Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...PandasGUI 是一个库，通过提供可用于制作 安装 PandasGUI 使用pip 命令像安装任何其他 python 库一样安装 PandasGUI。...让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...如果您想快速概览数据，从检查汇总统计数据到绘制数据，PandasGUI 是一个很好的工具，可以轻松完成，无需代码。
一、数据处理基础与常见场景在构建数据仪表板时，数据清洗是首要环节。...# 避免笛卡尔积的合并方式merged = pd.merge(orders, customers, on='customer_id', how='left', validate='m:1')二、进阶数据处理技巧当处理仪表板所需的聚合数据时...pd.api.types进行类型验证使用df.query()进行高效数据过滤定期使用df.info(memory_usage='deep')监控内存对分类数据优先使用category数据类型复杂转换操作优先使用...pd.eval()实现向量化通过掌握这些高级技巧，开发者可以构建出响应快速、数据精准的商业级数据仪表板。...实际项目中建议结合Dask等扩展库处理超大规模数据集，并采用分层缓存策略优化高频查询。
然而，传统的数据展示方式（如Excel表格）缺乏交互性和动态性，无法满足对数据深入探索的需求。这就导致了决策者难以从海量数据中迅速获取有价值的信息，从而影响了决策效率。...二、方案：构建基于Pandas的数据仪表板为了解决上述问题，我们可以利用Python中的Pandas库来创建一个功能强大的数据仪表板。...首先，使用Pandas读入数据并做一些预处理工作，例如将下单时间转换为日期格式、计算每笔订单的总金额等。然后根据需求编写相应的函数实现数据聚合与筛选逻辑。...# 这里仅提供概念性代码示例，实际应用时需要根据具体情况进行调整import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取数据df = pd.read_csv...，不仅能够让用户以更加直观的方式浏览和探索数据，而且大大缩短了从数据收集到得出结论的时间周期。
作者：Erik Marsja 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 电子工业出版社天猫旗舰店有售 ---- 本文，我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML...首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。...用Python载入数据 对于数据分析和可视化而言，我们通常都要载入数据，一般是从已有的文件中导入，比如常见的CSV文件或者Excel文件。...从CSV文件中读入数据，可以使用Pandas的read_csv方法。...中读取数据并转化为DataFrame类型 本文中，学习了用Pandas的read_html函数从HTML中读取数据的方法，并且，我们利用维基百科中的数据创建了一个含有时间序列的图像。
，结合PyQt5与pandas库，制作了一个简单的数据处理可视化工具。...，我们会在pandas学习笔记中进行详细介绍~ 2.4.合并清洗后的数据 这一步就比较简单了，直接将需要合并的数据添加的列表中，然后concat合并即可。...这一部分我们在后续 pandas学习笔记中也会详细介绍~ 4.1.数据透视（pivot_table） pandas.pivot_table(data, values=None, index=None,...) 分组统计是pandas很大的模块，这里也不做过多的介绍，大家可以关注后续 pandas学习笔记系列。...每个槽函数其实都是利用到的python基础知识或者pandas基础数据处理知识，熟练掌握后便可很方便理解和实现。 下载代码 在【凹凸数据】公众号回复“0908”，可以领取源代码
Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。...创建Pandas数据帧的六种方法如下： 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...2、手工创建Pandas DataFrame 接下来让我们看看如何使用pd.DataFrame手工创建一个Pandas数据帧： df = pd.DataFrame(data=['Apple','Banana...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame： fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样： ?
