Python数据分析(二): Pandas技巧 (1)

简介: 第一部分: ipython http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7623347.html 第二部分: numpy http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.

第一部分: ipython http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7623347.html

第二部分: numpy http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html

这里是Pandas的第一部分, 预计Pandas会有很多部分......

下面是我的关于ASP.NET Core Web API相关技术的公众号--草根专栏:

目录
相关文章
|
3天前
|
数据挖掘 数据处理 索引
python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现
python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现
18 0
|
4天前
|
数据处理 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
【4月更文挑战第22天】Pandas Python库提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`按列进行升序或降序排序,如`df.sort_values(by='A', ascending=False)`。`rank()`函数用于计算排名,如`df['A'].rank(ascending=False)`。多列操作可传入列名列表,如`df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])`和分别对'A'、'B'列排名。
14 2
|
5天前
|
索引 Python
如何在Python中使用Pandas库进行季节性调整?
在Python中使用Pandas和Statsmodels进行季节性调整的步骤包括:导入pandas和seasonal_decompose模块,准备时间序列DataFrame,调用`seasonal_decompose()`函数分解数据为趋势、季节性和残差,可选地绘制图表分析,以及根据需求去除季节性影响(如将原始数据减去季节性成分)。这是对时间序列数据进行季节性分析的基础流程。
19 2
|
1天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言与Python:比较两种数据分析工具
【4月更文挑战第25天】R语言和Python是目前最流行的两种数据分析工具。本文将对这两种工具进行比较,包括它们的历史、特点、应用场景、社区支持、学习资源、性能等方面,以帮助读者更好地了解和选择适合自己的数据分析工具。
|
3天前
|
数据挖掘 数据处理 索引
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤?
Pandas是Python数据分析的核心库,提供DataFrame数据结构。基本步骤包括导入库、创建DataFrame及进行数据筛选。示例代码展示了如何通过布尔索引、`query()`和`loc[]`方法筛选`Age`大于19的记录。
10 0
|
5天前
|
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据缺失值处理?
Pandas在Python中提供多种处理缺失值的方法:1) 使用`isnull()`检查;2) `dropna()`删除含缺失值的行或列;3) `fillna()`用常数、前后值填充;4) `interpolate()`进行插值填充。根据需求选择合适的方法处理数据缺失。
39 9
|
7天前
|
索引 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视表(pivot table)操作?
使用Pandas在Python中创建数据透视表的步骤包括:安装Pandas库,导入它,创建或读取数据(如DataFrame),使用`pd.pivot_table()`指定数据框、行索引、列索引和值,计算聚合函数(如平均分),并可打印或保存结果到文件。这允许对数据进行高效汇总和分析。
10 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
12 1
|
8天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
12 1
|
8天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
15 1