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使用Pandas和NumPy实现数据获取

以某城市地铁数据为例，通过提取每个站三个月15分钟粒度的上下客量数据，展示Pandas和Numpy的案例应用。...数据：http://u6v.cn/5W2i8H http://u6v.cn/6hUVjk 初步发现数据有三个特点：：1、地铁数据的前五行是无效的，第七行给出了每个站点的名字；2、每个车站是按照15...# 导入模块 import os from pathlib import Path import pandas as pd import numpy as np 导入成功后，先获取目标文件夹下（data...，一个是”in.csv”存储每个站的进站数据，一个是”out.csv”存储每个站的出站数据。...i,j]的方式定位第i行第j列的数据；第二种为通过file.values将file转换为ndarray的数据格式，由于可以事先知道数据每一列的具体含义，直接通过整数下标的方式访问数据。

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

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。...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。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。...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。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

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最重要的一个特点是就是其N维数组对象，即ndarray，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。...Numpy基础 1、创建ndarray数组使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...Pandas库 Pandas数据结构 1、Series （1）概念： Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。...当我们没有为数据指定索引时，Series会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组的值和对应的属性。

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Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)-Pandas学习笔记(4)-Pandas处理丢失数据

参考链接： Pandas处理丢失数据 Pandas学习笔记(4)-Pandas处理丢失数据、文件导入导出 dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df...01-04 12 13.0 14.0 15 2013-01-05 16 17.0 18.0 19 2013-01-06 20 21.0 22.0 23 dropna处理NULL数据... print(df.dropna(axis=0,how='any')) #去掉存在值为空的行 #how={'any','all'} all:行或列数据全部为Nan时才丢掉 #out:...01-04 12 13.0 14.0 15 2013-01-05 16 17.0 18.0 19 2013-01-06 20 21.0 22.0 23 fillna填充NULL数据... False False False 2013-01-05 False False False False 2013-01-06 False False False False Pandas

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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

实例从下面的数组中裁切索引 1 到索引 5 的元素： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(arr[1:5...实例裁切数组中索引 4 到结尾的元素： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(arr[4:]) 实例裁切从开头到索引...：实例从末尾开始的索引 3 到末尾开始的索引 1，对数组进行裁切： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print...5, 6, 7]) print(arr[::2]) 裁切 2-D 数组实例从第二个元素开始，对从索引 1 到索引 4（不包括）的元素进行切片： import numpy as np arr...) 检查数组的数据类型 NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，该属性返回数组的数据类型：实例获取数组对象的数据类型： import numpy as np arr = np.array

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python读Excel数据成numpy数组

参考链接： Numpy 创建数组今年研究生数模的时候用到了，113.xlsx 是325个样本数据，每个样本数据126个初步筛选的特征文章目录按列读按行读按列读 import xlrd import...numpy as np def excel2matrix(path): data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0]...0.09031475 1. … 0.03193705 0.01024951 0. ]] (325, 126) 简单，但是很有用的一个小东西按行读当然你可以按行读 import xlrd import numpy

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NumPy 数组切片及数据类型介绍

NumPy 数组切片NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。一维数组切片要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。...示例：import numpy as np# 创建一维数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])# 从第二个元素到第五个元素（不包括）print(...示例：import numpy as np# 创建二维数组arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 从第二行到第三行，第一列到第三列（不包括）...Sure, here is the requested Markdown formatted content:NumPy 数据类型NumPy 数组由同类型元素组成，并具有指定的数据类型。...）检查数组的数据类型NumPy 数组具有一个属性 dtype，用于获取数组元素的数据类型。

