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：
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
可以使用separate（column，into，sep =“[\ W _] +”，remove = True，convert = False，extra ='drop'，fill ='right'）函数将列拆分为多个列。 separate（）有各种各样的参数：
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。
导读：Pandas是一个基于Numpy库开发的更高级的结构化数据分析工具，提供了Series、DataFrame、Panel等数据结构，可以很方便地对序列、截面数据（二维表）、面板数据进行处理。
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
读取数据并使其可访问（通常称为数据加载）是使用本书中大多数工具的必要第一步。术语解析有时也用于描述加载文本数据并将其解释为表格和不同数据类型。我将专注于使用 pandas 进行数据输入和输出，尽管其他库中有许多工具可帮助读取和写入各种格式的数据。
导读：在已经准备好工具箱的情况下，我们来学习怎样使用pandas对数据进行加载、操作、预处理与打磨。
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
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。
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加
*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
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。
我们将从一个快速、非全面的概述开始，介绍 pandas 中的基本数据结构，以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始，请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中：
要使Name列中的每个字符串都变为小写，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。因此，每个字符串都被逐个转换。
文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string，文本类型一般为object。
将多级索引的 DataFrames 存储为表与存储/选择同质索引的 DataFrames 非常相似。
本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
pandas是数据分析的利器，既然是处理数据，首先要做的当然是从文件中将数据读取进来。pandas支持读取非常多类型的文件，示意如下
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
attr5 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,22,33]])
访问数据是进行各类操作的第一步，本节主要关于pandas进行数据输入与输出，同样的也有其他的库可以实现读取和写入数据。
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
在这里，我们讨论了与 pandas 数据结构共同的许多基本功能。首先，让我们创建一些示例对象，就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样：
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。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
pandas I/O API 是一组顶级reader函数，如pandas.read_csv()通常返回一个 pandas 对象。相应的writer函数是对象方法，如DataFrame.to_csv()。下面是包含可用reader和writer的表格。
由于许多潜在的 pandas 用户对 SQL 有一定的了解，本页旨在提供使用 pandas 执行各种 SQL 操作的一些示例。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
pandas 中的 index 是行索引或行标签。行标签可以说是 pandas 的灵魂一签，支撑了 pandas 很多强大的业务功能，比如多个数据框的 join, merge 操作，自动对齐等。
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | FAIZAN SHAIKH 编译 | 颖子，张伯楠，一针，江凡 Python越来越受数据科学爱好者的欢迎，这一现象是有一定原因的。它为整个生态系统带来了一种通用的编程语言。通过Python，人们在一个生态系统中不仅可以转换和操作数据，还可以建立强大的管道模型和机器学习的工作流。 在Analytics Vidhya(一家著名的国外大数据博客，也是本文出处)，我们都爱Python。我们中的大多数人使用Python作为机器学习的首选工具。除此之外，如果你想从事深度学习，
你可能希望取一个对象并重新索引其轴，使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单，但它是一个常见的操作，因此reindex_like() 方法可用于简化此操作：
DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。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。PandasGUI 是一个库，通过提供可用于制作
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，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。
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法，该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴，让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作：
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