摘要:
要将自己或其他库的函数应用于Pandas对象,应该了解三种重要的方法。以下讨论了这些方法。 使用适当的方法取决于函数是否期望在整个DataFrame,行或列或元素上进行操作。 表明智函数应用:pipe() 行或列函数应用:apply() 元素函数应用:applymap() 表格函数应用 可以通过将函 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:54
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有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum(),mean()等聚合函数,但其中一些,如sumsum(),产生一个相同大小的对象。 一般来说,这些方法采用轴参数,就像ndarray.{sum,std,...},但轴可以通过名称或整数来指定: 数据帧(D 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:53
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到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataFrame)对象,因为它在实时数据处理中非常重要,并且还讨论其他数据结构。 系列基本功能 现在创建一个系列并演示如何使用上面所有列出的属性操作。 示例 Python Python 执行上面示例代码,得到以 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:52
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面板(Panel)是3D容器的数据。面板数据一词来源于计量经济学,部分源于名称:Pandas - pan(el)-da(ta)-s。 3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据的操作的一些语义。它们是 - items - axis 0,每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。 m 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:50
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数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。 数据帧(DataFrame)的功能特点: 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 结构体 假设要创建一个包含学生数据的数据帧。参考以下图示 - 可以将上图表视为SQL表或电子表格数据表示。 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:49
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系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 pandas.Series Pandas系列可以使用以下构造函数创建 - Python Python 构造函数的参数如下 - 可以使用各种输入创建一个系列,如 - 数组 字典 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:47
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这是一个Pandas快速入门教程,主要面向新用户。这里主要是为那些喜欢“短平快”的读者准备的,有兴趣的读者可通过其它教程文章来一步一步地更复杂的应用知识。 首先,假设您安装好了Anaconda,现在启动Anaconda开始学始本教程中的示例。工作界面如下所示 - 测试工作环境是否有安装好了Panda 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:46
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Pandas处理以下三个数据结构 - 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 这些数据结构构建在Numpy数组之上,这意味着它们很快。 维数和描述 考虑这些数据结构的最好方法是,较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。 例如,DataFrame是Series的容器,P 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:45
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matplotlib Matplotlib 是Python 2D绘图领域的基础套件,它让使用者将数据图形化,并提供多样化的输出格式。这里将会以四个小案例探索Matplotlib的常见用法 绘制折线图 折线图 import matplotlib.pyplot as plt import random 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:40
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pandas Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据) Series 创建Series的方法 允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有行索引,又有列索引) DataFrame 索引方法 # 创建一个 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:40
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