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Python数据分析(7)-numpy数组操作

本节主要介绍numpy中在数组上的一些常规操作，在数组级别上包括数组迭代，数组拼接、数组分割，在元素级别包括元素迭代、元素增加、元素删除等。...1.1 for i in a 进行数组的第一维度迭代例如： import numpy as np a = np.arange(16) a.shape=(4,2,2) print('a 数据为：',...1) 迭代元素此时按照默认的存储顺序返回元素： import numpy as np a = np.arange(16) a.shape=(4,4) print('a 数据为：',a) b =...数组拼接在numpy的数组拼接中，常用的以下函数：函数参数功能 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis) a1, a2, …：相同类型的数组序列，axis：沿着它连接数组的轴...，默认为 0 沿着现存的轴连接数据序列，连接后新数组的维度不变 numpy.stack(arrays, axis) arrays：相同形状的数组序列，axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠沿着新轴连接数组序列

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Python数据分析(5)-numpy数组索引

numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。...在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x[0]是第一个元素，x[n-1]对应第n个元素，最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。...基础索引 1.1 单元素和多元素索引 import numpy as np a = np.arange(24) a.shape=(2,3,4) print('a 数据为：',a) # 单元素索引,...1.3 注意索引时的维度变化 import numpy as np a = np.arange(9) a.shape=(3,3) print('a 数据为：',a) b = a[2,:] print...2.2 整数索引整数索引是说可以用数组去索引，规则符合numpy的boadcast规则，也就是每一维度的索引数组会相互组合。

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数据分析-NumPy内置函数创建数组

背景介绍今天学习使用numpy的内置函数arange()、ones()、zeros()、linspace() 等内置函数创建数组，对于使用数据结构和多维列表非常有用，可以节省大量的时间。 ?...import numpy as np# ### 使用np.zeros(shape)创建数组，默认数据类型为float# In[2]:arr = np.zeros((2,3))print(arr) # #...## 使用dtype指定创建数组的数据类型# In[3]:arr = np.zeros((2,3),dtype=int)print(arr)# ### 使用np.ones(shape)创建数组# In[...))print(arr)# In[16]:arr = np.ones((2,2), dtype=str)print(arr)# ### 使用np.arange(start,stop,values)创建数组..., 10, 2)print(arr)# In[7]:arr = np.arange(0,1,0.1)print(arr)# ### 使用np.linspace(start,stop,values)创建数组

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Python数据分析（中英对照）·Introduction to NumPy Arrays NumPy 数组简介

NumPy数组是n维数组对象，是Python中科学和数值计算的核心组件。...NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型，用于表示向量和矩阵。...NumPy数组的元素也都是相同的数据类型，这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。...为了练习创建NumPy数组，让我们创建两个短的一维数组。...我们将把这两个列表嵌入到另一个列表中，现在我们有了嵌套的列表对象。

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Python数据分析（中英对照）·Indexing NumPy Arrays 索引 NumPy 数组

2.2.3: Indexing NumPy Arrays 索引 NumPy 数组 NumPy arrays can also be indexed with other arrays or other...使用列表或其他NumPy数组。...NumPy数组也可以使用逻辑索引进行索引，但这实际上意味着什么？...这与索引数组时的情况相反，在这种情况下，返回给您的是原始数据的副本。 Let’s clarify this distinction with examples. 让我们用例子来阐明这一区别。...总之，对于索引数组的所有情况，返回的都是原始数据的副本，而不是切片的视图。

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Python数据分析（中英对照）·Slicing NumPy Arrays 切片 NumPy 数组

2.2.2: Slicing NumPy Arrays 切片 NumPy 数组 It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their...索引和切片NumPy数组很容易，不管它们的维数如何，也就是说它们是向量还是矩阵。...NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。...So my first NumPy array has two elements, 2 and 4. 所以我的第一个NumPy数组有两个元素，2和4。...我将把它添加到另一个NumPy数组中，它包含元素6和8。

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy数组运算

NumPy数组的运算数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级： In [51]: arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) ...数组与标量的算术运算会将标量值传播到各个元素： In [55]: 1 / arr Out[55]: array([[ 1...., 2.2361, 2.4495]]) 大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组： In [57]: arr2 = np.array([[0., 4., 1.], [7., 2., 12.]...: arr2 > arr Out[59]: array([[False, True, False], [ True, False, True]], dtype=bool) 不同大小的数组之间的运算叫做广播

