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pandas 22 数据去重处理 数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。 DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first’ ）返回boolean Series表示重复行 参数： subset：列标签或标签 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:59
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pandas 21 Series和Dataframe的画图方法 前言 在pandas中，无论是series还是dataframe都内置了.plot()方法，可以结合plt.show()进行很方便的画图。 Series.plot() 和 Dataframe.plot()参数 data : Series 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:57
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pandas 20 DataFrame()的基本操作 感觉上pandas的DataFrame就像numpy中的矩阵，不过它拥有列名和索引名，实际操作起来会更方便一些。 如： df = pd.read_clipboard() df.columns df.Ratings 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:54
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pandas 19 DataFrame读取写入文件的方法 DataFrame有非常丰富的IO方法，比如DataFrame读写csv文件excel文件等等，操作很简单。下面在代码中标记出来一些常用的读写操作方法，需要的时候查询一下该方法就可以了。 df1.to_csv(‘df1.csv’) 默认会把 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:52
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pandas 18 reindex用法 pandas中的reindex方法可以为series和dataframe添加或者删除索引。 方法：serise.reindex()、dataframe.reindex() 如果新添加的索引没有对应的值，则默认为nan。如果减少索引，就相当于一个切片操作。 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:52
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pandas 17 关于nan的处理 在pandas中有个另类的存在就是nan，解释是：not a number，不是一个数字，但是它的类型确是一个float类型。numpy中也存在关于nan的方法，如：np.nan 对于pandas中nan的处理，简单的说有以下几个方法。 查看是否是nan， s1 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:51
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pandas 16 pd.merge()的用法 使用过sql语言的话，一定对join，left join， right join等非常熟悉，在pandas中，merge的作用也非常类似。 如：pd.merge(df1, df2) 找到一个外键，然后将两条数据合并成一条。 直接上例子： 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:50
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pandas 15 df['one_col'].apply()方法的用法 apply有点像map的用法，可以传入一个函数。 如：df[‘A’].apply(str.upper) 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:48
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pandas 14 concatenate和combine_first的用法 concatenate主要作用是拼接series和dataframe的数据。 combine_first可以做来填充数据。 其中numpy和panads中都有concatenate()方法，如：np.concatenate 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:47
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pandas 13 时间序列操作方法pd.date_range() 在pandas中拥有强大的时间序列操作方法。 使用 pd.date_range() 生成 ‘pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex’ 对象。 直接上demo： 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:46
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pandas 12 数学计算操作df.sum()、df.min()、df.max()、df.decribe() 常用的数学计算无非就是加减，最大值最小值，方差等等，pandas已经内置了很多方法来解决这些问题。如：df.sum()、df.min()、df.max()、df.decribe()等。 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:44
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pandas 11 TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely错误解决方法 将一个list矩阵转化为numpy数组之后，使用np.isnan()方法，报出 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:43
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pandas 10 pd.pivot_table()透视表功能 和excel一样，pandas也有一个透视表的功能，具体demo如下： 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:42
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pandas 09 pd.groupby()的用法 在pandas中的groupby和在sql语句中的groupby有异曲同工之妙，不过也难怪，毕竟关系数据库中的存放数据的结构也是一张大表罢了，与dataframe的形式相似。 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:40
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pandas 08 pd.cut()的功能和作用 pd.cut()的作用，有点类似给成绩设定优良中差，比如：0 59分为差，60 70分为中，71 80分为优秀等等，在pandas中，也提供了这样一个方法来处理这些事儿。直接上代码： python import numpy as np import 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:39
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pandas 07 DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法（推荐）： DataFr 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:35
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pandas 06 Series和Dataframe的排序操作 对pandas中的Series和Dataframe进行排序，主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplac 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:34
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pandas 05 map和replace操作 map可以做一个映射，对于操作大型的dataframe来说就非常方便了，而且也不容易出错。replace的作用是替换，这个很好理解。 map可以做一个映射，对于操作大型的dataframe来说就非常方便了，而且也不容易出错。replace的作用是替换， 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:33
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pandas 04 多级index操作 在pandas中可以为series和dataframe设置多个index，也就是说可以有多级index和column。这样可以对pandas的操作更加灵活。 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:32
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pandas 03 DataFrame()中的iloc和loc用法 简单的说： iloc，即index locate 用index索引进行定位，所以参数是整型，如：df.iloc[10:20, 3:5] loc，则可以使用column名和index名进行定位，如： df.loc[‘image1’:‘ 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:30
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