.1.1.8获取最大值的索引7.1.1.9测试数组的值是否在指定区间内7.1.1.10查看数组中90分以上的数据7.1
码度一生·2020-05-23 21:00

python pandas数据分析操作

pythonpanda数据分析操作今天继续讲解一下pandas,直接实战,用到了一个AMZN的csv数据文件，我把它上传到csdn资源平台，通过我的账号即可下载。下面我们就来实战首先我们需要读取文件下面给出实例代码path="C:/Users/Administrator/Desktop/o25mso/homework/AMZN.csv"df=pd.read_csv(path)上述代码path即为a
高兴_00·2020-04-29 12:00

pandas数据分析

数据！数据！数据！没有黏土我无法造出砖来！——夏洛克•福尔摩斯本章介绍pandas，这是一个聚焦于表格数据的数据分析程序库。pandas是一个强大的工具，它不仅提供了许多实用类和函数，而且很好地封装了来自其他软件包的功能。该工具提供了一个用户接口，能够让用户方便且高效地实现数据分析，特别是金融分析。本章介绍如下基本数据结构：对象类型含义用途DataFrame带索引的二维数据对象按列组织的表格数据S
人邮异步社区·2020-04-28 14:43

Pandas数据分析 ——Task01：Pandas基础

教程地址：joyful-pandas/第1章Pandas基础——datawhalechinaPandas基础准备工作：Pandas包的下载(Mac环境下)一、数据的读取和写入1.csv格式2.txt格式3.excel格式二、基本数据结构及其基本操作1.Series2.DataFrame三、常用基本函数1.head和tail：取出两端数据行2.unique和nunique：显示唯一值3.count和
nanashi_F·2020-04-20 23:02

初识人工智能(一):数据分析(四):pandas数据分析

1.pandas数据分析numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够。很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
爱编程的小灰灰·2020-04-12 17:46

pandas数据分析进阶笔记 （一）：IPython的使用

IPython的一些小技巧：（1）在IPython中可以使用很多与shell相同的命令，如ls，cd，mkdir，pwd等。（2）粘贴也与终端快捷方式相同——Ctrl+shift+v，或者%paste，或者%cpaste。（3）Ctrl+u快速清除整行内容。（4）通常一IPython--pylab来启动集成了matplotlib的IPython。（5）支持命令正则式的自动补全，上箭头，补全曾输入过
井底蛙蛙呱呱呱·2020-04-04 14:51

Pandas数据分析——超好用的Groupby详解

微信公众号：「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
Python读财·2020-03-24 07:27

新课推荐 | 用Pandas做数据分析

本课程依旧主要面向经管人文社科科研工作者，希望我的Pandas数据分析课程能够帮助大家处理大规模文本数据，加速学习、科研和工作需要。
唧唧堂·2020-03-01 00:00

Pandas如何显示全部数据

问题：pandas数据分析中，读取数据并选取其中一行想要输出，但是输出过程中数据并未全部显示，中间的部分用省略号代替了，但是，为了调试或发现所有值的可能性，有时需要数据全部显示，那么如何能让其显示全部数据
overad·2020-02-09 10:06

Pandas数据分析——Merge数据拼接图文详解

微信公众号：「Python读数」如有问题或建议，请公众号留言为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的主要原理。上面的引入部分说到merge是用来拼接两张表的，那么拼
易执学Python·2020-02-07 16:29

pandas数据分析基础之时间序列

目录一、时间序列是什么二、时间序列的选取-时间字符串/at_time/between_time/asof三、时间序列的生成-datetime/date_range(start,end,perios,freq)四、时间序列的偏移量对照表-freq五、时间序列的前移或后移-shift/通过Day或MonthEnd五、时区处理-tz/tz_convert六、时期及算术运算-period七、频率转换-re
雪山飞猪·2020-01-29 11:00

Pandas数据分析 (三)

Pandas数据转换、分组、融合Pandas数据融合concat()方法merge()方法concat1frames=[df,ds]2#axis=1横向axis=0纵向3pd.concat(frames,axis=0)45#取并集6pd.concat(frames,axis=0,join="outer")7#取交集8pd.concat(frames,axis=0,join="inner")910d
小喵钓鱼·2020-01-17 13:00

