千里之行，始于足下

摘要： 数据类型是计算机编程中将不同类型的数据值分类和定义的方式。 通过数据类型，可以确定数据的存储方式和内存占用量，了解不同类型的数据进行各种运算的能力。 使用pandas进行数据分析时，最常用到的几种类型是： 字符串类型，各类文本内容都是字符串类型 数值类型，包括整数和浮点数，可用于计算 日期类型，日期 阅读全文

摘要： 用`markdown`写文档很方便，但是有个困扰的地方，就是标题的编号问题。 写文档的时候，经常会在中间插入新的标题和内容，所以手动管理编号的话，如果新的标题插在前面，则要调整后面所有的编号。 如果在文档完成后再手动加上编号的话，不仅容易忘记， 而且有时候我们是在其他编辑器里编辑文档再导出`mark 阅读全文

摘要： pandas的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序，我们可以提取出特定的信息，例如最大值、最小值、中位数、众数等等，从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外，数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化，例如绘制直方图、箱线图等等，进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总之， 阅读全文

摘要： 数据集拆分是将一个大型的数据集拆分为多个较小的数据集，可以让数据更加清晰易懂，也方便对单个数据集进行分析和处理。 同时，分开的数据集也可以分别应用不同的数据分析方法进行处理，更加高效和专业。 数据集合并则是将多个数据集合并成一个大的数据集，可以提供更全面的信息，也可以进行更综合的数据分析。 同时，数 阅读全文

摘要： pandas 作为一种常用的数据分析工具，提供了广泛的数据修改方法。 既可以针对行或者列的数据进行修改，也可以对具体单个元素进行修改，还可以基于条件选择要修改的行或者列的数据。 1. 增加数据 1.1 增加行数据 pandas的DataFrame增加一行或者多行数据之前是使用append方法。 im 阅读全文

摘要： pandas进行数据整理的意义在于，它是数据分析、数据科学和机器学习的前置步骤。 通过数据整理可以提前了解数据的概要，缺失值、重复值等情况，为后续的分析和建模提供更为可靠的数据基础。 本篇主要介绍利用pandas进行数据整理的各种方法。 1. 数据概要 获取数据概要信息可以帮助我们了解数据的基本情况 阅读全文

摘要： pandas的数据检索功能是其最基础也是最重要的功能之一。 pandas中最常用的几种数据过滤方式如下： 行列过滤：选取指定的行或者列 条件过滤：对列的数据设置过滤条件 函数过滤：通过函数设置更加复杂的过滤条件 本篇所有示例所使用的测试数据如下： import pandas as pd import 阅读全文

摘要： pandas中用来承载数据的两个最重要的结构分别是： Series：相当于增强版的一维数组 DataFrame：相当于增强版的二维数组 pandas最大的优势在于处理表格类数据，如果数据维度超过二维，一般我们会使用另一个 python的库 numpy。 本篇主要介绍这两种核心数据结构的创建方式。 1 阅读全文

摘要： 数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1 阅读全文

摘要： Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。 阅读全文