千里之行，始于足下

摘要： Matplotlib的坐标轴是用于在绘图中表示数据的位置的工具。 坐标轴是图像中的水平和垂直线，它们通常表示为 x 轴和 y 轴。坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小，通常标有数字或标签，以指示特定的值在图像中的位置。 1. 坐标轴范围 Matplotlib绘制图形时，会自动根据X，Y 阅读全文

摘要： 使用Matplotlib对分析结果可视化时，比较各类分析结果是常见的场景。在这类场景之下，将多个分析结果绘制在一张图上，可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集，提高数据可视化的效率和准确性。 本篇介绍Matplotlib绘制子图的常用方式和技巧。 1. 添加子图的方式 添加子图主要有两种方式，一种是 阅读全文

摘要： Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 使用 Matplotlib 的过程中，遇到的难点并不在于绘制各类的图形，因为每种图形都有其对应的API。难点在于 阅读全文

摘要： pandas小技巧系列是介绍的是使用pandas分析数据时，最常用的一些操作技巧。 具体包括： 创建测试数据 学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。 本篇介绍如何快速的创建测试数据。 读取多个文件 日常分析数据时，只有单一数据文件 阅读全文

摘要： 最近github上发现了一个库（plottable），可以用简单的方式就设置出花哨的 DataFrame 样式。 github上的地址：https://github.com/znstrider/plottable 1. 安装 通过 pip 安装： pip install plottable 2. 行 阅读全文

摘要： 上一篇介绍了DataFrame的显示参数，主要是对DataFrame中值进行调整。 本篇介绍DataFrame的显示样式的调整，显示样式主要是对表格本身的调整，比如颜色，通过颜色可以突出显示重要的值，观察数据时可以更加高效的获取主要信息。 下面介绍一些针对单个数据和批量数据的样式调整方式，让Data 阅读全文

摘要： 我们在jupyter notebook中使用pandas显示DataFrame的数据时，由于屏幕大小，或者数据量大小的原因，常常会觉得显示出来的表格不是特别符合预期。 这时，就需要调整pandas显示DataFrame的方式。pandas为我们提供了很多调整显示方式的参数，具体参见文末附录中的链接。 阅读全文

摘要： category类型在pandas基础系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。category类型并不是python中的类型，是pandas特有的类型。 category类型的优势那篇文章已经介绍过，当时只是介绍了如何将某个列的数据转换成category类型，以及转换之后给程序性能上带来的好处。 阅读全文

摘要： 这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为新列和原来的数据放在一起。pandas的各种统计功能之前已经介绍了不少，但是每次都是统计结果归统计结果，原始数据归原始数据，没有把它们合并在一个数据集中来观察。 下面通过两个场景示例来演示如果把统计值作为新列的数据。 1. 成绩统计的场景 成绩统计及其类似 阅读全文

摘要： 所谓数据转置，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。 pandas中DataFrame的转置非常简单，每个DataFrame对象都有一个T属性，通过这个属性就能得到转置之后的DataFrame。下面介绍几个数据转置常用的场景，感 阅读全文