Pandas

pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了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提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Python Pandas 与SQL的比较

admin阅读(10)评论(0)赞(0)

Python Pandas 与SQL的比较 由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解,本页面旨在提供一些例子,说明如何使用pandas进行各种SQL操作。 import pandas as pd url = 'https://ra...

Python Pandas 注意事项和问题

admin阅读(9)评论(0)赞(0)

Python Pandas 注意事项和问题 Caveats意味着警告,Gotcha意味着一个看不见的问题。 在Pandas中使用If/Truth语句 Pandas遵循numpy的惯例,当你试图将某些东西转换为 bool 时,会引发一个错误 ...

Python Pandas 稀疏数据

admin阅读(11)评论(0)赞(0)

Python Pandas 稀疏数据 当任何与特定值(NaN/缺失值,尽管可以选择任何值)相匹配的数据被省略时,稀疏对象被 “压缩”。一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被 “压缩 “...

Python Pandas IO工具

admin阅读(6)评论(0)赞(0)

Python Pandas IO工具 Pandas I/O API 是一组顶级的读取函数,像 pd.read_csv() 一样被访问,通常返回一个Pandas对象。 读取文本文件(或平面文件)的两个主要函数是 read_csv() 和 re...

Python Pandas 可视化|极客教程

Python Pandas 可视化

admin阅读(12)评论(0)赞(0)

Python Pandas 可视化 基本绘图:plot 这个关于 Series 和 DataFrame 的功能只是 matplotlib 库中 plot( ) 方法的一个简单包装。 import pandas as pd import nu...

Python Pandas 分类数据

admin阅读(8)评论(0)赞(0)

Python Pandas 分类数据 通常情况下,实时数据包括文本列,这些文本列是重复性的。像性别、国家和代码这样的特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分类变量只能采取有限的,通常是固定数量的可能值。除了固定的长度,分类数据可能有一个顺...

Python Pandas Timedelta

admin阅读(8)评论(0)赞(0)

Python Pandas Timedelta 时间差是指时间上的差异,用差异单位表示,例如,天、小时、分钟、秒。它们既可以是正数,也可以是负数。 我们可以使用各种参数创建Timedelta对象,如下所示 字符串 通过传递一个字符串字面,我...

Python Pandas 日期功能

admin阅读(10)评论(0)赞(0)

Python Pandas 日期功能 在时间序列的基础上,日期功能在金融数据分析中发挥着重要作用。在处理日期数据的时候,我们会经常遇到以下情况 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 使用 date.range() 函数...

Python Pandas 串联

admin阅读(8)评论(0)赞(0)

Python Pandas 串联 Pandas提供了各种设施,可以轻松地将 Series、DataFrame 和 Panel 对象结合起来。 pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None...

Python Pandas 合并/连接

admin阅读(9)评论(0)赞(0)

Python Pandas 合并/连接 Pandas有全功能的、高性能的内存连接操作,与SQL等关系型数据库非常相似。 Pandas提供了一个单一的函数, merge ,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口。 pd.m...

近期文章