然后制作一个词云表现表现出来，所谓的词云，就是类似于这样的一张图片 ? ，显然还是图片让我们对单词出现的热度一目了然。 问题难点 数据量太大，而我的电脑内存只有32G，无法将数据一次性装入内存。...import dask.bag as db import ujson as json #听说用ujson解析比普通json快好几倍哦 import pandas as pd import numpy...使用分词，把句子转化成单词 step 4：对每个单词进行hash,对于相同的hash值，写进txt文件 step 5: 对于同一个单词，肯定在一个txt文件中，分别统计单词的出现频率 step 6: 制作词云...在这片文章的剩下内容，我将针对这六个步骤进行详细讲解： tempDir = 'E:/研究生阶段课程作业/python/好玩的数据分析/制作亚马逊200G用户评论词云' #把评论数据分散到这个文件下下面的...\研究生阶段课程作业\python\zhihu_bigdata\complete.json.gz')): sentence = eval(each) # turn string to dict
上面的两个动图，就是条形竞赛图和折线竞赛图，今天我们就来看看都有哪些方便的方法来制作呢 在线制作 有很多在线的网站都可以制作上述类似的竞赛图，下面我们来介绍萝卜哥常用的两个 flourish 首先推荐一个国外的网站...-- flourish，该网站可以在线制作大量精美的图表，其中动图图表尤为强大 有大量的例子供我们选择 还有如下条形竞赛图例子，是不是很惊艳 条形竞赛图也是完全支持的，下图就是制作页面，我们可以上传数据....csv', index_col=index_col, parse_dates=parse_dates) bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif') 根据数据的多少以及电脑配置的高低...Matplotlib 上面既然说到了 Matplotlib，那么我们就来看看使用原生的 Matplotlib 该如何绘制动态竞赛图呢 Matplotlib 中动画实现的原理就是让多幅图连续播放，每一幅图叫做一帧(...下面再来看看动态折线图的绘制方法 import pandas_alive import pandas as pd covid_df = pd.read_csv('covid19.csv', index_col
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
我最近为一部关于美国的阿片样物质危机的纪录片制作了一些动态图形，所以我会在这篇文章中使用相关的数据。...数据来自美国国家药物滥用研究所和CDC的公开数据，可以从以下网址下载： https://www.drugabuse.gov/sites/default/files/overdose_data_1999-...2015.xls 本文将使用matplotlib和seaborn绘制图形，同时使用numpy和pandas处理数据。...我还编写了一个辅助函数，可以从感兴趣的行加载数据，之后绘图会用到。...这里i表示动画帧的索引。你可以选择在i帧中可见的数据范围。之后我使用seaborn的线图绘制选定数据。最后两行我调整了一些尺寸，使图形看起来更美观。
我最近为一部关于美国的阿片样物质危机的纪录片制作了一些动态图形，所以我会在这篇文章中使用相关的数据。...数据来自美国国家药物滥用研究所和CDC的公开数据，可以从以下网址下载：https://www.drugabuse.gov/sites/default/files/overdose_data_1999-2015....xls 本文将使用matplotlib和seaborn绘制图形，同时使用numpy和pandas处理数据。...我还编写了一个辅助函数，可以从感兴趣的行加载数据，之后绘图会用到。...这里i表示动画帧的索引。你可以选择在i帧中可见的数据范围。之后我使用seaborn的线图绘制选定数据。最后两行我调整了一些尺寸，使图形看起来更美观。
row_data = df.loc[index, ['Column1', 'Column2', 'Column3']].to_dict() new_data.append(row_data)...pd.DataFrame.from_dict(new_data).to_excel("new_data.xlsx", index=False) 在这个例子中，我们通过遍历DataFrame的索引来获取每一行的数据...通过解决实际问题，你将更好地理解和运用Pandas的强大功能。 结语 Pandas是Python中数据处理领域的一颗明星，它简化了从Excel中读取数据到进行复杂数据操作的过程。...Pandas作为一个强大而灵活的数据处理工具，在Python数据科学领域广受欢迎。从基础的数据读取、操作到高级的数据处理和分析，Pandas提供了丰富的功能，能够满足各种数据处理需求。...以上仅仅是使用Pandas进行Excel数据处理的入门介绍。Pandas提供了丰富的功能，可以满足各种数据处理需求，包括数据清洗、转换和分析等。
s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...) major_axis axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data...，dict，constant和另一个数据帧(DataFrame) items axis=0 major_axis axis=1 minor_axis axis=2 dtype 每列的数据类型 copy...复制数据，默认 - false 创建面板 可以使用多种方式创建面板 从ndarrays创建 从DataFrames的dict创建 从3D ndarray创建 # creating an empty panel
