Pandas与SQL比较

Pandas 发表时间：2020-02-17

由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解，因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。import pandas as pd url = 'tips.csv' tips=pd.read_csv(url) print (tips.head())文件：tips.csv-total_bill,tip,sex,smoker,d...

Pandas注意事项＆窍门

Pandas 发表时间：2020-02-17

警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中，需要特别注意的地方。与Pandas一起使用If/Truth语句当尝试将某些东西转换成布尔值时，Pandas遵循了一个错误的惯例。这种情况发生在使用布尔运算的。目前还不清楚结果是什么。如果它是真的，因为它不是zerolength？错误，因为有错误的值？目前还不清楚，Pandas提出了一个Va...

Pandas稀疏数据

Pandas 发表时间：2020-02-17

当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值，尽管可以选择任何值)被省略时，稀疏对象被“压缩”。一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方。这将在一个例子中更有意义。所有的标准Pandas数据结构都应用了to_sparse方法 -import pandas as pd import numpy as np ts = pd.Serie...

Pandas IO工具

Pandas 发表时间：2020-02-17

Pandas I/O API是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数。读取文本文件(或平面文件)的两个主要功能是read_csv()和read_table()。它们都使用相同的解析代码来智能地将表格数据转换为DataFrame对象 -pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', d...

Pandas可视化

Pandas 发表时间：2020-02-17

基本绘图：绘图Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。参考以下示例代码 -import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/...

Pandas分类数据

Pandas 发表时间：2020-02-17

通常实时的数据包括重复的文本列。例如：性别，国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。分类变量只能采用有限的数量，而且通常是固定的数量。除了固定长度，分类数据可能有顺序，但不能执行数字操作。分类是Pandas数据类型。分类数据类型在以下情况下非常有用 -一个字符串变量，只包含几个不同的值。将这样的字符串变量转换为分类变量将会节省一些内存。变量的词汇...

Pandas时间差（Timedelta）

Pandas 发表时间：2020-02-17

时间差(Timedelta)是时间上的差异，以不同的单位来表示。例如：日，小时，分钟，秒。它们可以是正值，也可以是负值。可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 -字符串通过传递字符串，可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 -import pandas as pd timediff = pd.Timedelta('2 day...

Pandas日期功能

Pandas 发表时间：2020-02-17

日期功能扩展了时间序列，在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时，我们经常会遇到以下情况 -生成日期序列将日期序列转换为不同的频率创建一个日期范围通过指定周期和频率，使用date.range()函数就可以创建日期序列。默认情况下，范围的频率是天。参考以下示例代码 -import pandas as pd datelist = pd.date_ra...

Pandas级联

Pandas 发表时间：2020-02-17

Pandas提供了各种工具(功能)，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None, ignore_index=False)其中，objs- 这是Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射。axis-{0，1，......

Pandas合并/连接

Pandas 发表时间：2020-02-17

Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 -pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=F...

Pandas分组（GroupBy）

Pandas 发表时间：2020-02-17

任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是 -分割对象应用一个函数结合的结果在许多情况下，我们将数据分成多个集合，并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中，可以执行以下操作 -聚合- 计算汇总统计转换- 执行一些特定于组的操作过滤- 在某些情况下丢弃数据下面来看看创建一个DataFrame对象并对其执行所有操作 -import pan...

Pandas缺失数据

Pandas 发表时间：2020-02-17

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。何时以及为什么数据丢失？想象一下有一个产品的在线调查。很多时候，人们不会分享与他们有关的所有信息。很少有人分享他们的经验，但不是他们使用产品多久; 很少有人分享使用产品...

Pandas聚合

Pandas 发表时间：2020-02-17

当有了滚动，扩展和ewm对象创建了以后，就有几种方法可以对数据执行聚合。DataFrame应用聚合让我们创建一个DataFrame并在其上应用聚合。import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index = pd.dat...

Pandas窗口函数

Pandas 发表时间：2020-02-17

为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等。下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法。.rolling()函数这个函数可以应用于一系列数据。指定window=n参数并在其上应用适当的统计函数。import pandas as pd import ...

Pandas统计函数

Pandas 发表时间：2020-02-17

统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数，可以将这些函数应用到Pandas的对象上。pct_change()函数系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。import pandas as pd import numpy as np s = pd.S...

Pandas使用教程 pandas 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。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