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python数据分析之pandas包

参考链接： Python | 使用Pandas进行数据分析 相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的...值得一提的是，pandas能够轻松完成SQL、MySQL等数据库中的对数据库的查找或表连接等功能，对于大量数据，只需耐心花些时间完成上传数据工作，其后的数据处理速度完全不亚于数据库的处理速度，而且能够实现更高的灵活性...下面我们将通过Python中的pandas包完成常见的数据分析任务：  相关系数和协方差  import pandas.io.data as web from pandas import DataFrame...returns.cov() returns.corrwith(returns.IBM) #计算price和volume之间的相关系数 returns.corrwith(volume)  唯一值、值计数及成员资格...':range(3)}) #将df2中的数据对应到df1上，如果没有则删掉 pd.merge(df1,df2,on='key') #如果键不同，则分别进行指定 pd.merge(df1,df2,left_on

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我的机器学习pandas篇SeriesDataFrame

前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame...Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas...Series({3:"a",4:'b',5:"c"}) 索引切片 ser02[0:2] ser01["n"] 运算 类似ndarray运算 print(ser01[ser01>=2])#注意输出值用中括号括起来...] }) df2.cov() df2.corr() 唯一值，值计数，成员资格 唯一值unique，值计数value_counts，成员资格isin（等于用没里面的元素来过滤） df3=Series...([12,13,14,15,13,13,12,11,14]) df3.unique() df3.value_counts() df3[df3.isin([14,15])]#成员资格 层次索引 索引可以大于一维

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    Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

    用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...对时间序列很有效 18 .mode() 计算众数，返回频数最高的那（几）个 19 .mean() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格...8 read_json 读取JSON字符串中的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储的任意对象 11...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series

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    Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

    ，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...对时间序列很有效 18 .mode() 计算众数，返回频数最高的那（几）个 19 .mean() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格...8 read_json 读取JSON字符串中的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储的任意对象 11...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series

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    pandas处理字符串方法汇总

    字符串类型 Pandas中存在两种字符串类型：ObjectDtype类型和StringDtype类型。...使用字符串的str属性 Pandas中内置了等效python的字符串操作方法：str属性 df = pd.DataFrame(["Python Gudio 1991","Java Gosling 1990...Mckinney 2008 查找指定元素第一次出现的位置（索引号，左边第一个）；如果字符串中不包含该字符，则返回-1： df["Language"].str.find("a") 0 -1.0 1...1.0 2 NaN 3 1.0 Name: Language, dtype: float64 查找指定元素在最右边出现的位置；如果字符串中不包含该字符，则返回-1： df["Language...str.index：查找指定字符在字符串中第一次出现的位置（索引号） str.rindex：查找指定字符在字符串中最后一次出现的位置（索引号） str.capitalize：将字符串中的单词的第一个字母变成大写

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    python读取json文件转化为list_利用Python解析json文件

    本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...定义如下几个函数： ### 对嵌套的json进行拆包，每次拆一层 def json_to_columns(df,col_name): for i in df[col_name][0].keys(): #...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...=[] else np.nan for j in df[i]] df[i]=list1 return df 每次调用json_parse函数和list_parse函数都可以“拆一层”，重复调用这两个函数

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    查找字符串长度 在电子表格中，可以使用 LEN 函数找到文本中的字符数。这可以与 TRIM 函数一起使用以删除额外的空格。...=LEN(TRIM(A2)) 您可以使用 Series.str.len() 找到字符串的长度。在 Python 3 中，所有字符串都是 Unicode 字符串。len 包括尾随空格。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为 1。 您可以使用 Series.str.find() 方法查找字符串列中字符的位置。find 搜索子字符串的第一个位置。...按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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    5个例子学会Pandas中的字符串过滤

    在本文中，我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法： 是否包含一系列字符 求字符串的长度 判断以特定的字符序列开始或结束 判断字符为数字或字母数字 查找特定字符序列的出现次数 首先我们导入库和数据...我们将使用不同的方法来处理 DataFrame 中的行。第一个过滤操作是检查字符串是否包含特定的单词或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。...但是要获得pandas中的字符串需要通过 Pandas 的 str 访问器，代码如下： df[df["description"].str.contains("used car")] 但是为了在这个DataFrame...例如，我们可以选择以“A-0”开头的行： df[df["lot"].str.startswith("A-0")] Python 的内置的字符串函数都可以应用到Pandas DataFrames 中。...例如，在价格列中，有一些非数字字符，如 $ 和 k。我们可以使用 isnumeric 函数过滤掉。

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    Python之Pandas中Series、DataFrame实践

    Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...汇总和计算描述统计 8.1 相关系数corr与协方差cov 8.2 成员资格isin，用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series或DataFrame列数据的子集。 9....处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。

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    Python 数据处理：Pandas库的使用

    和 Series 之间的运算 2.9 函数应用和映射 2.10 排序和排名 2.11 带有重复标签的轴索引 3.汇总和计算描述统计 3.1 相关系数与协方差 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 ---...df1) print(df2) print(df1 - df2) ---- 2.7 在算术方法中填充值 在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值...假如你想得到frame中各个浮点值的格式化字符串，使用applymap即可： formater = lambda x: '%.2f' % x print(frame.applymap(formater...---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...相似的，value_counts用于计算一个Series中各值出现的频率： print(pd.value_counts(obj.values, sort=False)) isin用于判断矢量化集合的成员资格

    22.8K10

    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...关键词和导入 在这个速查卡中，我们会用到一下缩写： df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始： import pandas as pd import...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

