说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！...目录 安装与数据介绍 安装与配置 检查数据 探索性分析 pandas数据结构 series对象 dataframe对象 访问series元素 使用索引 使用.loc与.iloc 访问dataframe元素...6位，而对于分析来说并没有必要，所以我们调整为小数点后两位 >>> pd.set_option("display.precision", 2) 检查数据 之前已经使用Pandas Python库导入了...Series对象 Python最基本的数据结构是list，这也是了解pandas.Series对象的一个很好的起点。...使用.loc和.iloc会发现这些数据访问方法比索引运算符更具可读性。因为在之前的文章中已经详细的介绍了这两种方法，因此我们将简单介绍。更详细的可以查看【公众号：早起python】之前的文章。
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python..., 需要注意 Pandas里面没有一种数据结构对应行的概念 创建DataFrame name_list = pd.DataFrame({'姓名':['Tome','Bob'],'职业':['AI工程师'...查看数据类型及属性 # 查看df类型 type(df) # 查看df的shape属性，可以获取DataFrame的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame...中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据...传入的是索引的序号，loc是索引的标签 使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]
---- 答案：A、B、D 解析： A：是 pandas 提供的指定方法，此外还有 df.tail 可以查看倒数n笔记录 B：df.iloc 可以指定位置索引，从而得到记录。...刚好本题加载数据时没有指定行索引，因此默认的行索引的值与位置索引一致。因此本答案有效。但是这是取巧的做法，如果行索引改变，那么此写法将导致错误结果。因此不推荐使用。...---- 答案：B、C、D B：df 本质上是通过 numpy 数组保存数据，为了与 numpy 尽可能保持用法一致，因此 pandas 为 df 设置了 shape 属性，能获取二维长度，他是一个元组...(行,列) C：len 是一个 python 的函数，可以获取任何集合对象的长度。...---- 答案：B、D、E B：df 本质上是通过 numpy 数组保存数据，为了与 numpy 尽可能保持用法一致，因此 pandas 为 df 设置了 shape 属性，能获取二维长度，他是一个元组
7.5 数据索引和选择 原文：Data Indexing and Selection 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data...序列中的数据选择 我们在上一节中看到，Series对象在很多方面都像一维 NumPy 数组，并且在许多方面像标准的 Python 字典。...Python 风格索引： data.iloc[1] # 'b' data.iloc[1:3] ''' 3 b 5 c dtype: object ''' 第三个索引属性ix是两者的混合...loc和iloc的显式特性，使它们在维护清晰可读的代码时非常有用；特别是在整数索引的情况下，我建议使用这两者，来使代码更容易阅读和理解，并防止由于混合索引/切片约定而导致的细微错误。...149995 New York 141297 Texas 695662 Name: area, dtype: int64 ''' 属性风格的列访问，与字典风格的访问，实际上访问了完全相同的对象
有时会在没有明显的链式索引的情况下出现SettingWithCopy警告。这些就是SettingWithCopy旨在捕捉的错误！...如果您正在使用 IPython 环境，还可以使用制表符补全来查看这些可访问的属性。....iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数例如5。 一个整数数组或列表[4, 3, 0]。 一个带有整数1:7的切片对象。 一个布尔数组。...') In [322]: 5 in index Out[322]: True 如果没有指定数据类型，Index 将尝试从数据中推断数据类型。...有时会在没有明显的链式索引的情况下出现SettingWithCopy警告。这些是SettingWithCopy旨在捕获的错误！
上一篇总结了Python数据处理包Pandas的DataFrame，介绍了Axes相关的属性和方法。文章的图形展示效果不是很友好，再换一种形式。 同时继续总结，数据框的访问相关的属性和方法。...01 轴(Axes) 相关 构造一个数据框 In [1]: import datetime as dt In [3]: import pandas as pd In [4]: df = pd.DataFrame...对象 In [52]: df.get('id').get('p2').item() # item返回Python原生对象Out[52]: 3In [55]: type(df.get('id...数据读取的常见错误 头条、阿里、快手、百度面试实录 ?...Python数据与机器学习 致力于做最有态度、走心的原创公众号 长按二维码订阅 ? 给个好看
1.2 Pandas中的数据结构 对于pandas这种数据分析库而已，我们都可以通过与传统的集合对象来理解，pandas提供了类似集合的数据结构，也提供了对应属性和方法，我们只需要把数据封装到pandas...index：表示传入的索引，必须是唯一的，且与数据的长度相同。若没有传入索引，则创建的Series类对象会自动生成0~N的整数索引。 dtype：表示数据的类型。...pandas中可以使用[]、loc、iloc、at和iat这几种方式访问Series类对象和DataFrame类对象的数据。...使用loc和iloc访问数据 pandas中也可以使用loc和iloc访问数据。...1.5.3.2 使用分层索引访问数据 掌握分层索引的使用方式，可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象的数据 pandas中除了可以通过简单的单层索引访问数据外，
