Python数据分析框架速查表：NumPy, SciPy, Pandas与Quandl

"该资源是一个关于NumPy、SciPy、Pandas和Quandl的数据处理速查表，涵盖了这些库的一些基本操作和功能。" 在数据科学领域，NumPy、SciPy、Pandas和Quandl是四个非常重要的库，它们各自在数据处理和分析中扮演着关键角色。 NumPy是Python中的一个基础库，主要用于处理大型多维数组和矩阵，同时也提供了大量的数学函数来操作这些数据结构。以下是一些NumPy的关键操作： 1. 创建数组：`arr = array([])` 可以用来创建一个空数组。 2. 获取数组形状：`arr.shape` 返回数组的维度。 3. 数组操作：`convolve(a, b)` 进行卷积操作；`arr.reshape()` 改变数组的形状。 4. 数值计算：`sum(arr)` 计算数组所有元素的总和；`mean(arr)` 计算平均值；`std(arr)` 计算标准差；`dot(arr1, arr2)` 计算两个数组的点积。 5. 函数应用：`vectorize()` 可以将标量函数转换为可以作用于数组的函数。 SciPy是基于NumPy的科学计算库，提供了更高级的数学、优化、统计和信号处理等功能。这里只列出了其部分基础功能： 1. 数组操作：与NumPy类似，可以进行数组的重塑、求和等操作。 Pandas是数据分析的核心库，它的DataFrame和Series数据结构非常适合处理表格数据。以下是一些Pandas的关键操作： 1. 创建数据结构：`s = Series(data, index)` 创建Series；`df = DataFrame(data, index, columns)` 创建DataFrame；`p = Panel(data, items, major_axis, minor_axis)` 创建Panel。 2. 数据选择：`df[col]` 选取列；`df.iloc[label]` 通过索引位置选取数据。 3. 数据操作：`df.index` 获取DataFrame的索引；`df.drop()` 删除指定行或列；`df1.reindex_like(df1, df2)` 使df1的索引与df2匹配。 4. 索引重置：`df.reset_index()` 将原索引设置为列；`df.reindex()` 重新排列数据的索引。 5. 查看数据：`df.head(n)` 显示前n行；`df.tail(n)` 显示后n行；`df.sort()` 对索引或列进行排序。 6. 转置和透视：`df.T` 转置DataFrame；`df.pivot(index, column, values)` 创建pivot表；`df.stack()` 展开数据；`df.unstack()` 层叠数据。 Quandl是一个在线数据平台，提供各种经济、金融数据。使用Quandl通常涉及下载和导入数据到Pandas DataFrame中进行进一步分析。 这个速查表提供了对这四个库的基本操作的快速参考，对于数据科学家和分析师来说是一个实用的工具。了解并熟练掌握这些操作能够极大地提升数据分析的效率。