（数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1简介在数据分析任务中，从原始数据读入，到最后分析结果出炉，中间绝大部分时间都是在对数据进行一步又一步的加工规整，以流水线（pipeline）的方式完成此过程更有利于梳理分析脉络，也更有利于查错改正。pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的
费弗里·2020-01-12 16:00

Pandas数据分析——Merge数据拼接图文详解

微信公众号：「Python读财」如有问题或建议，请公众号留言为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的主要原理。上面的引入部分说到merge是用来拼接两张表的，那么拼
易执·2020-01-12 04:12

Pandas数据分析——超好用的Groupby详解

微信公众号：「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·2020-01-08 09:35

用python中的Pandas库实现一个商品期货网格策略

Pandas数据分析包，最初由AQRCapitalManagement于2008年
K线骑士·2019-12-31 11:03

Python数据分析与展示Numpy、Matplotlib

Python数据分析与展示学习内容Numpy数据表示、Matplotlib绘图、Pandas数据分析这三个库AnacondaIDE的使用conda、Spyder、IPython的使用实例：图像的手绘风格
凌勇·2019-12-25 21:32

Python应用

参考资料Python--matplotlib绘图可视化知识点整理PlottingwithmatplotlibPython点滴(三)—pandas数据分析与matplotlib画图13个Python图形库
开挂一波流·2019-12-23 08:45

如何用 pandas 读取 csv 和 Excel 数据

接下来我们将使用Python中的pandas数据分析包来进行数
鱼心DrFish·2019-12-07 23:46

Python 数据科学入门教程：Pandas

Python和Pandas数据分析教程原文：DataAnalysiswithPythonandPandasTutorialIntroduction译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0大家好，欢迎阅读
ApacheCN_飞龙·2019-12-01 22:10

基于titanic数据集预测titanic号旅客生还率

大家可以从这门课程中学习数据清洗的基本思路以及具体操作，同时，练习使用Pandas数据分析工具、Seaborn统计分析可视化工具。
赵大暖·2019-11-29 20:00

Python 机器学习工具集

Python工具集集成环境，科学计算发行版：Anaconda、WinPythonnumpy数据基础库scipy科学计算库matplotlib数学绘图包pandas数据分析库sklearn(scikit-learn
zsz000·2019-11-08 18:38

Juputer:利用python的pandas数据分析人群收入模型1

首先导入需要的模块''''importpandasaspdimportnumpyasnp''''导入需要分析的数据文件'data=pd.read_csv('lnp.csv',index_col='L')'当导入一个数据文件时，首先需要简单分析下数据文件的内容。根据自己的需要同时查看多列索引的内容，有利于思考后面采用那种分析方式和模块函数。'data.loc[(data['Gender']=='Fe
凡凡了了·2019-10-31 01:40

关于annaconda导包pandas报错C extension的问题

自学pandas数据分析时，被安利annaconda，因为它可以解决一些依赖关系，会省去不少的麻烦，但是安装之后，发现导包一直不成功。理
PMPWDF·2019-10-21 20:36

pandas数据分析输出excel产生文本形式存储的百分比数据，如何处理？

关键词：python、pandas、to_excel、文本形式存储的数据需求描述：我用pythonpandas写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用pandas的to_excel()存入到excel表格提交给团队。但遇到一个问题：当我的老板和同事们打开excel文件时，发现百分比数值无法正常显示，提示为“文本形式存储的数据”。想让此类百分比数值正常显示，我该怎么办呢？解决思路：1、必须从自己身上找
JJLiu天姿·2019-09-10 18:00

入门Pandas数据分析，这篇文章就够了

一、pandas的两大数据类型Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则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。Time-Series：以时间为索引的Series。DataFrame：就是二维的Series。Panel：三维的数
东写西读李老湿·2019-09-09 21:19

Pandas 数据分析-第二章（Pandas数据结构Dataframe）

Pandas数据分析-第二章（Pandas入门：数据结构Dataframe）第一章：Pandas数据结构Series上面附上了一篇Series的文章，在看Dataframe之前必须先明白什么是Series
文件输传手助·2019-08-05 13:21

python中pandas的数据输出显示设置

python中pandas的数据输出显示设置1pandas数据分析时经常需要打印输出数据，当数据量大时，输出的展示设置非常重要，好的展示可以帮助更好地理解数据。
Tonited·2019-06-18 19:18

Pandas数据分析⑥——数据分析实例（货品送达率与合格率/返修率/拒收率）

Pandas系列目录如下：Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/
数据小斑马·2019-06-10 17:21

