对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用
转载
2020-04-05 17:51:00
248阅读
2评论
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。...
原创
2022-04-19 16:13:27
189阅读
为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等。 下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法。 .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据。
原创
2018-09-13 16:03:00
212阅读
统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数，可以将这些函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。
原创
2018-09-13 16:02:00
234阅读
目录df.replace（）df.map（）df.map（）df.replace（）import numpy as npimp
原创
2022-12-28 15:34:14
194阅读
#api DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True, pct=False) Compute numerical data ranks (1 through n) a ...
转载
2021-07-18 17:00:00
269阅读
2评论
要将自己或其他库的函数应用于Pandas对象，应该了解三种重要的方法。以下讨论了这些方法。 使用适当的方法取决于函数是否期望在整个DataFrame，行或列或元素上进行操作。 表明智函数应用：pipe() 行或列函数应用：apply() 元素函数应用：applymap() 表格函数应用 可以通过将函
原创
2018-09-13 15:54:00
169阅读
# encoding: utf-8
from __future__ import division
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import numpy as np
import pandas as pd
# 1.创建DataFrame的几种方式
#######1.1纯字典创建
students={'names':[
原创
2021-05-07 16:53:24
495阅读
在HQL中我经常使用开窗函数，后来做mysql（5.7）的数据处理，只能使用order等分组方式替代开窗函数。 而pandas中带有各种移动窗口，它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。 总共有3+1类。 主要有如下类： 还有pandas.rolling_xx方
转载
2019-12-24 11:17:00
746阅读
2评论
【Pands】常用函数总结数据导入pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据pd.read_table(filenaml)：解析URL、字符串或者HTML文件
转载
2023-05-18 17:13:41
85阅读
Python数据分析：Pandas常用函数用法import pandas as pd import numpy as np # apply函数# 模拟一份数据df = pd.DataFr
原创
2024-04-16 10:56:47
90阅读
shift函数是对数据进行移动的操作，假如现在有一个DataFrame数据df，如下所示：index value1A 0B 1C 2D 3那么如果执行以下代码：df.shift()就会变成如下：index value1A NaNB 0C 1D 2看一下函数原型：DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)参数periods：类型为int
原创
2021-01-11 09:52:10
655阅读
shift函数是对数据进行移动的操作，假如现在有一个DataFrame数据df，如下所示：index value1A 0B 1C 2D 3那么如果执行以下代码：df.shift()就会变成如下：index value1A NaNB 0C 1D 2看一下函数原型：DataFrame.shift(periods=1, freq=None, ax...
原创
2021-07-27 09:56:05
1010阅读
介绍Pandas正确来说应该是(paneldata&DataAnalysis)使目前基于Numpy，专用于数据预处理和数据分析的Python第三方库，最适合处理大型结构化表格数据。其中:Series一维，带标签数组DataFrame二维，Series容器，最常用Panel三维，DataFrame容器类似之前numpy函数中的例子，对于Python自带数据类型，其特点大多为：功能简单，操作复杂，效率
原创
2021-03-26 08:08:56
252阅读
1.dataframe和series中都有apply方法，dataframe中的apply方法需要指定axis参数，是对一行或者一列进行操作，比如求一列的最大值与最小值之差等；series中的apply方法与map方法一样，都是作用于
原创
2020-01-16 16:23:17
504阅读
在处理数据的时候，很多时候会遇到批量替换的情况，如果一个一个去修改效率过低，也容易出错。replace()是很好的方法。 1.基本结构： df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值，后面是替换后的值。 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部
转载
2018-12-20 11:13:00
315阅读
2评论
简单记录python、Pandas和numpy中常用函数。
原创
2024-08-12 19:44:01
7阅读
pandas.align() 函数用于将两个或多个数据结构（如 Series 或 DataFrame）对齐，使它们具有相同的索引（行标签）或列标签。这个函数在将数据结构进行操作或合并之前，确保它们具有相同的标签，从而更方便地进行数据处理。align() 函数的一般语法是：aligned_obj1, aligned_obj2, ... = obj1.align(obj2, join='outer',
原创
2023-08-29 10:58:42
582阅读
pandas常用函数整理，作为个人笔记。
仅标记函数大概用途做索引用，具体使用方式请参照pandas官方技术文档。
约定
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
带.的为Series或者DataFrame对象的方法，只列举了部分关键字参数。
1、基础
.values 获取值，返
转载
2021-07-23 14:16:22
361阅读
a
转载
2020-10-16 23:00:00
487阅读
2评论
