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【整理】pandas教程

辛苦整理的,非常不错,可以用来学习pandas的基本操作。 正文目录: pandas教程:[1]DataFrame入门 pandas教程:[2]DataFrame选择数据 pandas教程:[3]DataFrame切片操作 pandas教程:[4]Dataframe筛选数据 pandas教程:[5]读取csv数据 pandas教程:[6]计数统计 pandas教程:[7]筛选计数统计 pandas教程:[8]数据分组 pandas教程:[9]MultiIndex用法 pandas教程:[10]groupby选择列和迭代 pandas教程:[11]aggregate分组计算 pandas教程:[12]transformation标准化数据 pandas教程:[13]agg分组多种计算 pandas教程:[14]按月分组 pandas教程:[15]移动复制删除列 pandas教程:[16]字符串操作 pandas教程:[17]字符串提取数据 pandas教程:[18]匹配字符串 pandas教程:[19]读写sql数据库 pandas教程:[20]广播 pandas教程:[21]带有缺失值的计算 pandas教程:[22]填充缺失值 pandas教程:[24]删除缺失数据 pandas教程:[25]插值法填补缺失值 pandas教程:[26]值替换 pandas教程:[27]散点图和抖动图 pandas教程:[28]散点图添加趋势线 pandas教程:[29]柱形图 pandas教程:[30]直方图 pandas教程:[31]箱形图
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pandas 教程:[1]DataFrame 入门.........................................................................2
pandas 教程:[2]DataFrame 选择数据-1...............................................................6
pandas 教程:[3]DataFrame 切片操作..................................................................8
pandas 教程:[4]Dataframe 筛选数据.................................................................10
pandas 教程:[5]读取 csv 数据............................................................................12
pandas 教程:[6]计数统计..................................................................................15
pandas 教程:[7]筛选计数统计............................................................................17
pandas 教程:[8]数据分组..................................................................................19
pandas 教程:[9]MultiIndex 用法.......................................................................21
pandas 教程:[10]groupby 选择列和迭代............................................................23
pandas 教程:[11]aggregate 分组计算...............................................................26
pandas 教程:[12]transformation 标准化数据.....................................................29
pandas 教程:[13]agg 分组多种计算...................................................................30
pandas 教程:[14]按月分组................................................................................33
pandas 教程:[15]移动复制删除列.......................................................................35
pandas 教程:[16]字符串操作.............................................................................39
pandas 教程:[17]字符串提取数据.......................................................................41
pandas 教程:[18]匹配字符串.............................................................................43
pandas 教程:[19]读写 sql 数据库.......................................................................47
pandas 教程:[20]广播.......................................................................................49
pandas 教程:[21]带有缺失值的计算....................................................................51
pandas 教程:[22]填充缺失值.............................................................................52
pandas 教程:[24]删除缺失数据..........................................................................55
pandas 教程:[25]插值法填补缺失值....................................................................56
pandas 教程:[26]值替换...................................................................................58
pandas 教程:[27]散点图和抖动图.......................................................................61
pandas 教程:[28]散点图添加趋势线....................................................................64
pandas 教程:[29]柱形图...................................................................................66
pandas 教程:[30]直方图...................................................................................70
pandas 教程:[31]箱形图...................................................................................72

pandas 教程:[1]DataFrame 入门
pandas 是 python 环境下最有名的数据统计包,而 DataFrame 翻译为数据
框,是一种数据组织方式,这么说你可能无法从感性上认识它,举个例子,你
大概用 过 Excel,而它也是一种数据组织和呈现的方式,简单说就是表格,而
在在 pandas 中用 DataFrame 组织数据,如果你不 print DataFrame,你看
不到这些数据,下面我们来看看 DataFrame 是如何使用的。
1. 首先是引入 pandas 和 numpy,这是经常配合使用的两个包,pandas
依赖于 numpy,引入以后我们可以直接使用 np/pd 来表示这个两个模
块
2. 先创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的 id,可以
标识每一行的唯一值
3. 为了快速入门,我们看一下如何创建一个 6X4 的数据:randn 函数用于
创建随机数,参数表示行数和列数,dates 是上一步创建的索引列

4. 我们还可以使用字典来创建数据框,例如创建一个列名为 A 的数据框,
索引是自动创建的整数
5. 这又是一个字典创建 DataFrame 的例子
6. 假如字典内的数据长度不同,以最长的数据为准,比如 B 列有 4 行:
7. 可以使用 dtypes 来查看各行的数据格式

8. 接着看一下如何查看数据框中的数据,看一下所有的数据
9. 使用 head 查看前几行数据(默认是前 5 行),不过你可以指定前几行
10. 查看前三行数据
11. 使用 tail 查看后 5 行数据
12. 查看数据框的索引
13. 查看列名用 columns

14. 查看数据值,用 values
15. 查看描述性统计,用 describe
16. 使用 type 看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——
DataFrame 数据
17. 使用 T 来转置数据,也就是行列转换
18. 对数据进行排序,用到了 sort,参数可以指定根据哪一列数据进行排
序。
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