python高级数据分析基础知识：numpy与pandas及其基本应用总结整理

本文整理了用python数据分析（基于numpy和pandas）的基本知识和应用实例，每个知识点都给出了各自博文的超级链接，便于读者查阅。

一、numpy及其基本应用总结整理

1.1 创建ndarray数组 1.1.1 python中使用np.array(list)方法来创建ndarray数组 1.1.2 python中创建二维的ndarray数组 1.1.3 python用np.ones和np.zeros创建全一和全零数组 1.1.4 python中用arange方法对ndarray数组进行连续序列赋值

1.2 读取ndarray数组中的数据 1.2.1 python中ndarray数组的索引和切片

1.3 获取ndarray数组的参数 1.3.1 python中使用ndim和shape属性获取ndarray数据的维度、长度、形状等参数

1.4 对ndarray数组数据进行操作 1.4.1 python中ndarray数组的转置和改造（reshape） 1.4.2 python中使用data.sort()方法对ndarray数据进行排序操作

1.5 对ndarray数组数据进行运算 1.5.1 python中对ndarray数组中每个元素进行一元运算：np.operator(data) 1.5.2 python中对一对ndarray数组进行对应元素的二元运算：np.operator(data1,data2) 1.5.3 python中对ndarray数组元素进行统计学运算:np.method(data)

1.6 numpy文件读取 1.6.1 python中使用np.genfromtxt()方法读取.txt文件中的数据

1.7 numpy应用实例 1.7.1 使用numpy中的方法从500万条数据中统计10000本书的平均得分 1.7.2.numpy中对随机数据矩阵进行归一化处理

二、Pandas及其基本应用总结整理 Series篇 2.1 创建Series数据 2.1.1 Series数据的基本概念、结构与新变量的创建 2.1.2 python使用字典数据生成Series数组并用isnull/notnull方法检测是否为空 2.1.3 通过name属性给Series对象和索引命名 2.2 读取Series数据 2.2.1 python中获取Series数组中的值（单个元素或者切片元素） 2.3 Series数组的操作 2.3.1 使用data.value_counts()方法对Series数组中的重复元素进行统计 2.3.2 python用in关键词判断某个数是否存在于Series的索引（index）中 2.3.3 对Series数组进行一元及二元数学运算 DataFrame篇 2.4 创建DataFrame 2.4.1 创建DataFrame：python中用字典初始化DF数据帧 2.4.2 python中使用columns参数指定DataFrame数据帧的列（字段）顺序 2.4.3 python使用index参数设置每一行的索引名 2.5 DataFrame的增删改查 2.5.1 python中用columns参数获取DataFrame各列的表头名 2.5.2 python中DataFrame的“增删改查”之“查”：用columns参数获取DF数据中的某一列数据 2.5.3 DataFrame的“增删改查”之“查”：用iloc()/loc()方法获取DF数据中的某一行数据 2.5.4 DataFrame的“增删改查”之“查”：用index和column参数定位的组合查询具体某个坐标的元素 2.5.5 python中DataFrame的切片：用.copy获取DF数据的某一列数据副本 2.5.6 DataFrame数据帧的多级索引 2.5.7 DataFrame的“增删改查”之“改”：修改DF数据帧中的某一列数据 2.5.8 DataFrame的“增删改查”之“删”：用del指令删除DF数据中的某一列数据 2.5.9 DataFrame的“增删改查”之“删”：用drop()方法删除DF数据中的某一行数据

2.6 DataFrame的数据操作 2.6.1 redindex()方法：对DataFrame数据帧的行进行重新排列 2.6.2 用dropna()/fillna()来清洗（删除或者填充）DataFrame中的Na数据 2.6.3 python中DataFrame数据帧的筛选：使用布尔表达式返回是否引用序列 2.6.4 python中用gourpby()方法DataFrame数据帧进行分组 2.6.5 DataFrame中的groupby分组对象是个什么东东 2.6.6 .sort_index()方法对DataFrame数据帧进行排序 2.6.7 .sort_values()方法对DataFrame数据帧进行排序 2.6.8 python中DataFrame数据帧的统计方法 2.6.9 python中用merge方法对两个DataFrame进行合并

2.7 Pandas的文件操作 2.7.1 python用pd.read_csv()方法来读取csv文件 2.7.2 python中用.to_csv(“filename”)方法将DataFrame数据帧存储为.csv文件 2.7.3 python用pandas库读取excel中的文件存入DataFrame数据帧中 2.7.4 pd.read_csv方法读csv文件时使用index_col参数设置第一列作为index

2.8 DataFrame应用实例 2.8.1 全脑拆记单词小工具：英文单词伪意生成器项目 2.8.2 用pandas在海量数据中找出最热的50本书和最热的10个标签 2.8.3 整理今日A股涨跌幅排行榜前10信息