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摘要: 7.8 分层索引 原文:Hierarchical Indexing 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 到目前为止,我们主要关注一维和二维数据,分别存储在 Pandas Serie 阅读全文
posted @ 2019-01-14 10:59 绝不原创的飞龙 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 7.4 Pandas 对象介绍 原文:Introducing Pandas Objects 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 Nu 阅读全文
posted @ 2019-01-13 21:53 绝不原创的飞龙 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 7.3 Pandas 数据操作 原文:Data Manipulation with Pandas 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 在前一章中,我们详细介绍了 NumPy 及其n 阅读全文
posted @ 2019-01-13 21:52 绝不原创的飞龙 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 7.1 Pandas 原文:Pandas 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 致谢:这个笔记摘自 Wes McKinney 的著作 《Python 数据分析》(Python for Data Analysis) 序列(Series)数据帧(DataFrame)重索引删除条目索引,选择和 阅读全文
posted @ 2019-01-13 21:49 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 9.11 结构化数据:NumPy 的结构化数组 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 虽然我们的数据通常可以通过同构数组来很好地表示,但有时并非如此。 本节演示了 NumPy 结构化 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:18 绝不原创的飞龙 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 9.9 花式索引 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 在前面的章节中,我们看到了如何使用简单的索引(例如,arr [0]),切片(例如,arr [:5])和布尔掩码来访问和修改数组 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:16 绝不原创的飞龙 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 9.8 比较,掩码和布尔逻辑 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节介绍如何使用布尔掩码,来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准,提取,修改,计算或以其他方式 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:15 绝不原创的飞龙 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 9.7 数组上的计算:广播 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 我们在上一节中看到,NumPy 的通用函数如何用于向量化操作,从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:14 绝不原创的飞龙 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 9.6 聚合:最小、最大和之间的任何东西 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 通常,当面对大量数据时,第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差,它 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:13 绝不原创的飞龙 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 9.5 NumPy 数组上的计算:通用函数 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止,我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点;在接下来的几节中,我们将深入探讨 NumPy 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:12 绝不原创的飞龙 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
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