pandas 应用记录

最新推荐文章于 2025-07-04 12:41:48 发布
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插入值

pandas_df.index = range(1, len(pandas_df) + 1)  # set index from 1
pandas_index = pandas_df.index    # 将dataframe的索引赋给一个变量
pandas_df.insert(0, 'index', pandas_index)   # 第一个参数是列插入的位置
 

Pandas应用eval进行简化数据运算
Mr数据杨
08-16 285
是Pandas中极为强大且灵活的工具，它使得用户可以通过字符串表达式在DataFrame中直接进行操作，从而提升代码的简洁性和执行效率。在数据处理过程中，它能够避免不必要的中间变量，并允许用户使用熟悉的数学符号和逻辑表达式进行复杂的计算。无论是基本的列运算还是复杂的多表达式计算，都能够高效地完成任务。在工作中的数据筛选、计算分析等场景中，合理使用能显著提高代码的可读性和性能，使数据处理过程更加流畅。
Pandas应用query进行表达式运算
Mr数据杨
08-18 395
方法通过SQL风格的语法，极大地简化了DataFrame的筛选操作，特别是在处理多条件查询时，它比传统的布尔索引方式更加直观和易读。无论是在数据清洗、数据分析还是数据报表生成的场景中，query()都是非常实用的工具，能显著提升工作效率。通过本教程的学习，能够对query()的基本操作及其在实际中的应用有了全面的理解。
pandas的应用案例
xuyaoli521的专栏
11-06 1403
目录 目录 说明 DataFrame 对象 相关属性说明 运行环境是python3.4 DataFrame 对象相关属性data = [[1, 2, 4, 1, 5], [6, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 1, 0]] data_nd = np.array(data) print("row len:", len(df)) ##输出行数
pandas实战运用
09-03
pandas数据分析模块，对pandas数据分析的api进行了实战讲解
Python Pandas 全面指南：用法介绍及10个应用场景实践
简说Python的博客
08-14 4726
微信改版，求求大家星标下公众号，不然后面推送大家可能会看不到Python Pandas 全面指南：用法介绍及10个应用场景实践大家好，我是老表，今天给大家分享一篇Pandas全面教学指南，希望对大家学习数据分析及自动化办公有帮助。本文已经转为语音，欢迎大家点击下面播放按钮边听边看，效率更高，更专注。Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库之一，它提供了高效的数据结构和分析工具，尤其...
Pandas的10大惊人应用-哪个行业领域正在使用Python Pandas？
Dou_Hua_Hua的博客
08-12 1215
对一个知识该如何准确地运用一个知识有一个扎实的想法是很重要的，因为知识很容易获得，但是正确使用它才是使您明智的。因此，在《熊猫的十大惊人应用》中，我们选择了令人鼓舞的应用程序以及可以在现实世界中应用熊猫知识的各个位置。 借助此列表，您将了解在现实世界中哪些行业应用Python熊猫。 1.经济学 经济学对数据分析的需求不断。对于经济学家来说，分析数据以形成模式并了解有关各个部门经济增长方式的趋势是非常重要的。因此，许多经济学家已经开始使用Python和Pandas分析庞大的数据集。熊猫提供了一套全面的工具，
十个Pandas高效数据处理与分析应用实例（收藏版）
全糖冲击的博客
07-05 3660
Pandas是Python编程语言中的一个开源数据分析和数据处理库。它提供了数据结构和数据操作工具，专为处理数表或异构数据设计。Pandas的核心数据结构是DataFrame和Series，这使得数据处理变得非常直观和高效。
Python三大库之Pandas具体应用操作
qq_74905226的博客
04-09 2139
重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在，那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN。notnull()用于检测 DataFrame 或 Series 中的非空值，返回一个布尔值的 DataFrame 或 Series。isnull()用于检测 DataFrame 或 Series 中的空值，返回一个布尔值的 DataFrame 或 Series。
《Python数据分析与应用》实验二 pandas统计分析基础.docx
04-05
Python 数据分析与应用 - pandas 统计分析基础 在本实验中，我们将使用 Python 的 pandas 库对 mtcars 数据集进行统计分析。mtcars 数据集包含了 32 条记录，11 个变量，分别是 mpg（油耗）、cyl（气缸数）、disp...
数据分析Pandas进阶实战：复杂数据关联与融合技术详解及应用实例了Pandas在
06-18
内容概要：本文深入探讨了Pandas在数据关联与融合方面的高级应用，涵盖高级merge/join操作、pd.concat高级应用、层次索引(MultiIndex)实战以及实际业务场景的综合应用。文章首先介绍了数据融合的整体流程，通过创建...
Flask与Pandas：数据可视化Web应用
最新发布
Python编程之道的博客
07-04 1149
本文聚焦于利用Flask和Pandas构建数据可视化Web应用。Flask作为轻量级Web框架，Pandas作为强大的数据处理库，二者结合能够高效地实现数据处理与可视化展示。首先介绍Flask和Pandas的基本概念、发展历程及相关术语，接着阐述构建数据可视化Web应用的理论基础和架构设计，包括系统分解、组件交互等。然后说明实现机制，如算法复杂度分析和代码优化。在实际应用部分，给出实施策略、集成方法和部署考量。最后探讨高级考量因素和跨领域应用等内容，为开发者提供全面的技术指导和可行的实践建议。
Pandas的应用
m0_67839004的博客
04-20 1172
月环比就是这个月的销售额相比上个月增长多少（可以是正增长也可以是负增长），正增长就是这个月的销售额比上个月增长了，负增长就是这个月的销售额比上个月下降了。pandas中的series、numpy中的array、python中的list，这三者类似，都可以用来表示一维数组。数据分组聚合：属于数据聚合，分组体现在groupby函数上，聚合指的是使用聚合函数，agg是调用多个聚合函数时用到的。groupby只能输出窄表，透视表可以是宽表，并且透视表还能处理空值。代替 直接在每个点上作图，也。
pandas简介和运用
菜鸟可以飞的博客
04-08 9612
pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print DataFrame，你看不到这些数据。pandas和numpy的区别：        1.numpy是数值计算...
pandas应用
a1234556667的博客
09-26 1132
