# 从 NumPy 到 Pandas：数据处理的转变
在数据科学与分析领域，NumPy 和 Pandas 是两个非常重要的库。NumPy 提供了支持高维数组及其相关操作的功能，而 Pandas 则是在此基础上进一步提供了更为灵活和强大的数据结构，专用于处理表格数据。本文将带您了解如何将 NumPy 数组转换为 Pandas 数据框（DataFrame）并通过代码示例进行详细说明。
## Num
# Python 中的 NumPy 和 SciPy 函数：一个科普之旅
Python 是一种强大的编程语言，尤其在科学计算和数据分析领域。两个重要的库，NumPy 和 SciPy，在这方面发挥了重要作用。本文将扒一扒这两个库中的常用函数，并通过代码示例帮助您更好地理解它们的用法。
## NumPy：科学计算的基础
NumPy（Numerical Python）是 Python 的一个库，提供
众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
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1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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Python与量化投资从基础到实战第三章 Python 进阶3.1 NumPy 的使用NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包。import numpy as np一旦在代码中看到np，就是使用了NumPy。多维数组 ndarray 一个快速、灵活的大数据容器。一维数组data=[1,2,3,4]
arr=np.array(data)
arr
array([1, 2, 3, 4])多维数组d
在数据科学与机器学习的领域，Python 编程中的 NumPy (np) 和 SciPy (sp) 库是我们常用的两个工具。通过 NumPy，我们能够高效地处理大规模的数组和矩阵计算，SciPy 则为我们提供了更多的高层次数学工具与算法。本篇博文将围绕“python 编程 np 和 sp”的几个常见问题进行深入分析。
> **用户原始反馈：**
> “我在使用 NumPy 和 SciPy 时遇到
数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集。后续的章节主要围绕pandas讲解。 numpy和pandasnumpy的数据结构是n维的数组对象，叫做
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2023-10-14 14:04:23
837阅读
import numpy as np
import pandas as pd
# 加法 sum函数 输出 np.nan
# pd.Series.sum np.nan 为 0
print(
pd.Series([np.nan, 1]).sum()
)
原创
2024-04-06 07:37:06
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import pandas as pd
import numpy as np
def main() -> None:
df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(-1, 2))
df.columns = ["a", "b"]
df = df.reset_index().reset_index() #.reset_index()
原创
2024-02-20 08:20:24
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文章目录1、PDB2、PySnooper 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/ziUIyYPpAjq-g_CgQ_kFcQ 1、PDBpdb是Python中的一个内置模块，启用pdb后可以对代码进行断点设置和跟踪调试。为了演示方便，我们准备一个样例程序pdb_test.py： 之后在终端中输入python -m pdb pdb_test.py命令，进入pdb的调试模式：
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2023-11-30 15:53:49
64阅读
机器学习之Python常用函数及模块整理1. map函数2. apply函数3. applymap函数4. groupby函数5. agg函数6. lambda函数7. rank函数8. pandas set_option函数: 数据框展示设置9. eval和ast.literal_val：字符串解析10. python中日期函数10.1 strftime函数: datetime类--->
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2023-11-30 22:26:32
23阅读
Numpy模块导入import numpy as np创建通过Python列表直接传入1层，2层嵌套列表，变为1维，2维数组a = np.array([1,2,3,4])b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])通常，我们无法事先知道数组元素的具体值，但是数组大小是已知的。 这时可以用下面几种方法生成数组。zeros 函数生成元素全部为0的数组
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2023-12-10 22:16:51
124阅读
python作为一种具有相对简单语法的高级解释语言，即使对于那些没有编程经验的人来说，Python也是简单易操作的。强大的Python库让你事半功倍。在处理文本信息时，通常我们需要从word、PDF文档中提取出信息，而PDF是最重要和最广泛使用的用来呈现和交换文件的数字媒体之一，。PDF包含有用的信息，链接和按钮，表单域，音频，视频和业务逻辑。python库很好地集成并提供处理非结构化数据源。运用
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2023-09-14 08:16:12
305阅读
产品经理都在做什么？——浅谈产品实现的流程作者：山重水复 撰写日期：2011-9-28产品经理，Product Design（Manager），PDM/PD。产品多种多样，水杯、家电、食品……这里特指互联网领域的产品。产品经理也是指互联网领域做产品的人。我们今天来谈谈产品经理，即PD，都是些什么人？都在做什么？一、谁是产品经理？有本很神奇的书《人人都是产品经理》，说的挺好，
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2023-10-25 18:41:22
85阅读
np.ones()numpy.zero()和ones一样，只不过一个生成都为1的矩阵，一个都为0在官方的API文档中，对于np.ones的叙述如下：numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)通俗理解就是：shape参数产生一个什么形状的numpy矩阵np.ones(5)这就是一个一行五列的矩阵np.ones((2,3)) 这就是一个
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2023-07-04 21:16:24
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NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。实例import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print (np.sin(a*np.pi/1
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2023-07-03 20:22:35
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一.用于数组的文件输入输出1.将数组以二进制格式保存到磁盘np.save和np.load是读写磁盘数据的两个主要函数。默认情况下，数组是一未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。arr=np.arange(10)
np.save('some_arr',arr) #np.save将数组保存到磁盘，文件名为some_arr.npy
print(np.load('some_a
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2023-06-26 10:36:09
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在现代数据分析中，用户常常需要依赖Pandas（pd）与Python的结合，以便进行高效的数据处理与分析。然而，在这种融合过程中，可能会遇到各种问题，本文将详细记录"pd融合Python"的问题解决过程，包括背景、现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
### 用户场景还原
某数据分析团队在使用Pandas进行大规模数据分析时，发现运行时间远超预期。团队使用Python处理超过10GB
## Python遍历pd的方法
### 1. 流程概述
为了帮助小白实现Python遍历pd，我们将按照以下步骤进行：
1. 导入必要的库
2. 读取数据
3. 遍历数据
4. 处理每个元素
下面将逐步详细介绍每个步骤需要做的事情，以及相应的代码和注释。
### 2. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入pandas库，这是一个流行的数据处理库，可以方便地操作和处理数据。
```
原创
2023-09-17 17:56:59
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# Python中的Pandas库：数据分析的强大工具
在数据科学的世界里，Python是最受欢迎的编程语言之一，而Pandas库则是Python中用于数据操作和分析的重要工具。Pandas可以让我们轻松地处理和分析大规模数据集。因此，了解Pandas库的基本用法，对任何从事数据分析的工作者来说都是至关重要的。
## 什么是Pandas？
Pandas是一个开源的Python库，提供了数据结
# Python中获取pd行数的方法
## 引言
在数据处理和分析的过程中，我们经常会使用Python的pandas库来处理和操作数据。而在处理数据的过程中，有时候我们会需要知道数据集的行数。本文将介绍如何使用Python的pandas库来获取数据集的行数。
## 流程概述
首先，让我们来了解一下获取数据集行数的整个过程。下面的流程图展示了这一过程的主要步骤：
```mermaid
er
原创
2023-09-11 08:55:56
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