pandas笔记（四）

最新推荐文章于 2019-03-01 08:54:04 发布
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内容包括：简单统计、数据应用函数、计数统计、字符串处理、合并操作、分组、绘图等。
本系列笔记较于简单，此文为关于pandas笔记最后一篇。如需详细应用，可参考官方教程，其API地址如：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html。

src="http://nbviewer.jupyter.org/github/lsh1994/CodeShare/blob/master/blog/pandas%E6%95%99%E7%A8%8B4.ipynb" width="100%" height="1000">
pandas 笔记crosstab
qq_40206371的博客
08-16 818
用来计算两个（或更多）因子的交叉表（即频率表、列联表或透视表）。这个功能特别适用于统计分析和数据探索阶段，帮助理解不同变量之间的关系。
【Python数据分析--pandas学习笔记】Python数据分析库pandas详细学习笔记（内容详细，适合小白入门），数据分析学习笔记
m0_67844671的博客
06-02 1324
【Python数据分析--pandas学习笔记】Python数据分析库pandas详细学习笔记（内容详细，适合小白入门），数据分析学习笔记
HanLP分词器的使用方法
CSU_Zipple的博客
09-09 6814
前言：分析关键词 如何在一段文本之中提取出相应的关键词呢？ 之前我有想过用机器学习的方法来进行词法分析，但是在项目中测试时正确率不够。于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法。 下载：.jar .properties data等文件 这里提供官网下载地址 HanLP下载，1.3.3数据包下载 在intellij中配置环境，并运行第一个demo 在项目中配置jar包
c#获取文件夹指定的多种类型的文件
lsh呵呵
06-26 4131
//遍历本文件夹中的文件及子文件夹中的文件： //newpath = Directory.GetFiles(newsecpath, "*.*", SearchOption.AllDirectories).Where(s => s.EndsWith(".png") || s.EndsWith(".jpg") || s.En
hanlp提取文本关键词的使用方法记录
weixin_33697898的博客
03-01 435
本文是csu_zipple 分享的关于使用hanlp汉语言处理包提取关键词的过程一个简单的记录分享。想要使用hanlp提取文本关键词的新手朋友们可以参考学习一下！如何在一段文本之中提取出相应的关键词呢？ 之前有想过用机器学习的方法来进行词法分析，但是在项目中测试时正确率不够。于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法。下载：.jar .prope...
jsp访问数据库问题
lsh呵呵
07-11 408
访问数据库遇到以下问题： 似乎是数据库驱动加载失败。尝试用Java Bulid Path，并未处理问题。经过努力，可采用如下方法： 复制数据库驱动(我的是“mysql-connector-java-5.1.39-bin”)到apache的lib目录下，并在工程右键刷新（Refresh）。务必重启服务器。 复制数据库驱动到工程目录下的WebContent/WEB-INF/lib目录中，并在工程右
Pandas 笔记（一）Pamdas简介和常用功能
早点变成刘强东就好
09-28 1595
一、常用功能 包导入： 一般我们需要做如下导入，numpy和pandas一般需要联合使用，并且最好导入的顺序是pandas先导入，不然有时候会报错（为啥报错还有待研究）： import pandas as pd inport numpy as np 数据导入：pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件...
pandas笔记.md
04-06
### pandas知识点概述 根据题目所提供的信息，我们了解到这是一个关于Python中`pandas`库的教程文档，主要面向从事数据分析、数据处理以及机器学习的人群。接下来，我们将详细展开讲解其中的关键知识点。 #### ...
Pandas笔记【建议使用Onenote版本】.pdf
07-12
- 安装Pandas：通过pip3（Python 3的包管理工具）来安装Pandas库。需要先找到pip3.exe所在的路径，复制该路径至系统路径中，然后通过CMD命令行工具进行安装。如果安装过程中出现错误，可能需要重复尝试多次安装。 ...
Pandas学习笔记
11-06
### Pandas学习笔记 #### 一、简单操作 ##### 1. Series 对象 - **创建**：可以通过列表、NumPy 数组或字典来创建一个 `Series` 对象。 - 使用列表创建： ```python s = pd.Series([12, -4, 7, 9]) ``` - ...
Eclipse安装试用Hanlp
ZHUJIYAO的博客
08-07 1614
【1】确定正确安装配置Java和Eclipse 【2】下载HanLp的各种东西 http://hanlp.linrunsoft.com/services.html   下载这四个文件到本地，我是放在桌面的一个文件夹了。 【3】 把jar包导入到Eclipse 在Eclipse先新建一个项目File——New——Java Project--[名字：Hanlp], 再按照如下经验来 ...
hanlp源码解读之字符正规化CharTable
热门推荐
zhaojianting的博客
10-12 1万+
概述：字符正规化是指在分词之前把繁体转成简体、大写转成小写等，在自然语言处理中这是必不可以的一个步骤！在hanlp中的实现方法是基于词典的，也就是正规则字符对照表。就是“data/dictionary/other/CharTable.txt” 这个词典，打开后是下面这个样子的！ «=《 「=“ 」=” 『=‘ 』=’ 【=《 〗=" 〝=" 〞=" と=之 ふ=子 ル=儿 ㄖ=日 丟=丢
使用Hanlp加载大字典
Shomy的专栏
11-17 5771
使用Hanlp 加载大字典
【机器学习】使用Python中的局部敏感哈希（LSH）构建推荐引擎
探索世界，改变世界
10-10 5112
学习如何使用LSH在Python中构建推荐引擎; 一种可以处理数十亿行的算法 你会学到： 在本教程结束时，读者可以学习如何： 通过创建带状疱疹来检查和准备LSH的数据 选择LSH的参数 为LSH创建Minhash 使用LSH Query推荐会议论文 使用LSH构建各种类型的推荐引擎 目录 你会学到： 局部敏感哈希（LSH）建议简介 带状疱疹 为何选择LSH？ 商业用途 L...
