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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

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在pandas中使用数据透视表

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

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    在pandas中使用数据透视表

    经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...、行、列： 参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： 如何使用pivot_table?...pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

    标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是，在该方法中，我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明： 要删除单列：传入列名（字符串）。 删除多列：传入要删除的列的名称列表。...注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。 图3 重赋值方法 也就是方括号法，但这不是真正的删除方法，而是重新赋值操作。但是，最终结果与删除相同。

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

    标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...图3 如果要覆盖原始数据框架df，使用以下2种方法： 将结果数据框架赋值回原始df 在drop()方法内设置place=True 图4 按位置删除行 我们还可以使用行（索引）位置删除行。...如果要删除第1行和第3行，它们是“Forrest Gump”和”Harry Porter”。在结果数据框架中，我们应该只看到Mary Jane和Jean Grey。

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    数据分析实际案例之：pandas在餐厅评分数据中的使用

    简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用，今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。...餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository，包含了一千多条数据，有5个属性，分别是： userID： 用户ID placeID：餐厅ID rating：总体评分 food_rating...：食物评分 service_rating：服务评分 我们使用pandas来读取数据： import numpy as np path = '.....如果我们关注的是不同餐厅的总评分和食物评分，我们可以先看下这些餐厅评分的平均数，这里我们使用pivot_table方法： mean_ratings = df.pivot_table(values=['...135082 0.971825 132706 0.957427 Name: rating, dtype: float64 本文已收录于 http://www.flydean.com/02-pandas-restaurant

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    在Python中对数据点进行标签化

    本文将介绍如何在Python中对数据点进行标签化，并探讨其在数据可视化中的重要性和应用场景。1....应用场景- 数据点标志: 在散点图、气泡图等可视化中，标识数据点的标签可以帮助观察者更快地理解数据。- 分类数据可视化: 在展示分类数据时，标签化数据点可以更清晰地表达不同类别之间的差异和关系。...- 趋势分析: 在趋势分析中，标签化数据点可以帮助用户识别关键的数据点，从而更好地理解数据的走势和变化。...通过本文介绍，我们学习了如何在Python中使用Matplotlib和Seaborn对数据点进行标签化，并探讨了其在数据可视化中的重要性和应用场景。...在实际应用中，我们可以根据需求选择合适的库和方法，对数据点进行标签化，从而更好地理解和分析数据。同时，我们也应该注意在可视化过程中保持图表的清晰度和美观性，以便更好地传达数据的信息。

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...（不在当前工作目录时需要带上完整路径信息） 「mode」：用于指定IO操作的模式，与Python内建的open()中的参数一致，默认为'a'，即当指定文件已存在时不影响原有数据写入，指定文件不存在时则新建文件...： store['df'] 图6 删除store对象中指定数据的方法有两种，一是使用remove()方法，传入要删除数据对应的键： store.remove('s') 二是使用Python中的关键词...print(store.keys()) 图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图6 删除store对象中指定数据的方法有两种，一是使用remove()方法，传入要删除数据对应的键： store.remove('s') 二是使用Python中的关键词del来删除指定数据： del...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异： import pandas...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。

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    使用Curator在腾讯云Elasticsearch中自动删除过期数据

    本文将向您介绍，如何在腾讯云的无服务器函数（scf）中，使用curator工具，创建ES过期索引的自动删除定时任务。...Curator是一个用来管理Elasticsearch索引的工具，使用它可以管理需要删除或保留的索引数据。...使用Curator可以完成以下功能： 为别名(Alias)添加或移除索引 创建索引 删除索引 关闭索引 删除快照 打开已经关闭的索引 更改分片路由配置 强制合并索引 重建索引(包括从远程的集群) 更改索引每个分片的副本数量...点击完成进入到配置页面 第三步 指定云函数运行的私有网络 在函数配置页面点击编辑。...在网络配置中，选择ES服务所在的vpc和子网 [scf_4.jpg] 第四步 配置云函数的定时触发 点击触发方式，添加触发，设置为每天触发一次： [scf_5.jpg] 在触发方式中，配置触发周期，可以配置每天触发或选择自定义触发

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    探索Pandas库在Excel数据处理中的应用

    探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...假设我们有一个名为data.xlsx的文件，我们可以使用以下代码来读取它： import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx'...['name']) 新增数据 我们可以向DataFrame中添加新的行或多行数据： # 新增一行数据 print(len(df)) df.loc[len(df.index)] = ['John999',...() # 删除指定列重复行数据 df = df.drop_duplicates(subset=['name']) 重置索引 在删除数据后，重置索引是一个好习惯： # 重置索引 df = df.reset_index...我们可以看到Pandas在处理Excel数据时的强大功能。

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    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。 使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。...在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...这个数据集很适合用于示范，因为所有的输入都为纯数字，而所有的输出变量都为二进制（0或1）。 这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。...具有结构化关系的特征可能是相关的，也可能是将要从数据集中删除的候选者。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章中，您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。

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    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。 更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章中，您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。...Python中的机器学习数据的可视化随着熊猫 摄影通过Alex Cheek，保留一些权利。 关于方法 本文中的每个部分都是完整且独立的，因此您可以将其复制并粘贴到您自己的项目中并立即使用。...单变量图 在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。 直方图将数据分组为数据箱，并为您提供每个箱中观察数量的计数。...这是有用的，因为如果有高度相关的输入变量在您的数据中，一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...概要 在这篇文章中，您发现了许多方法，可以使用Pandas更好地理解Python中的机器学习数据。

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    在Python中利用Pandas库处理大数据

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“，”，所以移除的9800万...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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