pandas介绍

最新推荐文章于 2024-09-03 16:26:28 发布
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博客主要介绍了pandas。pandas是信息技术领域用于数据处理和分析的重要工具，能高效处理结构化数据，在数据清洗、分析等方面发挥关键作用。

python计算csv格式的时间数据
12-24 1595
需求：从一个csv文件中计算UTC时间差，并且再写入到一个csv文件中，代码如下 import csv from datetime import datetime def matdata(data): if len(data)>0: datastr=data[:-4] tupleTime = datetime.strptime(datastr, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f") microsecond = int(tu...
Pandas介绍
m0_62703957的博客
12-01 4043
Pandas 库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析必不可少的工具之一，它为 Python 数据分析提供了高性能，且易于使用的数据结构，即 Series 和 DataFrame。在 Pandas 没有出现之前，Python 在数据分析任务中主要承担着数据采集和数据预处理的工作，但是这对数据分析的支持十分有限，并不能突出 Python 简单、易上手的特点。为了降低初学者的学习门槛，我们的教程尽量采用通俗易懂、深入浅出的语言风格，相信通过对本套教程的学习，您一定会收获颇丰。
pandas详细介绍
mengxiao12345678的博客
11-30 6025
pandas 详细介绍1 pandas官网1.1 官网1.2 其他可用网站2 pandas 概要介绍3 pandas之Series3.1 常用属性3.2 常见函数4 pandas之DataFrame4.1 常用属性4.2 常见函数5 pandas之其他函数 1 pandas官网 1.1 官网 https://pandas.pydata.org/ 1.2 其他可用网站 2 pandas 概要介绍 Pandas 库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析必不可少的工具之一。 Pan
pandas基本介绍
weixin_39887317的博客
08-15 2293
Pandas介绍 Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。 Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。 Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Exc
Python学习之Pandas介绍
weixin_58512942的博客
07-05 2987
pandas安装和介绍
Pandas基础知识
weixin_44002014的博客
09-03 3873
本篇内容为笔者学习pandas库时在网上搜集、整理的信息，主要目的在于帮助和我一样的初学者更为方便地找到详细且通俗易懂的pandas资料。所有内容均来源于网络，如有错误之处欢迎评论、留言讨论，笔者会及时修改错误。如有侵权烦请联系笔者删除，谢谢！
Pandas介绍和其有什么优点？
m0_54342642的博客
04-01 5396
Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据。 Pandas适用于处理以下类型的数据： 与SQL或Excel表类似的，含异构列的表格数据; 有序和无序（非固定频率）的时间序列数据; 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据; 任意其它形式的观测、统计数据集，数据转入Pandas数据结构时不必事先标记。 Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）与DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科
Python中的 NumPy与Pandas库介绍
Chujun123528的博客
07-14 3461
NumPy（Numerical Python的缩写）是Python中一个非常核心且广泛使用的科学计算库。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。NumPy是许多高级数据分析库（如Pandas、SciPy）的底层库，为Python的数据科学计算提供了强大的基础支持。Pandas是Python的一个开源数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
【玩转pandas系列】入门介绍
你不来，再美的天地，都狼藉 ~
07-10 1826
pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。
python包pandas介绍
weixin_41741485的博客
02-23 1415
pandas简介 pandas是一个python的软件包，是基于numpy的一种工具，提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构，是强大而有效的数据分析工具。 pandas的核心数据结构 pandas最核心的两个数据结构：Series和DataFrame。 DataFrame可以看做是Series的容器，一个DataFrame可以包含若干个Series。 import numpy as np im...
【数据分析专栏之Python篇】四、pandas介绍
yiluohan0307的专栏
07-31 639
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 是由 Wes McKinney 在 2008 年开发的，McKinney 当时是一家纽约金融服务机构的金融分析师 ，他在自己的工作中遇到了一些数据操作问题，当时 Python 中已经有了 Numpy 这样在处理大规模数据方面有着不错表现的库，但是对于表格等结构化数据而言，Numpy 并不能完全胜任。于是 McKinney 开始着手研究一套解决方案，
Pandas介绍123.zip
04-22
这个“Pandas介绍123.zip”文件，虽然未提供具体的文件内容，但我们可以从标题和标签推测，它可能包含了一系列关于Pandas的基础到进阶的学习资料。下面，我们将深入探讨Pandas的关键特性及其在实际应用中的重要性。 ...
