03 2021 档案

常用的统计函数pandas
摘要：1、常用函数说明 在df中使用统计函数，其实很简单，我们主要关注以下3点，就没问题： ① 了解每个函数的具体含义是什么； ② 不管是Series还是DataFrame，默认都是自动忽略NaN值，进行运算的； ③ DataFrame有行、列区分，因此在使用统计函数的时候，一般是结合axis=0或者ax 阅读全文
posted @ 2021-03-16 23:54 正在学Python 阅读(1195) 评论(0) 推荐(0)
DataFrame的方法 df.
摘要：python--Pandas中DataFrame基本函数（略全） pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row la 阅读全文
posted @ 2021-03-16 23:45 正在学Python 阅读(678) 评论(0) 推荐(0)
pandas的方法 pd.
摘要： 阅读全文
posted @ 2021-03-16 23:01 正在学Python 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
透视表 pivot_table
摘要：透视表 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。 透视表的优点： 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器 阅读全文
posted @ 2021-03-16 22:50 正在学Python 阅读(292) 评论(0) 推荐(0)
替换 df.replace()
摘要：替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 单值替换 普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value='value' 多值替换 列表替换: to_replace=[] 阅读全文
posted @ 2021-03-16 21:24 正在学Python 阅读(1643) 评论(0) 推荐(0)
pandas df.drop()
摘要：pandas dataframe 删除 import pandas as pd import tushare as tsfrom pandas import DataFrame,Series df = ts,get_k_data(code='',start='2019-02-01') # 通过tus 阅读全文
posted @ 2021-03-12 13:58 正在学Python 阅读(477) 评论(0) 推荐(0)
pandas高阶函数eval()和query()
摘要：https://www.jianshu.com/p/ac45e8d168ea 一、说明 Python数据科学生态环境的强大力量在Numpy和Pandas的基础之上，并通过直观的语法将基本操作转化为c语言：在Numpy里是向量化/广播运算，在pandas里是分组型的运算。 虽然这些抽象功能可以简洁高效 阅读全文
posted @ 2021-03-10 00:11 正在学Python 阅读(908) 评论(0) 推荐(0)
将pandas对象压缩处理
摘要： 阅读全文
posted @ 2021-03-09 23:45 正在学Python 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)
pandas读取剪切板数据
摘要：df = pd.read_clipboard(na_values=[None],parse_dates=['d']) df2 = pd.read_clipboard(index_col=None,names=[0,1,2,3]) 阅读全文
posted @ 2021-03-09 23:41 正在学Python 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)
pandas三种特殊数据类型str/datetime/category的独有属性和方法
摘要：http://www.360doc.com/content/20/0601/09/4993768_915810015.shtml 阅读全文
posted @ 2021-03-09 23:36 正在学Python 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)
pandas 哑变量处理 聚合 分组
摘要：哑变量处理 pd.get_dummies(table,columns=['column1',''...]) pd.get_dummies(combined_data_table，columns=["星座",'学科'],drop_first=True) # drop_first 星座有5种，设置为Tr 阅读全文
posted @ 2021-03-09 23:03 正在学Python 阅读(429) 评论(0) 推荐(0)
pandas 记录去重 drop_dupicates
摘要：# 按整条记录进行去重 df1.drop_duplicates(inplace=True) df1 # 按某一列进行去重(例如列举所有不同星座，每个星座只需要有一条记录代表)df1.drop_duplicates("星座") 阅读全文
posted @ 2021-03-09 21:52 正在学Python 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
pandas 级联 追加 合并 pd.concat| pd.append| pd.merge
摘要：numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0) 数组的拼接，一维数组 与axis值无关，都往横向拼接。多维数组 与axis有关，0是纵向，1是横向 pandas.concat((a,b,c...),axis=0,join='outter',sort=True, ignor 阅读全文
posted @ 2021-03-09 19:26 正在学Python 阅读(1662) 评论(0) 推荐(0)
python 读取MySQL表格数据
摘要：安装模块 pip install pymysql pip install sqlalchemy import pymysql from sqlalchemy import create_engine 建立连接(不推荐使用pymysql 占用内存） conn=pymysql.connect(host= 阅读全文
posted @ 2021-03-09 17:36 正在学Python 阅读(891) 评论(0) 推荐(0)