模拟转盘游戏 import numpy as np import pandas as pd #模拟转盘100000次 data = np.random.ranf(100000) #奖项等级划分 category = (0.0,0.08,0.3,1.0) labels = ('一等奖'，'二等奖'，'三等奖') #对模拟数据进行划分 result = pd.cut(data, category,labels=labels) results = pd.value_counts(result) print(r
Python:设置 Pandas的dataFrame的index索引起始值为1
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善皮之的博客
01-16 3万+
设置 python的pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: 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: df.index = range(len(df)) //这样的 data_df = pd.DataFrame({'a':a,},index=list(range(1,n))) //这种是创...
小而全的Pandas使用案例
sixqingfeng的博客
07-20 946
本文给大家介绍一个简单的综合使用，主要分为如何自行模拟数据多种数据处理方式数据统计与可视化用户RFM模型用户复购周期。
Python3 pandas 自定义输出excel样式
因每天学习而伟大
10-27 2万+
import pandas as pd import random import numpy as np import os # # data = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # df = pd.DataFrame({'Heading': data, # 'Longer heading that should be wrapped...
python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题
因每天学习而伟大
08-11 1万+
摘要：不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(t...
pandas 读取和写入EXCEL数据
因每天学习而伟大
08-09 7264
import pandas as pd def write_excel(path,data): writer=pd.ExcelWriter(path) for k,v in data.items(): v.to_excel(writer,k,index=False,header=None) def read_excel1(path): data...
pandas应用实践场景
06-08
### Pandas在实际项目中的应用案例与场景分析 Pandas 是 Python 数据科学领域中不可或缺的工具，广泛应用于数据处理、清洗、分析以及建模等阶段。以下是 Pandas 在实际项目中的典型应用案例和场景分析： #### 1. **交通数据分析** 在交通数据处理领域，Pandas 提供了强大的功能来处理大规模数据集。例如，可以使用 Pandas 对交通流量数据进行清洗、特征提取和可视化[^1]。以下是一个示例代码，展示如何加载交通数据并进行初步分析： ```python import pandas as pd # 加载交通数据 traffic_data = pd.read_csv('traffic_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(traffic_data.info()) # 计算每条道路的平均车速 average_speed = traffic_data.groupby('road_id')['speed'].mean() print(average_speed) ``` #### 2. **空气质量数据分析** Pandas 还被广泛用于环境数据的预处理和分析。以北京市空气质量监测数据为例，可以利用 Pandas 实现数据读取、分组统计和重编码等功能[^3]。以下代码展示了如何对空气质量数据进行清洗和聚合： ```python # 加载空气质量数据 air_quality_data = pd.read_csv('air_quality_data.csv') # 数据清洗：删除缺失值 cleaned_data = air_quality_data.dropna() # 按日期分组计算平均PM2.5浓度 daily_avg_pm25 = cleaned_data.groupby('date')['pm2.5'].mean() print(daily_avg_pm25) ``` #### 3. **金融数据分析** 在金融领域，Pandas 可以用来处理股票价格、交易记录和其他金融时间序列数据。通过 Pandas 的时间序列功能，可以轻松地进行数据对齐、滚动窗口计算和趋势分析。以下是一个示例： ```python # 加载股票价格数据 stock_data = pd.read_csv('stock_prices.csv', parse_dates=['date'], index_col='date') # 计算每日收益率 daily_returns = stock_data['close'].pct_change() print(daily_returns) # 绘制收盘价趋势图 import matplotlib.pyplot as plt stock_data['close'].plot() plt.title('Stock Price Trend') plt.show() ``` #### 4. **电子商务数据分析** 在电子商务领域，Pandas 常用于分析用户行为、订单数据和销售趋势。例如，可以通过 Pandas 分析用户的购买频率和偏好[^2]。以下代码展示如何计算每位用户的总消费金额： ```python # 加载订单数据 order_data = pd.read_csv('orders.csv') # 计算每位用户的总消费金额 user_spending = order_data.groupby('user_id')['amount'].sum() print(user_spending) ``` #### 5. **机器学习数据准备** 在机器学习项目中，Pandas 是数据预处理的核心工具。它可以用来合并多个数据源、处理缺失值、编码分类变量以及生成特征矩阵[^4]。以下是一个简单的数据准备示例： ```python # 合并用户数据和交易数据 merged_data = pd.merge(user_data, transaction_data, on='user_id') # 处理缺失值 merged_data.fillna(0, inplace=True) # 编码分类变量 merged_data = pd.get_dummies(merged_data, columns=['category']) # 构建特征矩阵和目标变量 X = merged_data.drop('target', axis=1) y = merged_data['target'] ``` ### 总结 Pandas 在实际项目中的应用非常广泛，涵盖了交通、环境、金融、电子商务和机器学习等多个领域。其强大的数据处理能力使得复杂的数据分析任务变得更加简单高效。
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