机器学习读书笔记(1)
lsh呵呵
05-04 491
书名 《机器学习之路caffe、keras、scikit-learn实战》 作者 阿布、胥嘉幸 出版社 电子工业 出版日期 2017年8月 阅读进度 基本全部 如下为笔记内容： 框架对比 实验级：性能较差，容易上手，不易定制 工业级：上手难，定制容易 深度学习 机器学习和深度学习是研究弱人工智能实现方式的一门科学...
OpenCV-Python learning-4.鼠标事件、刻度条
lsh呵呵
12-21 485
本文关于鼠标绘画，事件捕捉，以及刻度条控制。 左键画圆 import numpy as np import cv2 def call_back_func(event,x,y,flags,param): #flags: Any relevant flags passed by OpenCV.一般为1表示正确 #params: Any extra parameters su...
OpenCV-Python learning-9.图像阈值处理
lsh呵呵
04-01 453
你也可以iframe外链查看。本节内容包括： 常用阈值方法 自适应阈值 Otsu（大津法）自适应阈值
OpenCV-Python learning-2.视频、相机简单处理
lsh呵呵
12-10 419
本文主要说明视频的简单使用。 摄像头获取 import cv2 cap=cv2.VideoCapture(0)#0表示设备号 while True: ret,frame=cap.read();#ret为bool型的是否正确读取，frame为每一帧，可以理解为一张图片 cv2.imshow('frame',frame) if(27==cv2.waitKey...
pandas笔记
最新发布
03-08
<think>嗯，用户想要查找关于Pandas的学习笔记或资料。首先，我需要回忆一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。引用里提到唐宇迪的学习笔记2是关于Pandas的，还有几个具体的例子，比如info()方法、set_option设置、求和计算以及缺失值处理。这些都是Pandas数据处理的基础知识点。 用户的问题是关于Pandas的学习笔记，所以应该整理这些引用中的相关内容，分点说明。可能需要包括基本操作、数据处理函数、设置选项、缺失值处理等。另外，用户示例中的结构很清晰，有代码示例和相关问题，所以回答也应该类似，结构分明，有代码块和相关问题。 接下来，我需要检查引用中的具体内容。引用1提到df.info()，引用2是关于设置显示选项，引用3是sum()函数按行或列求和，引用4是处理缺失值的sum和mean方法。这些都可以作为学习笔记的不同部分。 然后，按照用户的要求，回答需要结构清晰，分步骤讲解，并包含代码示例。同时，生成相关问题，比如如何查看数据基本信息、处理缺失值的方法、优化显示等。需要确保每个引用在适当的位置标注，比如在提到info()时加上[^1]，设置选项时引用[^2]，求和时引用[^3]，缺失值处理引用[^4]。 需要注意的是，用户可能希望了解Pandas的基础操作和常用函数，所以应该涵盖数据读取、信息查看、数据计算、显示设置、缺失值处理这几个方面。同时，代码示例要正确，符合LaTeX格式的要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，不过这次回答中可能数学公式较少，主要是代码块。 最后，生成的相关问题需要围绕Pandas的进一步学习，比如性能优化、高级功能、数据清洗、合并数据等。确保问题与内容相关，能引导用户深入学习。 总结步骤：分点介绍Pandas的基础内容，每个点包含引用中的示例代码和说明，添加引用标识，最后列出相关问题。</think>### Pandas 学习笔记 Pandas 是 Python 中用于数据分析的核心库，提供高效的数据结构和操作工具。以下是关键知识点整理： --- #### 1. **数据基本信息查看** 使用 `info()` 方法可快速查看数据的维度、列名、非空值数量及数据类型： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('nba.csv') print(df.info()) # 输出数据基本信息，如行数、列类型等 ``` --- #### 2. **数据计算与统计** - **按列求和**：`sum()` 默认按列计算： ```python df.sum() # 输出各列求和结果，例如 one列总和为9.25，two列为-5.80 ``` - **按行求和**：设置 `axis=1`： ```python df.sum(axis=1) # 计算每行的总和 ``` --- #### 3. **显示格式优化** 通过 `pd.set_option` 调整输出格式，提升数据可读性： ```python pd.set_option('display.max_rows', 500) # 设置最大显示行数 pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) # 保留两位小数 ``` --- #### 4. **缺失值处理** Pandas 内置方法支持忽略缺失值，例如 `sum` 和 `mean`： ```python print(ebola.Cases_Guinea.sum(skipna=True)) # 忽略缺失值求和 ``` --- #### 5. **数据清洗与转换** 常用操作包括： - 删除重复值：`df.drop_duplicates()` - 填充缺失值：`df.fillna(0)` - 类型转换：`df['列名'].astype(int)` ---
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