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、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。
其实我们仔细看一下场景1和场景2，它们之间是个逆过程，场景1是从Python获取数据传递到Power BI，而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据，用python来处理。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力，这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 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。此外，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。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。以下是一个使用参数化查询查询customers表格中age列大于等于指定值的示例：
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
使用xlrd和xlwt扩展包，确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 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/pandas-docs/stab
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
这是一个在过去几年里反复出现在我脑海中的问题。很长一段时间以来，情景喜剧一直是我的首选。
文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a, "b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=Da
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
Python中将列表转换成为数据框有两种情况：第一种是两个不同列表转换成一个数据框，第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。
尽管Excel在职场和学术界非常流行，但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务，可能需要更专业的软件或编程语言，如R、Python、SAS或Stata。此外，对于特定的行业或研究领域，可能会有其他更适合的工具和平台。
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.2[1]
这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。
本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例，为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三，轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表，父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法，尽管它叫这个名字，但也可能是埃及人，或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本，一些历史学家提出（几乎没有说
导读：Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一，其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期，很多人会不知道：
在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。
问题是这些预测对于分类来说是不合理的，因为真实的概率必然在0到1之间。为了避免这个问题，我们必须使用一个函数对p(X)建模，该函数为X的所有值提供0到1之间的输出。Logistic回归是以其核心函数Logistic函数命名的:
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]
前几天，为大家分享了一篇文章《又一个Python神器，不写一行代码，就可以调用Matplotlib绘图！》，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。
在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。
在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
Flask很有趣易于设置，就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
如果我们想要将查询结果转换为数据框，并使用数据框来处理数据，我们可以使用pandas库。以下是一个将customers表中的所有数据转换为数据框的示例：
当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数类型引起的。在本篇文章中，我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
