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RSS订阅原创 7 pandas plot
其实pandas除了拥有强大的数据处理功能外，还拥有强大的可视化功能，可以直接画图。 1 画线图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1 直接画pandas图，.plot plt.figure() data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000)) data = data.cumsum() # 累加和 data.plot()
2020-08-30 17:45:27
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原创 6 pandas数据合并
有时候我们得到不同的数据块，然后需要把他们合并到一起，这个时候就需要合并。合并是对数据的一种操作。 接下来看看，数据合并 1 数据合并 import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=['a','b','c']) df2 = pd.DataFrame(np.arange(12,24).reshape(4,3),columns=['a','b','c']) df3 =
2020-08-30 17:30:20
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原创 5 pandas文件的读取
很多时候我们得到的数据是已经打包好的文件，具有一定的格式，比如csv、xls、html等等。然后我们需要对其操作 的话首先应该先进行读取。那么读取好之后，就是我们熟悉的pandas格式的数据，然后就可以进行前面的操作了，操作好之后进行保存。完成对数据的简单处理。 import pandas as pd file =pd.read_excel('boys.xlsx')# 读取 有多种形式 csv、html等等 # 操作 file.iloc[2,4]=30000 # 赋值 file.to_csv('ne
2020-08-30 17:19:47
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原创 4 pandas处理丢失的数据
有些时候我们采集到的数据可能会是不全的，那么这个时候我们就需要进行一定的处理，以便来满足我们的要求。 那么开始吧 #1 生成数据 import numpy as np import pandas as pd # 生成数据 dates = np.arange(20200101,20200105) df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=dates,columns=['a','b','c']) # 没有的数据为空 df2 = pd.Da
2020-08-30 17:07:08
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原创 3 pandas的赋值及操作
有时候我们需要对表格里面的数据进行一些预处理的操作，这时候就需要了解一下基本的操作方法。 首先赋值是基于选择数据的。那么让我们开始吧。 1 直接赋值 （改） 在相应的位置，用 = 赋值 code import numpy as np import pandas as pd dates = np.arange(20200101,20200107) df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['a','b','c',
2020-08-30 16:38:24
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原创 2 pandas选择数据
那么创建好数据后，或者读入数据后，怎么对数据进行选择呢，下面将介绍pandas对数据的选择 首先生成数据 import numpy as np import pandas as pd data=pd.date_range('20200801',periods=6) df1=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=data,columns=['a','b','c','d']) print(df1) 结果如下 然后对数据进行...
2020-08-30 16:04:39
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原创 # 1 pandas中的Series DataFrame
pandas库 是基于 Numpy 库的，它可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出可以说，pandas 库就是为数据 分析而生的。
2020-08-30 15:41:01
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原创 写在开始的话
一 原因 1 学姐说，要自己平时做好记录和整理 2 这是对自我学习水平的一次反馈，对知识的一次总结与升华。 二 计划 学习好一个知识点，用自己的话进行总结，进行描述，并且 图文并茂，附上参考物，，认认真真的做这件事，把知识分享出去，共享出去。 ...
2020-01-12 17:29:34
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空空如也
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