Pandas数据分析⑦——数据分析实例2（泰坦尼克号生存率分析）

Pandas系列目录如下：Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/
数据小斑马·2019-06-10 17:26

Pandas数据分析⑤——数据分组与函数使用（Groupby/Agg/Apply/mean/sum/count)

Pandas系列目录如下：Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/
数据小斑马·2019-06-10 17:18

Pandas数据分析④——数据规整2（数据拼接/透视)

Pandas系列目录如下：Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/
数据小斑马·2019-06-06 09:52

Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/数据内容调整/排序）

Pandas系列目录如下：Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）Pandas数据分析④——数据规整2（数据拼接/透视)
数据小斑马·2019-06-05 22:54

Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）

Pandas系列目录：Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/数据内容调整/排序）Pandas数据分析④——数据规整2（数据拼接
数据小斑马·2019-06-04 22:13

Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)

Pandas读取的文件主要有CSV,TXT和JSON，今天就整理了这3种文件格式的读取和导出代码，及详细的参数讲解一、CSV读取和导出1、基本参数pd.read_csv(filepath,encoding,sep,header,names,usecols,index_col,skiprows,nrows……）filepath：文件存储路径，可以用r""进行非转义限定，路径最好是纯英文（文件名也是）
数据小斑马·2019-06-03 22:01

数据分析--时间序列的处理--滑动窗口 --降采样--升采样

前提必备知识：学会使用pandas和numpy产生时间序列数据--在pandas数据分析中有讲解1，数据重采样：1.1降采样：假设我收集了一年的数据，时间数据的频率是1天，一共365天的数据，那么我想按照月这个频率记
张加伟·2019-06-03 19:00

如何成为人工智能+大数据应用开发工程师？

阶段一：代码级内容Python语言及数据分析包水平具备人工智能必备的基本编码能力Python工具包科学计算库：Numpy、Scipy数据分析库：Pandas数据分析可视化库：matplot
Lucky_JimSir·2019-05-15 13:14

机器学习笔记

://scikit-learn.org/stable/机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习有监督的机器学习：回归、分类无监督的机器学习：聚类、降维numpy数学计算框架scipy物理计算框架pandas
kaku812814843·2019-05-03 14:29

pandas数据分析-常用命令

修改列顺序order=['id','msg','reason']df=df[order]重命名列名常用：df.rename(columns={'A':'a','B':'b'},inplace=True)(inplace说明修改原数据)高级用法示例：大写转成小写，去除头尾空格（strip）用替换空格df.rename(columns=lambdax:x.strip().lower().replace
捡糖的Echo·2019-04-29 19:06

pandas数据分析及matplotlib画图常用命令

pandas1.分组df.groupby('col_name')df.groupby(['col1','col2'])2.筛选（去掉行）去掉col_name中包含list内容的行df[(True^df['col_name'].isin(list))]去掉col_name中含有str字符串的行df[(True^df['col_name'].str.contains('str'))]3.重命名列名df
Caroline zhang·2019-04-09 11:12

★★pandas的数据输出显示设置

pandas数据分析时经常需要打印输出数据，当数据量大时，输出的展示设置非常重要，好的展示可以帮助更好地理解数据！
马尔代夫Maldives·2019-02-25 18:58

python——pandas数据分析(表格处理)工具实现Apriori算法

pandas是基于NumPy的一种工具，名字很卡哇伊，来源是由“Paneldata”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。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。主要应用于处理大型数据集。数据处理速度算是最大的特色，剩下的就是个python版的excel了吧。API文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/
九日王朝·2019-02-25 16:07

Pandas数据分析 vs SQL统计实践

1.目的：SQL语句的Pandas实现数据分析师最基础的技能之一：写SQL统计数据；然..不够使，又须多一个能力，数据分析师最基础的技能之一：Pandas数据处理2.环境python2.7python须安装ipython,pandas,numpy,mysqldbmysql,并下载练习包employeesdatabase如果不想花时间搭建环境,我已经在云端搭建了数据学习环境，按照下面的文章最后的说明
数据民工来取经儿·2019-01-12 15:27

详解pandas数据分析之groupby分组聚合（基于电商平台数据）

该篇文章基于电商的商品数据信息，详细介绍pandas数据分析之分组聚合的方法与技巧（保密起见，只展示部分数据）。
藏经阁了知·2018-12-18 22:02
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