Python----数据分析-pandas.读/写不同数据源的数据读取数据是进行数据预处理、建模和分析的前提
原创
2022-08-12 12:01:10
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pandas 的读写函数简表 1、多年以来，人们已习惯于文本文件的读写，特别是列表形式的数据。如果文件每一行的多 个元素是用逗号隔开的， 则这种格式叫作CSV，这可能是最广为人知和最受欢迎的格式。 2、其他由空格或制表符分隔的列表数据通常存储在各种类型的文本文件中（扩展名一般 为.txt )。 3、
原创
2021-05-26 17:11:24
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在Pandas中，如果你有两个数据框（DataFrames），且它们的列数和列名都相同，你可以使用concat或merge函数将它们合并。以下是具体步骤：首先，导入Pandas库：import pandas as pd创建两个列数和列名都相同的数据框：df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B
原创
2023-09-22 18:46:42
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python DataFrame 筛选方法数据一览
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2022-10-03 23:28:05
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目录1 DataFrame1.1 构造dataframe 利用DataFrame函数1.2 常用操作（设置索引）1.3 MultiIndex与Panel1.4 Series2 基本数据操作2.1 索引操作2.2 赋值操作2.3
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2022-07-17 00:36:31
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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..
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2022-06-08 08:12:09
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Pandas DataFrame是具有标记轴（行和列）的二维大小可变、可能异构的表格数据结构。数据框
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2022-09-18 00:35:08
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1、聚合统计1.1描述统计#df.describe(),对数据的总体特征进行描述
df.groupby('team').describe()df.groupby('team').describe().T #列数太多，进行转置1.2统计函数#对分组对象直接使用统计函数，分组内数据进行计算，返回df形式的数据
#计算平均数
df.groupby('team').mean()#相关性系数
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2023-12-19 16:38:37
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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关性...
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2022-06-08 08:13:12
220阅读
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter在以前的一篇文章 图解Pandas的排序机制sort_values 详细介绍了如何使用pandas的内置函数sort_values来...
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2022-06-06 00:03:37
84阅读
前言
在当今数据驱动的时代，数据处理与分析已成为各行业不可或缺的技能。python中Pandas，它以简洁的语法和强大的功能，成为了数据处理必备工具。本文将带您深入了解 Pandas，从使用场景到核心功能，再到实际案例，展示这个数据处理能力
Pandas 的使用场景
Pandas 的应用范围极为广泛，几乎涵盖了所有需要数据处理的领域：
数据清洗与预处理：处理缺失值、异常值，转换数据格式，规范化数据
方法名函数功能sum()列的和main()算数平均数var()方差std()标准差corr()皮尔逊相关系数cov()协方差矩阵skew()三阶矩 偏度kurt()四阶矩 峰度describe()基本描述 协方差就是这样一种用来度量两个随机变量关系的统计量，协方差的结果有什么意义呢？如果结果为正值，则说明两个随机变量是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，也就是说一个人越猥琐就
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2024-07-28 15:41:27
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import pandas as pd import numpy as np 1、Series数据对齐 ps1 = pd.Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) ps2 = pd.Series(np.arange(5),index=['a','c', ...
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2021-09-23 15:12:00
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在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas DataFrame，存储可以是 SQ
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2022-09-18 00:35:22
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pandas: powerful Python data analysis toolkit 官方文档： ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 1. 导入包pandas 2. 获取文件夹下文件名称 3. 读前几行文件(.csv文件) 4. 读取文件和
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2018-04-20 11:20:00
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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as 修正错误数据...
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2022-06-08 07:30:54
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作者：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！ 一、数据读取的优化读取数据是进行数据
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2023-11-03 12:03:26
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什么是Pandas?
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，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。
一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集
基础是NumPy，提供了高性能矩
原创
2021-07-31 14:48:11
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我个人不是很熟悉数据库，不是很清楚什么是数据库风格。不过，通过简单的测试看一下这到底是什么功能，做一下简单的总结还是可以的。In [1]:import numpyas npIn [2]:import pandasas pdIn [3]:from pandasimport Series,DataFrameIn [4]:
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2021-07-08 13:45:23
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