Python数据分析处理--Pandas

最新推荐文章于 2024-07-06 17:25:27 发布
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分类专栏： # Python科学计算基础 文章标签： python 数据分析 pandas
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本文深入介绍了Python数据分析库Pandas的使用，包括Pandas的基础概念如Series和DataFrame，数据选择与索引，映射和替换操作。详细讲解了数据运算、排序、合并、concat和combine操作，并通过莺尾花数据和泰坦尼克号数据进行实例分析，展示了数据预处理、去重、分箱及分组等操作，最后讨论了数据导出时遇到的编码和Excel导出问题。

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文章目录

前言

Numpy是最基础的包，Pandas是在上面做的封装

  • 安装Pandas
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一、pandas介绍

1.1 Pandas基础

  • 引入库

import pandas as pd

  • 数据来源

虎扑球员-NBA得分数据排行

  • Jupyter Notebook 代码示例
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1.2 Series序列

  • Series 相当于在Numpy的基础上加上了索引 类似于key-value
  • DataFrame 相当于series基础上列增多，索引不变

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1.3 Dataframe⭐

numpy的arrray二维数据，加了行索引index,列索引columns

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1.4 DataFrame的Selecting和indexing

对行索引用loc[ ]
对列索引用直接[ ]

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1.5 Mapping和Replace

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二、Pandas运算、处理、排序操作

  • 引入库
最低0.47元/天 解锁文章
Python数据处理——pandas
LongXinKou的博客
02-15 3829
文章目录0. 基本概念Series（一）创建Series（二）Series的简单操作DataFrame（一）创建DataFrame1. 数据选取2. 加载数据3. 排序与合并4. 数据汇总5. 时间序列 0. 基本概念 Pandas的数据类型是一张表，可以把Pandas理解为内存型的数据库。 import pandas as pd Series：列 DataFrame：表 Series （一）创建Series 1. 使用列表list创建Series （1）默认列表索引从0 - n-1 # 使用列表List
python数据分析之pandas
m0_53068976的博客
09-11 907
Series一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很接近。Series能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。DataFrame二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。
Python数据分析——pandas
lixufei12138的博客
04-14 1972
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。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。 3.1 pandas数据结构 3.1.1：创建Series数据 Series数 据结构类似于一维数组，但它是由 一组数据（各种NumPy数据类型）和一组对应的索引组成的。 需...
python--数据分析pandas
m0_68165821的博客
02-09 316
Pandas是进行科学数据分析中另一个比较常用的数据库，基于NumPy，但加入了更多的高级数据结构以及操作工具，进一步简化了NumPy等运算与应用。
python数据分析pandas（一）
任我行的博客
03-25 510
文章目录简介优势项目信息类似项目地址安装 简介 pandas是一个开源python数据分析库。python在数据处理和准备方面比较好，而pandas其弥补了python在数据分析和建模方面的空白。但是pandas没有在先行和面板回归之外实现重要的建模功能。 优势 一个快速、高效的DataFrame对象。用于数据操作和综合索引 用于在内存数据结构和不同格式之间读写数据的工具：CSV和文本文件、EX...
Python数据分析：活用Pandas库-数据集 pandas-for-everyone-master
最新发布
12-06
Python数据分析：活用Pandas库-数据集pandas_for_everyone-master 本资源为官网提供的数据集，非电子书 ├─data ├─misc │ └─giveaway │ └─scipy18 ├─notebooks └─training Python数据分析入门书，...
Python数据分析库--Pandas视频教程
07-29
Python数据分析库--Pandas视频教程，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。pandas提供了大量能...
Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-01-04合集
06-17
Python数据分析与建模库-03数据分析处理库Pandas-1.数据读取：该视频主要讲述了pandas库在数据处理中的重要性。首先介绍了pandas库是基于numpy库封装了一些操作，简化了数据处理过程。 Python数据分析与建模库-03...
Python数据分析实战-Pandas
06-09
可以说，如果不会使用pandas，就谈不上会用python做数据分析。本课程会使用奥林匹克一个真实的数据作为实验数据，从初级到各种pandas的常用操作，到常用的数据可视化，让你在短的时间内掌握好pandas，轻松愉快的玩转...
基于python pandas数据分析基础demo
11-24
数据源来自英国政府数据，只提取分析了2004年Dessert Apples下属12种苹果全年最高，最低，平均销量
Python数据分析之pandas学习
m0_65482549的博客
07-06 1156
在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。根据性别分组，计算各组别中学生身高和体重的平均值：如果不对原始数据作限制的话，聚合函数会自动选择数值型数据进行聚合计算。
利用Python 的 Pandas进行数据分析
Golang & Python 我的最爱
09-16 9715
Python中用Pandas进行数据分析,最常用的就是Dataframe数据结构。文章介绍Pandas如何读取mysql数据到Dataframe，及如何将数据写回Mysql。1. Pandas读取Mysql数据要读取Mysql中的数据，首先要安装Mysqldb包。假设我数据库安装在本地，用户名位myusername,密码为mypassword,要读取mydb数据库中的数据，那么对应的代码如下：imp
Python基础知识——Pandas数据分析篇
qq_52670137的博客
01-04 959
Pandas有3种数据结构：系列（Series）、数据帧（DataFrame）和面板（Panel），这些数据结构可以构建在NumPy数组之上1、Series(系列)——具有均匀数据的一维数组结构 pandas.Series(data, index, dtype, copy)2、DataFrame(数据帧)——具有异构数据的二维数组 pandas.DataFrame(data, index, coloumns, dtype, copy)
5.Python数据分析—Pandas数据结构详讲
weixin_50804299的博客
04-03 9331
Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它的主要数据结构包括DataFrame和Series，可以方便地处理各种类型的数据，如数值、字符串、时间序列等。Pandas具有丰富的数据处理功能，如数据清洗、缺失值处理、数据对齐、分组、合并等。Pandas还提供了数据统计和分析功能，如描述性统计、相关性分析、线性回归等。Pandas广泛应用于金融、社会科学、生物信息学等领域的数据分析任务。以山河作礼。
Python数据分析模块 | pandas做数据分析(一):基本数据对象
leadai的博客
12-16 744
北京 | 深度学习与人工智能研修12月23-24日再设经典课程  重温深度学习阅读全文>正文共3017个字 4张图，预计阅读时间：18分钟。pandas有两个最主要的数据结构，分别是Series和DataFrame，所以一开始的任务就是好好熟悉一下这两个数据结构。1、Series官方文档： pandas.Series （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/st
3.5万字，图解Python数据分析最强库Pandas(全是干货，建议收藏)
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wangluoanquan152的博客
11-06 1万+
大家好，在 Python 各个工具包中，最频繁使用的应该就是 Pandas 了。今天我以图解的方式给大家介绍 Pandas 中各种常用的操作，内容有点长，喜欢记得点赞、收藏、关注。
基于Python的大数据分析基础（五）---Pandas数据处理案例
郑德帅
11-07 9159
6.数据处理实例 6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了... self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训 + self.df.数分 + self.df.高代 +se...
利用python库 pandas完成数据分析（持续更新中~）
麻辣清汤的博客
04-16 3721
利用python库 pandas完成数据分析 导读 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 本文收集了Python数据分析库Pandas及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。 缩写说明 df：任意的 Pandas DateFrame 对象 s： 任意的Pandas Series对象 注： 有些属性方法df和s都可以使用。 推荐资源： pandas在线教程 https://www.gai
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