    9.2K80

    Kaggle | 女士电子商务服装数据分析

    **标题：**评论标题的字符串变量。 评论文本：评论正文的字符串变量。 **评分：**客户授予的产品评分的正序整数变量，从1最差，到5最佳。...Matplotlib：Matplotlib就是Python绘图库中的佼佼者，它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形（包括散点图、折线图、直方图、饼图、雷达图等），Python科学计算社区也经常使用它来完成数据可视化的工作...2、数据读取方法 pandas库支持csv和excel的操作；使用的是pd.read_csv的函数 导入numpy,seaborn``matplotlib和pandas读取Womens Clothing...我们可以从图片看出：数据中的顾客大部分集中于30到50之间，属于成年人较多 绘制不同年龄的评价等级图 sns.boxplot是sns中的箱型图 plt.figure(figsize=(10,10)) sns.boxplot...图中可以看出评分在3以上的正面反馈的计数大 四、词云评论可视化 词云是一种数据可视化技术，用于表示文本数据，其中每个单词的大小表示其出现的频率或重要性。可以使用词云突出显示重要的文本数据点。

    2.6K82

    数据分析利器 pandas 系列教程（四）：对比 sql 学 pandas

    作为 pandas 教程的第四篇，本篇将对比 sql 语言，学习 pandas 中各种类 sql 操作，文章篇幅较长，可以先收藏后食用，但不可以收藏后积灰~ 为了方便，依然以下面这个 DataFrame...90 pandas 写法：and 符号 &，df[(df['sex']=='male') & (df['grade']>90)] 常见的 pandas 错误写法： 由于 sql 的思维惯性，把 & 写成...这样选择出来的 dataframe，其 index 是不连续的，因为 pandas 的选择，连同原来的 index 一起选择了，符合条件的行，在原来的 dataframe 中，index 几乎不可能连续...写法：not 符号 -，即 df[-((df['grade']>95) | (df['grade']<85))] 4、集合资格测试 in 需求：选择分数为 89、95 之一的学生 sql 写法：select...merge 使用范围更广一点。

    1K10

    Pandas中替换值的简单方法

    使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。 但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。

    5.5K30

    Pandas Query 方法深度总结

    大多数 Pandas 用户都熟悉 iloc[] 和 loc[] 索引器方法，用于从 Pandas DataFrame 中检索行和列。...结果是一个 DataFrame，其中包含所有从南安普敦出发的乘客： query() 方法接受字符串作为查询条件串，因此，如果要查询字符串列，则需要确保字符串被正确括起来： 很多时候，我们可能希望将变量值传递到查询字符串中...DataFrame 两次，而使用 query() 方法，就简洁多了： df.query('Embarked in ("S","C")') 查询结果如下 如果要查找所有不是从南安普敦（‘S’）或瑟堡...（‘C’）出发的乘客，可以在 Pandas 中使用否定运算符 (~)： df[~((df['Embarked'] == 'S') | (df['Embarked'] == 'C'))] 使用 query...，当应用于列名时，我们可以使用 isnull() 方法查找缺失值： df.query('Embarked.isnull()') 现在将显示 Embarked 列中缺少值的行： 其实可以直接在列名上调用各种

    1.4K30

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（四）

    查找字符串的长度 在电子表格中，可以使用LEN函数找到文本中的字符数。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为1。 您可以使用Series.str.find()方法在字符串列中查找字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。...查找字符串的长度 在电子表格中，可以使用LEN函数找到文本中的字符数。...查找子字符串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为1。 您可以使用Series.str.find()方法在字符串列中查找字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。...查找子字符串的位置 电子表格函数FIND返回子字符串的位置，第一个字符为1。 您可以使用Series.str.find()方法找到字符串列中字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

    在本书后续部分中，我将使用下面这样的pandas引入约定： In [1]: import pandas as pd 因此，只要你在代码中看到pd.，就得想到这是pandas。...假如你想得到frame中各个浮点值的格式化字符串，使用applymap即可： In [198]: format = lambda x: '%.2f' % x In [199]: frame.applymap...唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...3 b 2 c 3 d 1 dtype: int64 isin用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集： In [256]: obj...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。

    6.1K70

    Pandas高级数据处理：数据报告生成

    本文将从基础到高级，逐步介绍如何使用 Pandas 进行数据处理，并最终生成一份专业的数据报告。我们将探讨常见的问题、报错及解决方案，确保你在实际应用中能够更加得心应手。...# 查找缺失值df.isnull().sum()# 删除含有缺失值的行df_cleaned = df.dropna()# 使用均值填充缺失值df_filled = df.fillna(df.mean()...)重复值处理：使用 duplicated() 查找重复值，drop_duplicates() 删除重复值。...数据类型不一致在实际数据处理中，数据类型的不一致是一个常见的问题。例如，某些数值字段可能被误读为字符串类型。这会导致后续计算时出现错误。解决方案：使用 astype() 函数强制转换数据类型。...Pandas 默认会加载整个数据集到内存中，这对于大型数据集来说可能会导致性能问题。解决方案：使用 chunksize 参数分块读取数据，或者使用更高效的数据存储格式如 HDF5 或 Parquet。

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    详解16个pandas函数，让你的 “数据清洗” 能力提高100倍！

    本文基于此，讲述pandas中超级好用的str矢量化字符串函数，学了之后，瞬间感觉自己的数据清洗能力提高了。 ?...接下来，我们就用16个Pandas来对上述数据，进行数据清洗。 ① cat函数：用于字符串的拼接 df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 结果如下： ?...⑩ slice_replace：使用给定的字符串，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 结果如下： ?...⑫ replace：将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用； 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用； df["收入...⑮ findall：利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 findall使用正则表达式，做数据清洗，真的很香！

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