今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路，我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料，传送门如下： 文件读取功能（Pandas读书笔记7）
pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式，包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。
DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示：
这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
每天12点是小编最激动的时候，因为自己写的帖子又可以与大家见面啦，昨天把帖子传到某个大神组织的数据挖掘交流群时，某挖掘机朋友问了小编一个深刻的问题，题目看似很简单，但是以小编大脑里的知识系统来说，根本
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
很多从未接触 pandas 的小伙伴看到相关资料后，会觉得这玩意无法处理像 Excel 那样格式复杂多变的数据。其实 pandas 比起手动操作、透视表操作甚至 Vba 操作，他可以更灵活快速处理复杂形状的数据。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？ 我搜了几篇文章，发现有的是:
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
本系列将用于记录在日常中遇到的一些问题的答疑解惑，这些问题可能来自咱们可爱的粉丝又或者来自咱自己。行文会比较简洁，解决方案不一定最优，欢迎大家交流~
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据分组的问题，问题如下：
这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据
attr5 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,22,33]])
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
用pandas读取Excel文件时， 如提示：ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'， 因为Excel需要单独安装xlrd模块进行支持。
版权声明：本文为博主原创文章，允许转载，请标明出处。 https://blog.csdn.net/qwdafedv/article/details/82699688
Excel中的一项常见任务是在工作表中插入行，这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包， 实现了类似Excel表的功能，可以对二维数据表进行很方便的操作。
想入门人工智能或者数据分析，要重视可以快速上手的学习技能：掌握一些基本概念，建立一个知识框架，然后就去实战，在实战中学习新知识，来填充这个框架。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
能够对数据进行切片和切分对于处理数据至关重要。与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!
A3：用ORDERDATE的年份和月份分组，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量
Python的数据分析包Pandas具备读写csv文件的功能，read_csv 实现读入csv文件，to_csv写入到csv文件。每个函数的参数非常多，可以用来解决平时实战时，很多棘手的问题，比如设置某些列为时间类型，当导入列含有重复列名称时，当我们想过滤掉某些列时，当想添加列名称时...
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis Library”的缩写。它最初由 Wes McKinney 开发，旨在提供高效、灵活的数据操作和分析工具。Pandas 在数据科学、统计分析、金融、经济学等领域得到了广泛应用。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情，下述内容纯闲扯： pandas应该怎么分享困扰了我好久，但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas，分享这个东西有什么用呢？所以我决定先分享pandas能做什么，然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API，将来应用遇到困难直接查询我的文章即可！ 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉！蠢萌蠢萌，让人想抱起来捏两下的国宝！ pandas是什么啦！遥记英文老师曾讲S是复数的意思！ 那pandas就是！
今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。
数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。
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