duohuanxi的博客

迟到的更新又来了~这篇博客写一下Pandas读取txt文件，excel文件和csv文件的方法（1）读取txt文件import osos.chdir('C:/Users/XXX/Desktop/')#加载工作路径data1 = pd.read_table('data1.txt', delimiter=',',header = 0, index_col=1)print(data1)读...

昨天晚上写作业写到太晚了，所以今早来补上本来昨晚该发的博客~这篇博客首先写一下分组转换方法transform（1）数据分组转换----transform创建Dataframe，并按‘key1’分组求均值df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(5), 'data2':np.random.rand(5), ...

这篇博客呢写一下Pandas数据分组实现方法很多时候我们需要对数据进行分组讨论，所以这篇博客对后面做数据分析真的还是蛮重要的，有必要好好看一下Pandas数据分组最常用的是groupby方法（1）分组创建DataFramedf = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'], ...

最近期中考试来啦，所以更新也不是很及时了，但是没关系，更新可能会迟到，但不会缺席！这篇博客写一下数据的去重和替换以及数据分组（1）去重—.duplicated数据的去重就是去除数据中重复的部分，pandas中主要是通过duplicated来实现创建Series数据s = pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,4,5,5,5,5])print(s)输出结果：判断是...

上一篇博文讲了怎样通过merge 和 join 合并数据，这一篇讲一下数据的连接与修补方法（1）连接–concat分为按行连接和按列连接，默认为按行连接生成Series数组s1 = pd.Series([1,2,3])s2 = pd.Series([2,3,4])s3 = pd.Series([1,2,3],index = ['a','c','h'])s4 = pd.Series([...

前面的博客写了Pandas中文本数据的处理方法，这篇博客来写一下数据的合并方法，做数据分析的话这部分还是蛮重要的，建议好好看一下Pandas具有全功能的，高性能内存中的连接操作，与SQL等数据库非常的相似（1）merge合并创建几个Dataframedf1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], ...

更新可能会迟到，但不会缺席~~~这篇博客写一下Pandas处理文本数据的方法Pandas针对字符串配备了一系列的方法，使其易于对数组的每个元素进行操作（1）通过str访问s = pd.Series(['A','b','C','bbhello','123',np.nan,'hj'])#创建Series数据df = pd.DataFrame({'key1':list('abcdef'), ...

前面几篇博客写了pandas的两种基本数据结构Series和Dataframe，其实pandas里面还有一个非常好用的模块是时间模块，但是这个模块一般用的不多，对学金融和会计的同学可能比较重要，其他行业用的应该不是很多，我就不写有关它的部分了，今天这篇呢写一下Pandas的数值计算和统计基础部分，主要是一些数学函数的使用（1）基本参数：axis、skipnaaxis参数默认为0，按列来计算，当...

昨天事情实在是太多啦，忙完之后都十一点钟了，所以就没有继续更新了，没关系，今天早上只有一节课，抽时间把昨晚的补上哈哈O(∩_∩)O哈哈~今天呢继续写一下Pandas数据结构里面的Dataframe，上一篇博客介绍了基本概念和创建方法，这篇呢写一下它的索引。Dataframe 是一个二维数组，所以既有行索引也有列索引，我们来看一下怎样选择行与列df = pd.DataFrame(np.rando...

前面两篇博客写了一维数组Series，接下来再来写写二维数组DataFrame,DataFrame是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等，它的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。（1）Dataframe数据结构Dataframe数据结构是一个表格型的数据结构，是带有标签的二维数组，带有行标签（index）和列标签（columns...

前面讲了Pandas中Series的基本数据结构，创建方法以及索引等基本知识，今天我们再来讲一下Series的基本技巧（1）查看数据查看Series的数组可以从头开始查看也可以从末尾开始查看s = pd.Series(np.random.rand(50))#创建Series数据print(s.head(10))#查看前10个数据print(s.tail())#查看后5条数据输出结果：...

从最开始的Python基础语言，到前几天的Numpy模块，其实前面所有的东西都是在为Pandas模块做准备。Pandas是数据分析核心工具包，基于Numpy构建，为数据分析而存在！Pandas模块包括一维数组Series和二维数组DataFrame，可以直接读取数据并处理，高效且简单，这个模块兼容各种数据库，支持各种分析算法，话不多说，我们今天首先来看一维数组SeriesSeries是带有标签...