从今天开始连载数据分析利器 pandas 的系列文章，推荐 Pycharm 集成 Python3.6+；无论你是零基础小白，还是已经上手过 pandas，你都可以在本次系列中学到一些干货。...摘自百度百科：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数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...pandas 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，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。...作为系列的开篇，本文的中心任务是让每一个读者都熟悉 pandas 中的一种数据结构的概念和基本操作，它就是 Series 。 ?...对于切片，要注意两点：一是下标是从 0 开始的，二是前闭后开区间，[1:3] 只包括下标 1、2，也就是 Series 的第二、第三个数据，注意切片的下标和 Series 的 index 没有关系。
本教程将详细介绍Pandas的各个方面，包括基本的数据结构、数据操作、数据过滤和排序、数据聚合与分组，以及常见的数据分析任务。 什么是Pandas？...Pandas可以从各种数据源中读取数据，包括CSV文件、Excel文件、数据库等。...从CSV文件中读取数据（案例3：读取CSV文件） import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df) 输出结果： Name Age...Country 0 John 25 USA 1 Mary 30 Canada 2 Mark 35 UK 从Excel文件中读取数据（案例4：读取Excel文件）...数据操作 在数据操作方面，Pandas提供了丰富的功能，包括数据选择和索引、数据切片和过滤、数据缺失值处理、数据排序和排名等。
内容大纲 一、Modbus协议帧结构全解析1. 通用帧结构剖析 - 地址域、功能码、数据域、错误校验域 - 大端序与小端序问题2....三种变体的帧结构对比 - RTU二进制帧示例：`[地址][功能码][数据][CRC]` - ASCII文本帧示例：`:[地址][功能码][数据][LCR]CRLF` - TCP/IP帧结构：...典型错误场景分析 - 非法地址 - 非法数据值 - 从站设备忙 五、协议实现实战技巧1. 通信优化建议 - 轮询间隔的最佳设置 - 混合读写操作减少通信量2....协议帧结构图示（用不同颜色标注各部分）2. 功能码操作流程图3. 错误处理状态机图4....这篇技术深度文章将帮助读者从"知道Modbus"升级到"精通Modbus"，为实际工程应用打下坚实基础。
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式)，也体验过它的强大功能，在Pandas模块当中被称作是pivot_table，今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...导入模块和读取数据 那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据，数据集是北美咖啡的销售数据，包括了咖啡的品种、销售的地区、销售的利润和成本、销量以及日期等等 import pandas as pd def...，读者也可以根据自己的习惯来进行数据的读取 df = load_data() df.head() output 通过调用info()函数先来对数据集有一个大致的了解 df.info() output...pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 4248 entries, 0 to 4247 Data columns (total 9 columns...values=['sales', 'cost'], aggfunc='sum', fill_value=0, margins=True) output 最后的最后，我们调用pivot_table函数来制作一个
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。...你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...pandas自身有很多内建方法可以简化从DataFrame和Series对象生成可视化的过程。另一个是seaborn，它是由Michael Waskom创建的统计图形库。...使用之前的小费数据，我们可以使用Series的plot.hist方法制作小费占总费用百分比的直方图(见图9-21)： In [92]: tips['tip_pct'].plot.hist(bins=50...关于作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney）是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。
我们将用一个名为cufflinks的封装器来使用Pandas数据。...在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的...Pandas数据帧）： df['claps'].iplot(kind='hist', xTitle='claps', yTitle='count', title='Claps...正如我们所看到的，我们可以将Pandas与plotly+cufflinks结合起来。...接下来使用下面的代码制作一个关于作者TDS文章的数据框，看看趋势是如何变化。
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