import sys sys.path 您可能遇到此错误的一种方法是，如果您的系统上安装了多个 Python，并且您当前使用的 Python 安装中没有安装 pandas，则可能会遇到此错误。...import sys sys.path 您可能遇到此错误的一种方式是，如果您的系统上有多个 Python 安装，并且您当前使用的 Python 安装中没有安装 pandas。...import sys sys.path 您可能遇到此错误的一种方式是，如果您的系统上有多个 Python 安装，并且您当前使用的 Python 安装中没有安装 pandas。...通过请求 pandas 的dtypes属性，可以检查 pandas 如何解释每列的数据类型： In [5]: titanic.dtypes Out[5]: PassengerId int64...此DataFrame中的数据类型为整数（int64）、浮点数（float64）和字符串（object）。 注意 请求dtypes时，不使用括号！dtypes是DataFrame和Series的属性。
每个组件本身都是一个 Python 对象，具有自己的独特属性和方法。 通常，您希望对单个组件而不是对整个数据帧进行操作。...另见 Python 运算符官方文档 Python 数据模型官方文档 将序列方法链接在一起 在 Python 中，每个变量都是一个对象，并且所有对象都具有引用或返回更多对象的属性和方法。...在这种情况下，静默意味着没有引发任何错误并且没有发出警告。 这有点危险，需要用户熟悉 Pandas。 数字列也缺少值，但返回了结果。 默认情况下，pandas 通过跳过数值列来处理缺失值。...因为将整个序列而不是每个元素作为True或False都没有意义，Pandas 都会引发错误。 Python 中的许多对象都具有布尔表示形式。 例如，除 0 以外的所有整数都被视为True。...空的数据帧或序列不会求值为True或False，而是会引发错误。 通常，要检索 Python 对象的真实性，请将其传递给bool函数。
是 Python 为解决数据分析而创建的，详情看官网 (https://pandas.pydata.org/)。...和学习 numpy 一样，学习 pandas 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数据表当对象，我们就按着数据表的创建、数据表的存载、数据表的获取、数据表的合并和连接、数据表的重塑和透视...Series s 也是一个对象，用 dir(s) 可看出关于 Series 所有的属性和内置函数，其中最重要的是 用 s.values 打印 s 中的元素 用 s.index 打印 s 中的元素对应的索引...DataFrame 我们可以从头或从尾部查看 DataFrame 的 n 行，分别用 df2.head() 和 df2.tail(n)，如果没有设定 n，默认值为 5 行。...原因是 Python 会把 df['idx_i'] 当成切片 columns，然后发现属性中没有 'idx_i' 这一个字符，会报错的。 个人建议，只用 loc 和 iloc。
启用自动和明确的数据对齐。 允许直观地获取和设置数据集的子集。 在本节中，我们将重点放在最后一点上：即如何切片、切块和通常获取和设置 pandas 对象的子集。...注意 Python 和 NumPy 索引运算符 [] 和属性运算符 . 提供了对 pandas 数据结构的快速简便访问，适用于各种用例。...查看更多内容请参考按位置选择，高级索引和高级分层。 .loc、.iloc，以及[]索引可以接受callable作为索引器。查看更多内容请参考按 callable 选择。...如果您在 IPython 环境中使用，还可以使用制表符补全来查看这些可访问的属性。....iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数，例如5。 一个整数列表或数组[4, 3, 0]。 一个带有整数1:7的切片对象。 一个布尔数组。
数据查看、转置 2. 添加、修改、删除值 3. 排序 3.2.5 Index索引对象 1.索引对象概述 2. 索引对象操作 3....pandas中可以使用[]、loc、iloc、at和iat这几种方式访问Series类对象和DataFrame类对象的数据。...使用loc和iloc访问数据 pandas中也可以使用loc和iloc访问数据。...使用分层索引访问数据 掌握分层索引的使用方式，可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象的数据 pandas中除了可以通过简单的单层索引访问数据外，还可以通过复杂的分层索引访问数据...使用loc和iloc访问数据 使用iloc和loc也可以访问具有分层索引的Series类对象或DataFrame类对象。
一般在jupyter的一个cell中只默认输出最后一行的变量，要想前面行的数据，需要调用print()方法； 其中，.iloc只按整数位置进行选择，其工作方式与Python列表类似，.loc只通过索引标签进行选择...打印： 花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 类别 1 错误数据 错误数据 错误数据 错误数据 错误数据 2 错误数据 错误数据 错误数据 错误数据 错误数据 3 4.7...3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 错误数据 错误数据 错误数据 错误数据 错误数据 （8）缺失值处理 判断缺失值...（3）查看数据 查看movie_data表的规模： movie_data.shape 打印： (1000209, 10) 显然，合并后的表有3个属性。...查看Age属性的唯一值： movie_data['Age'].unique() 打印： array([ 1, 50, 25, 35, 18, 45, 56], dtype=int64) 可以看到，共有7