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

一维 NumPy 数组可以对应于线性代数向量；矩阵的二维数组；和 3D，4D 或所有ndarray到张量。因此，在适当的时候，NumPy 支持线性代数运算，例如数组的矩阵乘积，转置，矩阵求逆等。...但是，我们将讨论每个 Pandas 用户应该意识到的最重要的功能。创建子序列让我们首先看一下序列。由于它们与数据帧相似，因此有一些适用的关键过程。.../img/f049093d-84e8-473b-b2d4-765c08aa2744.png)] 请记住，Pandas 是从 NumPy 构建的，在数据帧的后面是 NumPy 数组。...数据帧的算术数据帧之间的算术与序列或 NumPy 数组算术具有某些相似之处。如您所料，两个数据帧或一个数据帧与一个缩放器之间的算术工作；但是数据帧和序列之间的算术运算需要谨慎。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。

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数据分析-NumPy数组的数学运算

背景介绍今天我们学习使用numpy的内置数学运算方法和基本的算术运算符两种方式对数组进行数学运算的学习，内容涉及到线性代数的向量矩阵的基本运算知识（不熟悉的童鞋回头自己补一下哈），接下来开始： ?...编码如下： # ### 使用numpy数组进行数学运算 import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6],[7,8]]...) # ### 加法运算 #使用运算符数组相加 x + y # ### 使用np.add()方法进行相加 z = np.add(x,y) z # ### 减法运算 x -y np.subtract(x,...# ## 取平方根 np.sqrt(x) v = np.array([9,10]) w = np.array([11,13]) # ## 使用np.dot()进行矩阵运算 # ### 他的函数返回两个数组的点积...# ### 对于N维数组，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个轴的和积。

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掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为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。...NumPy NumPy库是Python中用于科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。 ?...导入Numpy import numpy as np 创建 Arrays >>> a = np.array([1,2,3]) >>> b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)]...Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。

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Python数据分析之numpy数组全解析

中数组的数据类型 4 numpy中数组的形状 5 索引与切片 5.1 按索引取值 5.2 bool索引 6 numpy中赋值、视图、深复制什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库..., [3, 3, 3]]) 读取外部数据 numpy也支持从外部读取数据来创建数组，例如从硬盘中读取csv、txt等文件来创建数组。...numpy中数组的数据类型作为一个强大的科学计算库，numpy中支持的数据类型远不止Python原生的几种数据类型。如下所示为numpy中支持的数据类型： ?...中数组的形状 numpy中数组使用与存放多维数据，所以，所谓数组的形状指的就是数据的维度大小，以及每一维度元素个数。...中允许不同数组间共享数据，这种机制在numpy中称为视图，对numpy数组的切片和浅复制都是通过视图实现的。

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numpy.ndarray的数据添加元素并转成pandas

只有一点，得到的数据不够新，一般总是滞后一天，需要将爬取的实时数据保存到系统中，然后利用系统进行诊股。...首先需要考虑如何在ndarray中添加元素，以下为方法，最后将之保存到pandas中，再保存回bcolz数据中 1 单维数组添加 dtype = np.dtype([('date', 'uint32...result = np.append(result, np.array([20180409], dtype=dtype)) print(result) print(result['date']) 2 多维数组添加... import pandas as pd arr = pd.DataFrame(result) print(arr) 5 多维数组添加 2 的添加方式对于数据量很大的情况下明显速度会很慢，可以采用先预分配空间...，再修改数据的方式： import numpy as np dtype = np.dtype([('date', 'uint32'), ('close', 'uint32')]) result = np.empty

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如果 .apply() 太慢怎么办？

如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...唯一需要做的是创建一个接受所需的数量的NumPy数组（Pandas系列）作为输入的函数。...返回的NumPy数组可以自动转换为Pandas Series。让我们看看我们节省了多少时间。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。...编写一个独立的函数，可以将NumPy数组作为输入，并直接在Pandas Series（数据帧的列）的 .values 上使用它。为了方便起见，这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。

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使用Pandas和NumPy实现数据获取

PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

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