Python数据挖掘基础(三)：Pandas基础

最新推荐文章于 2025-03-01 23:44:14 发布
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分类专栏： Python3入门与进阶 文章标签： 数据挖掘 python 大数据 数据分析
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本文介绍了Python数据挖掘库Pandas的基础知识，包括DataFrame的特性、数据操作、统计运算和文件读写。Pandas提供了强大的数据处理能力，便于数据的可视化和分析。文章通过实例展示了如何创建和操作DataFrame，如设置索引、进行算术和逻辑运算，并讨论了读取CSV、HDF5和JSON文件的方法。

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目录

1. 介绍

在这里插入图片描述

  1. 2008年WesMcKinney开发出的库
  2. 以NumPy为基础，借力NumPy模块在计算方面性能高的优势
  3. 专门用于数据挖掘的开源python库
  4. 基于matplotlib，能够简便的画图
  5. 独特的数据结构

1.1 为什么使用Pandas？

需求：创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据，使用 NumPy 创建示例代码如下：

import numpy as np

stock_change = np.random.normal(
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Python数据挖掘基础(四)：Pandas高级处理
Amo Xiang的博客
05-09 1322
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数据挖掘 -------pandas基础（文件读写、数据结构、常用基本函数）
疯子书生的博客
04-19 1039
目录1.简介2. 文件读写2.1读取2.2 写入2.3 pandas数据结构2.3.1 Series2.3.2DataFrame3.常用基本函数3.1. head和tail3.2 unique和nunique3.3 count和value_counts3.4 describe和info3.5 idxmax和nlargest3.6 clip和replace3.7 apply函数4.排序4.1索引排序...
5 Pandas------5.3 基本数据操作(索引操作[loc或、iloc]、赋值操作、排序)
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07-09 2439
文章目录5.3 基本数据操作学习目标1 索引操作1.1 直接使用行列索引(先列后行)1.2 结合loc或者iloc使用索引1.3 使用ix组合索引2 赋值操作3 排序3.1 DataFrame排序3.2 Series排序 ????本文代码(基本数据操作.ipynb)???? ????本文数据文件(stock_day.csv)???? 5.3 基本数据操作 学习目标 目标 - 记忆DataFrame的形状、行列索引名称获取等基本属性 - 应用Series和DataFrame的索引进行切片获取 - 应用sor
【数据挖掘】Pandas
最新发布
dundunmm的博客
03-01 1169
Pandas 支持多种数据格式，如 CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet 等。，熟练掌握它能大幅提高数据分析和建模的效率！等库结合使用，帮助构建高效的数据挖掘流程。Pandas 是 Python 进行。的核心库之一，提供了强大的。Pandas 是数据挖掘的。Pandas 可用于构建。
python3 数据挖掘之pandas学习记录（一）-----NumPy
qq_38473097的博客
06-23 270
这几天由于对excel的模块使用及数据分析处理的需求，看了下pandas，分享一下。 1.pandas之numpy 1.1NumPy是Python数值计算最重要的基础包。很多都采用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy自己并没有提供很高级的数据分析处理功能，理解NumPy数组及面向数组的计算是为了更加高效方便的使用pandas。 1.2创建ndarray 创建序列最简单就是使用array函数，举几个简单例子： import numpy as np my_arr = np.rando...
快速入门pandas进行数据挖掘数据分析[多维度排序、数据筛选、分组计算、透视表](一)
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02-03 863
Python使用缩进(tab或者空格)来组织代码，而不是像其 他语言比如R、C++、Java和Perl那样用大括号。2.3,4，null，True都是标量。
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绿色羽毛
07-08 3129
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06-09
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Python数据挖掘基础：Pandas、Matplotlib、NumPy入门笔记
资源摘要信息: "《Python数据挖掘Pandas, Matplotlib, NumPy等基础教程》是一份以黑马教程为基础并结合了多个博客资源的markdown格式笔记。这份笔记专注于介绍数据挖掘领域中常用的Python库，包括Pandas用于数据处理...
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综上所述，Python数据分析与应用不仅需要掌握Python基础知识，还需要熟悉一系列的数据处理工具和库，以及数据可视化方法。通过配套的教学资源，学习者可以系统地学习这一领域，逐步提升数据分析能力。
数据挖掘——pandas基础
Tao_RY的博客
11-17 1129
前言：python数据挖掘pandas的基础知识，简单总结，主要是为了方便自己写的时候查看，发现有用的方法，随时补充，欢迎指正 数据挖掘专栏 数据挖掘——python基础 数据挖掘——numpy基础 数据挖掘——pandas基础 数据挖掘——pandas+matplotlib+seaborn数据可视化 pandas基础一、认识pandas二、两种重要的数据类型1、序列(Series)（1）S...
【数据挖掘】Pandas介绍
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Pandas，2008年开发的库一个专门用于数据挖掘的开源Python库，以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势，基于Matplotlib，能够进行简便地画图
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使用pandas对数据集进行基础处理
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04-18 1097
Python之所以对处理数据非常方便，不得不说Numpy与Pdndas功不可没～ 本篇博客将总结所有关于数据挖掘中常用到的pandas的使用方法，阅读好的代码往往有利于代码的书写和方便他人阅读，这是一个很好的习惯呀～ 推荐Pandas中文官方文档：Click～ 数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维...
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使用pandas做数据分析
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07-20 490
为了更好的突出 Customer service call 客服呼叫 和 Churn 离网率 的关系，可以给 DataFrame 添加一个二元属性 Many_service_calls，即客户呼叫超过 3 次（Customer service calls > 3）。其中，TP 表示将 True 预测为 True 的数量，TN 表示将 Flase 预测为 Flase 的数量，FP 表示将 Flase 预测为 True 的数量，FN 表示将 True 预测为 Flase 的数量。是该数据库特征的数据类型。
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01-29 371
只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓的，这里首推Python。那么，我们该如何利用Python来学习数据挖掘呢？我们需要掌握Python中的哪些知识呢？1、Pandas库的操作Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：1)pandas 分组计算；2)pandas 索引与多重索引；索引比较难，但是却是非常重要的3)pandas 多表操作与数据透视表2、numpy数值...
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