一、查看数据 数据表的基本信息查看 info（） 在Python中，info()函数是pydoc模块中的一个函数，用于提供关于Python对象的详细信息的帮助文档。...示例 【例】请利用python查看上例中sales.csv文件中的数据表的大小,要求返回数据表中行的个数和列的个数。 关键技术：使用pandas库中DataFrame对象的shape()方法。...关键技术: dtype属性和dtypes属性 在上例代码的基础上,对于series数据可以用dtype查看,对于dataframe数据可以用dtypes查看，程序代码如下所示： 查看具体的数据分布...强制类型转换 在Python中，可以使用强制类型转换来将一个对象转换为另一种数据类型。下面是几种常见的强制类型转换的方法： int()：将对象转换为整数类型。...iloc() 在Python中，iloc()函数是Pandas库中的一个用于根据索引位置选取数据的函数。iloc是"index location"的缩写。
---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化 ---- In[1]: import pandas...选取Series数据 # 读取college数据集，查看CITY的前5行 In[2]: college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM...# 下面尝试选取两列，导致错误 In[55]: college[:10, ['CITY', 'STABBR']] -------------------------------------------..._getbool_axis(key, axis=axis) /Users/Ted/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py
一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...[:,0] out： a 1 b 3 Name: one, dtype: int64 访问多列 python df[['one','two']] df.iloc[:...，默认为False limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN 五、数据分析流程及Pandas应用 1、打开文件 python #打开csv文件 pd.read_csv...python #查看前五行 df.head() #查看尾五行 df.tail() #查看随机一行 df.sample() 3、查看数据信息 python #查看数据集行数和列数 df.shape #查看数据集信息
Contents 1 pandas 库概述 2 安装 pandas 3 pandas 库使用 4 pandas数据结构介绍 4.1 Series数据结构 4.2 DataFrame数据结构 4.3 索引对象...数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，pandas 是首选 python 库之一。...由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创建一个 0 到 N-1（ N 为数据的长度）的整数型索引。...索引对象 pandas 的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。...库的基本结构的一些特性，如何创建 pandas 对象、指定 columns 和 index 创建 Series 和 DataFrame 对象、赋值操作、属性获取、索引对象等，这章介绍操作 Series
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...探索性分析 查看DataFrame数据信息 data.shape data.ndim # 获取数据的维度信息 data.index # 获取索引 data.columns #获取列名 查看数据行列对象信息...，我们只需要获取其中的值，因此指定 .values 属性。...sub.xs('1001A', axis=1) 简单绘图 在 Python可视化工具概览 中我们提到过数据处理和可视化一条龙服务的Pandas，Pandas不仅可以进行数据处理工作，而且其还封装了一些绘图方法...看这里 >>> Python简单高效的可视化神器——Seaborn 后面会继续介绍关于pandas的更多技巧和高级操作。
Pandas Python Data Analysis Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于...Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。...Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...In [7]: #Series中会出现 引用传地址问题 nd1[0] = 1000 S[0] Out[7]: 6 In [8]: #对象.属性 S.a Out[8]: 6 In [9]: #key S
Pandas简介 Pandas也是Python数据分析和实战的必备工具包之一，它提供了快速灵活的数据结构，简单的直观的处理关系型数据。可以方便的处理像Excel或者数据库中这样的结构化的数据。...=False) 除了data，index,上面见到过，dtype跟NumPy中的一样的，还有name属性，就是可以给当前的Series对象赋值一个名字。...Pandas常用操作 查看数据 在更多的时候，做数据分析，往往会从外部读取数据，常用的读取从excel表格数据，DataFrame可以便捷的去读excel数据。...('movie.xlsx') print(df.head())#查看 DataFrame 头部数据 print(df.tail(2)) #查看 DataFrame 尾部数据 代码运行结果： 使用head...内连接得到两个对象中都有的数据，对象A中a列和对象B中的a列都有1。左连接以对象A的a列为准，对象B中a列中没有的值，则取空。右连接则以对象B的a列为准。外连接则查询出全部的数据。
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