
数据分析
learningcoder
这个作者很懒,什么都没留下…
展开
-
pandas 行列转换
# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pd# 一行转多行df = pd.DataFrame( {'Code': ['1111', '2222'], 'Color': ['a, b, c,d', 'blue, pink, yellow'], 'Size': ['1, 2, 3', '7, 6, 10']})id_df ...原创 2019-12-24 00:00:59 · 1160 阅读 · 0 评论 -
pandas 第三节 (merge用法)
df1df2join是按照行索引来关联操作,列名不能相同df1.join(df2) #返回df1的行数,df1和df2的所有列名 值没有的话用NaNmerge是按照列索引来关联操作,和关系型数据库很相近1. df1.merge(df2,on=0) #等价于df1.0=df2.0 0 1_x 2 3 4 1_y0 18 15 19...原创 2019-12-22 21:13:42 · 893 阅读 · 0 评论 -
panda 第二节(常用操作)
# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as np# DataFrame初始化 numpy.ndarraydf = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=["col" + str(i) for i in range(4)], index=list("ABC"...原创 2019-12-22 16:56:18 · 306 阅读 · 0 评论 -
pandas 第一节(初始化和切片)
# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pdimport string'''Series 对象是由两个数组组成,一个是索引(Index) 一个是值(values) 构造成键值对'''# Series数据初始化 列表s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])print(type(s1))...原创 2019-12-22 16:55:17 · 735 阅读 · 0 评论 -
numpy 第四课--拼接
# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npt1 = np.arange(6).reshape(2, 3)t2 = np.arange(10, 16).reshape(2, 3)# 竖直拼接,vertically 相当于union all# print(np.vstack((t1, t2)))# 水平拼接 horizontally# print...原创 2019-12-21 17:11:11 · 127 阅读 · 0 评论 -
numpy 第二课--计算
# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as np# 和数字计算,广播计算(加,减,乘,除)t1 = np.arange(5)print(t1) # [0 1 2 3 4 ]print(t1 + 1) # [ 1 2 3 4 5]# print(t1 / 0) # [nan inf inf inf inf] nan=not a num...原创 2019-12-20 23:07:16 · 113 阅读 · 0 评论