一、Pandas库 与我们之前用到的NumPy库以及我们之后会用到的Matplotlib等库一样，Pandas库也是一个被大家广泛使用的一个第三方库。大家主要用它来进行数据分析的操作，这也是为什么我们这门课要来学习它的原因之一。在Pandas库中我们经常会跟它其中的两种数据类型打交道：Series和DataFrame。相比于我们上一章学习的数组，Series和DataFrame最明显的特点在于它们
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2024-05-27 22:10:16
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我们先要了解，pandas是基于Numpy构建的，pandas中很多的用法和numpy一致。pandas中又有series和DataFrame，Series是DataFrame的基础。pandas的主要功能：具备对其功能的数据结构DataFrame，Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据，处理NaN数据（******）一、SeriesSeries是一种类似于一维数组的
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2024-03-19 15:40:21
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文章目录Pandas的数据结构SeriesDataFrame索引对象基本功能重建索引对于Series对于DataFrame删除轴上的条目对Series对DataFrame如果想直接修改原数据索引，选择与过滤直接选择对于Series对于DataFrame通过loc和iloc选择数据算术和数据对齐直接算术使用填充值的算术方法DataFrame和Series之间的操作 Pandas的数据结构Serie
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2023-06-14 19:10:37
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很多算法包无法直接基于字符串做矩阵运算，例如Numpy以及基于Numpy的sklearn。标志法： 独热编码转换后： 不使用男-1，女-2是因为1和2本身已经带有距离为1的差异，其他任意数字都有这样的差异，然而实际上男女是没有差异的。代码实操OneHotEncoder-独热编码：直观来说就是有多少个状态就有多少比特，而且只有一个比特为1，其他全为0的一种码制举例：三种
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2024-10-19 07:07:16
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3.7 合并数据集：Concat与Append操作 将不同的数据源进行合并是数据处理中最常见的操作，包括将两个不同数据集简单地拼接，也包括处理有重叠字段的数据集。Series与DataFrame都具备这类操作，Pandas的函数与方法让数据合并变得更加快速.In [1] :import numpy as np
import pandas as pd 为了简单起见，定义一个能够创建DataFr
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2024-04-03 09:41:17
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http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html pandas 10分钟入门教程import pandas as pd #Series 和 DataFrame 都是 Pandas库的数据结构，使用前要导入一、 Series 简述、创建 Series简述和创建&nb
向量点乘与叉乘
原创
2021-08-11 11:58:33
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在使用pandas的时候，经常要对DataFrame的某一列进行操作，一般都会使用df["xx"].str下的方法，但是都有哪些方法呢？我们下面来罗列并演示一下。既然是df["xx"].str，那么xx这一列必须是字符串类型，当然在pandas里面是object，不能是整形、时间类型等等。如果想对这些类型使用的话，必须先df["xx"].astype(str)转化一下，才能使用此方法。数据集数据如
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2024-04-01 17:36:50
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Seriesseries是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列和一个数据标签import pandas as pd import numpy as np创建
原创
2022-06-29 17:22:55
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数据结构简介我们将首先快速，非全面地概述大熊猫中的基本数据结构，以帮助您入门。关于数据类型，索引和轴标记/对齐的基本行为适用于所有对象。首先，导入NumPy并将pandas加载到命名空间中：import numpy as np
import pandas as pd这是一个要记住的基本原则：数据对齐是固有的。除非您明确说明，否则标签和数据之间的链接不会被破坏。我们将简要介绍数据结构，然后在单独的部
这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python自己在项目中经常用到pandas，尤其是数据分析与数据预处理这两部分，自己最直接的感受就是pandas像是SQL+excel,当然，pandas的功能远不止这些。DataFrame和Series的区别DataFrame和Series是Pandas的两大基
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2024-06-15 15:06:05
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之前介绍的Numpy适合处理同质型的数值类数组数据，而pandas是用来处理表格型或者异质性数据。这篇博文主要是来简要介绍pandas的两个常用的工具数据结构：Series和DataFrame。 文章目录SeriesDataFrame SeriesSeries是一维的数组型对象，包含一个值序列，并且包含了数组标签，称为索引。可以被认为是一个长度固定且有序的字典。pandas中标记缺失值或NA值的方
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2024-01-14 20:17:41
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pandas中主要有两种数据结构：Series 和 DataFrame。 Series 是带有轴标签（索引）的一维数组。 DataFrame 是二维表格数据，有行索引也有列索引，可以看作是扩展的 Series。 文章目录Series 和 DataFrame 的区别Series 数据构建Series 数据读取Series 排序、缺失值 Series 和 DataFrame 的区别我们可以通过下面的例
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2024-04-25 16:51:36
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pandas主要有两个数据结构：series和dataframe一、序列import numpy as np
import pandas as pd
obj = pd.Series([2,1,4,3])
obj.values ##序列的值
obj.index ##序列的索引
obj[2]
obj2 = pd.Series([4,3,5,2],index = ['a','b','c','
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2023-07-21 12:33:33
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用python进行数据分析时经常要用到pandas库，为了以后便于查询，我对pandas库的两个主要数据结构Series和DataFrame的创建和使用方法进行了简单总结。Series从概念上说，Series是一个一维数组。但是和普通的python列表不同的是，Series支持索引。普通的python列表只能根据下标来查找特定位置的元素，而Series既可以按下标索引，也可以按照给定的keys进行
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2023-11-03 12:04:38
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Pandas 讲解Python Data Analysis Library 或 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。 Seri
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2024-04-06 21:53:25
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目录 第1章 Tensor运算概述1.1 概述1.3 “in place“运算 1.4 Tensor的广播机制: 不同维度的张量运算1.5 环境准备1.6 张量的线性代数运算第2章 向量的点乘(是基础)：dot()2.1 定义2.2 向量内积的几何意义2.3 代码示例第3章 向量的叉乘3.1 定义3.2 几何意义3.3 代码示例第4章 矩阵的内
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2024-08-13 08:47:27
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# 从DataFrame转换为Series
## 整体流程
首先，我们需要明确DataFrame和Series的概念。DataFrame是一种二维数据结构，类似于电子表格或SQL表格，而Series是一维标记数组。在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据，通过pandas库可以很方便地将DataFrame转换为Series。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-08 05:00:54
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1、定义DataFrame 是 Pandas 中一种二维表格数据结构，它类似于关系型数据库中的表格或 Excel 中的电子表格，能够存储具有行标签和列标签的数据。DataFrame可以理解为多个由 Series 序列组成的字典，每个序列（也就是每一列）都有自己的名称，并且所有序列的长度必须相等。每列的数据类型可以不同，列名可以自定义，同时也支持行索引。Series 详见 Series的应用Data
作者：Zarten 知乎专栏：python数据分析与挖掘深入详解 知乎ID： Zarten 简介： 互联网一线工作者，尊重原创并欢迎评论留言指出不足之处，也希望多些关注和点赞是给作者最好的鼓励 ！概述pandas作为数据分析强大的库，是基于numpy数组构建的，专门用来处理表格和混杂的数据。pandas中最主要的两个数据结构就是：Series和DataFrame。接下来讲
