利用python进行数据分析

目录

 

10 Minutes to pandas(翻译)

pandas中loc、iloc、ix的区别

pandas dropna函数

pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的对比

pandas中关于set_index和reset_index的用法

python匿名函数

字符串方法:

 1.Python join()方法

2.Python split()方法

注意:它返回分割后的字符串列表

Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

python apply函数

python 生成器和迭代器有这篇就够了

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• 10 Minutes to pandas(翻译)

https://blog.youkuaiyun.com/shine19930820/article/details/72642594

原 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

• pandas中loc、iloc、ix的区别

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_32547403/article/details/71429766

• pandas dropna函数

https://www.cnblogs.com/sunbigdata/p/7895738.html

• pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的对比

https://blog.youkuaiyun.com/S_o_l_o_n/article/details/80917211

• pandas中关于set_index和reset_index的用法

https://blog.youkuaiyun.com/jingyi130705008/article/details/78162758

reset_index可以还原索引，从新变为默认的整型索引 

drop为False则索引列会被还原为普通列，否则会丢失

• python匿名函数

https://www.cnblogs.com/123fantao/p/8194337.html

• 字符串方法:

 1.Python join()方法

http://www.runoob.com/python/att-string-join.html

2.Python split()方法

http://www.runoob.com/python/att-string-split.html

 

注意:它返回分割后的字符串列表

• Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数

https://blog.youkuaiyun.com/qq_19528953/article/details/79348929

• python apply函数

https://www.cnblogs.com/paranoia/p/6196865.html

• python 生成器和迭代器有这篇就够了

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html

• Pandas详解二十六之Apply--对行、列用函数处理

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38168620/article/details/82312617

• python time模块和datetime模块详解

https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/6001134.html

• python的时间模块

https://www.cnblogs.com/jmlovepython/p/4342991.html

关于date模块, 两个datetime对象相减得到时间差timedelta , 它有时间days 和 seconds 两种属性

from datetime import date
x1 = '20160101'
x2 = '20160218'
d1=date(int(x2[0:4]),int(x2[4:6]),int(x2[6:8])) - date(int(x1[0:4]),int(x1[4:6]),int(x1[6:8]))
d1

datetime.timedelta(48)

print(d1.days)
print(d1.seconds)

48
0

• inplace参数的理解：

 修改一个对象时：
               inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；
               inplace=False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。

• 数据分析之pandas常见的数据处理(四)

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41829272/article/details/81029377