genome_denovo的博客

利用python进行数据分析第五章：pandas入门第一节，pandas的数据结构介绍>>> from pandas import Series, DataFrame >>> import pandas as pd 这两个模块导入是前提1，SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，他由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。 >>> obj=Ser

22.5 Plot Formatting（绘图格式） 22.5.1 Controlling the Legend（图例管理） You may set the legend argument to False to hide the legend, which is shown by default. 可通过legend=False这个参数选择不显示图例，默认显示 i

利用python进行数据分析第八章：绘图和可视化pandas绘图总结pandas中的绘图函数（更加详细的绘图资料可参考pandas.pdf文档中的Visualization这一章） >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> from pandas import Series, DataFrame >>> import matplot

利用python进行数据分析第六章：数据加载、存储与文本格式NumPy提供了一个低级但异常高效的二进制数据加载和存储机制，而对于pandas的输入与输出划分为几个大类： 读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式， 加载数据库中的数据， 利用Web API操作网络资源。1，读写文本格式的数据表6-1：pandas中的解析函数 | 函数 | 说明 | | read_csv | 从文件、URL、文

利用python进行数据分析第五章：pandas入门第二节，基本功能1，重新索引在pandas中reindex能够创建一个适应新索引的新对象 >>> obj=Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) >>> obj d 4.5 b 7.2 a -5.3...

利用python进行数据分析第八章：绘图和可视化pandas中的绘图函数比较matplotlib和pandas发现，matplotlib进行绘图需要多种组建进行数据展示，通常制作一张完整的图需要用到多个对象。相比之下pandas有许多能够利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。 >>> import pandas as pd >>> import numpy as n

利用python进行数据分析第八章：绘图和可视化matplotlib APL入门>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> import pandas as pd1，Figure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中，可通过plt.figure创建一个新的Figure >>> fig=

利用python进行数据分析第五章：pandas入门第六节，pandas用法及函数总结SeriesSeries(list) #产生一个一维数组 obj=Series(list) obj.values #取Series的值 obj.index #取Series的索引自定义index obj2=Series(list1, index=list2) #Series...

利用python进行数据分析第五章：pandas入门第五节，层次化索引层次化索引（hierarchical indexing）可使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。 >>> data=Series(np.random.randn(10), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b',...

利用python进行数据分析第五章：pandas入门第四节，缺失数据处理pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。它只是一个便于被检测出来的标记而已 >>> string_data=Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado']) >>> string_data 0 aardvark

利用python进行数据分析第五章：pandas入门第三节，汇总和计算描述统计DataFrame当中的一些数学和统计方法 >>> df=DataFrame([[1.4, np.nan],[7.1, -4.5],[np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two']) >>> df ·

利用python进行数据分析第八章：绘图和可视化pandas绘图工具>>> from pandas.plotting import scatter_matrix >>> from pandas import Series, DataFrame >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot