摘要： 在许多应用中，数据可能来自不同的渠道，在数据处理的过程中常常需要将这些数据集进行组合合并拼接，形成更加丰富的数据集。pandas提供了多种方法完全可以满足数据处理的常用需求。具体来说包括有join、merge、concat、append等。 一般来说 方法说明join最简单，主要用于基于索引的横向合 阅读全文

摘要： 对于数据分析来说，在构造或载入数据后最基本的操作应该就是对数据的访问了。看一看数据的结构、组成、分布等，根据需要从数据集中检索提取出相应的数据。pandas作为数据分析的利器，当然提供了多种查看和检索数据的方法。本文就来捋一捋pandas基本的数据访问。 一、查看数据 当我们拿到数据集后，第一步可能 阅读全文

摘要： 我们在数据处理的过程中经常碰到需要对数据进行转换的工作，比如将原来数据里的字典值根据字典转义成有意义的说明，将某些数据转换成其他的数据，将空值转换成其他值，将数据字段名进行重命名等。pandas作为数据处理分析的利器当然为上述的这些数据转换提供了便捷的方法。我们可以利用pandas提供的映射、替换、 阅读全文

摘要： 数据分析离不开数据运算，在介绍完pandas的数据加载、排序和排名、数据清洗之后，本文通过实例来介绍pandas的常用数据运算，包括逻辑运算、算术运算、统计运算及自定义运算。 一、逻辑运算 逻辑运算是程序代码中经常用到的一种运算。pandas的逻辑运算与Python基础语法中的逻辑运算存在一些差异。 阅读全文

摘要： 在数据分析和建模的过程中，有相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。幸运的是pandas和内置的Python标准库提供了高效、灵活的工具可以帮助我们轻松的做这些事情。 本文重点介绍通过pandas进行数据的清洗。数据处理中的清洗工作主要包括对需 阅读全文

摘要： 对数据集进行排序和排名的是常用最基础的数据分析手段，pandas提供了方便的排序和排名的方法，通过简单的语句和参数就可以实现常用的排序和排名。 本文以student数据集的DataFrame为例来演示和介绍pandas数据分析之排序和排名(sort和rank)。 数据集内容如下，包括学生的学号、姓名 阅读全文

摘要： 简介 无可非议，pandas是Python最强大的数据分析和探索工具之一，因金融数据分析工具而开发，支持类似于SQL语句的模型，可以对数据进行增删改查等操作，支持时间序列分析，也能够灵活的处理缺失的数据。它含有使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。pandas是基于NumPy构建的， 阅读全文

摘要： pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。pandas提供了大量能 阅读全文

摘要： Python实现读取Word表格计算汇总写入Excel 快过年了，又到了公司年底评级的时候了。今年的评级和往常一样，每个人都要填写公司的民主评议表，给各个同事进行评价打分，然后部门根据收集上来的评价表进行汇总统计。想想要收集几十号人的评价表，并根据每个人的评价表又要填到Excel中进行汇总计算统计给 阅读全文

摘要： 恶意代码是一种有害的计算机代码或 web 脚本，其设计目的是创建系统漏洞，并借以造成后门、安全隐患、信息和数据盗窃、以及其他对文件和计算机系统的潜在破坏。恶意代码不仅使企业和用户蒙受了巨大的经济损失，而且使国家的安全面临着严重威胁。1991年的海湾战争是美国第一次公开在实战中使用恶意代码攻击技术取得 阅读全文