python 两列表按照从小到大的顺序排序
12-08 3957
如果两个列表里的数据排序，如何进行比较后排序呢？ 其实有点像冒泡排序的逻辑： 实列： list1=[6,3,4] list2=[2,5] 思路：首先将两个列表合并成一个列表，使用extend 然后将获取列表里的数据进行一个一个比较（冒泡排序的逻辑：6分别和3，4，2，5比较，如果6大于其他数，将6放到一个中间变量中，小数等于6所在的位置，把中间变量赋值给小数的所在列表位置。依此类推...） 具体代码如下： list1=[6,3,4] list2=[2,5] list1.extend(list
selenium关闭左上角网页的提示
01-05 3170
在我们做web自动化时,有些网页总提示是否显示通知弹窗信息比如新浪微博（如下图）。 那么如何关闭通知提示呢，以下代码可以实现此效果 fromseleniumimportwebdriver importtime URL="https://weibo.com/login.php" options=webdriver.ChromeOptions() prefs={ 'profile.default_content_setting_values': ...
python csv转json
12-05 1279
import json id='' name='' age='' def transjson(jsonpath, csvpath): fw = open(jsonpath, 'w', encoding='utf8') # 打开json文件 fo = open(csvpath, 'r', newline='') # 打开csv文件 ls = [] for line in fo: line = line.replace("\n", "".
pycharm github invalid authentication data 404 not found提交代码失败
05-14 1148
今天遇到这个GitHub提交项目的问题，开始一直是以为账号的问题，后来发现不是，账号在github网站上是可登陆的，换了一种方式提交就可以了！最后用的token登陆 ，注意HTTP proxy 设置为 No Proxy 文章目录 常规处理方式 最终解决方法 附录 首先保证git的安装测试没有任何问题～ 然后提交项目，如果出现下面的提示，就可以尝试按照我的记录进行配置 常规处理方式 试过取消代理 没有解决 试过加https://gith...
python三种数字的判断
09-19 903
isdigit() True: Unicode数字，byte数字（单字节），全角数字（双字节），罗马数字 False: 汉字数字 Error: 无 isdecimal() True: Unicode数字，，全角数字（双字节） False: 罗马数字，汉字数字 Error: byte数字（单字节） isnumeric() True: Unicode数字，全角数字（双字节），罗马数字...
pytest的数据参数化
09-05 610
通过装饰器来添加参数 单个参数 @pytest.mark.parametrize("参数名",["参数值1","参数值2","参数值3"]) def test_001(slef,参数名): pass 多个参数 @pytest.mark.parametrize(("参数名1,参数名2"),[("参数1值1","参数2值1"),("参数1值2","参数2值2")]) def test_0...
git配置邮箱和用户名
12-31 545
git config --global user.email "you@example.com" git config --global user.name "Your Name"
Pandas 介绍
最新发布
11-29
<think> 我们被要求用中文回答，并且最后必须提出3-5个相关问题，以“§§相关问题§§”开头，且不换行分散。 用户要求介绍Pandas。Pandas是一个强大的Python数据处理库，我们应简要介绍其核心功能和特点。 回答结构： 1. 介绍Pandas是什么 2. 核心数据结构（Series和DataFrame） 3. 主要功能（数据清洗、处理、分析等） 4. 常用应用场景 注意：按照要求，最后必须输出“§§相关问题§§”并紧跟3-5个相关问题。 </think>### Pandas 核心功能解析 Pandas 是 Python 最强大的数据处理库，专为结构化数据（表格、时间序列等）设计，提供高效的数据结构和分析工具。 #### 核心数据结构 ```python import pandas as pd # 1. Series（一维数据） s = pd.Series([1, 3, 5, None, 6], name='数据列') print(s.mean()) # 计算均值 → 3.75 # 2. DataFrame（二维表格） data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [25, 30, 28], '城市': ['北京', '上海', '广州']} df = pd.DataFrame(data) ``` #### 核心功能矩阵 | 功能类别 | 方法示例 | 应用场景 | |----------------|----------------------------|--------------------------| | 数据清洗 | `df.dropna()` | 处理缺失值 | | | `df.fillna(0)` | 填充空值 | | | `df.replace('北京','BJ')` | 值替换 | | 数据筛选 | `df[df['年龄'] > 25]` | 条件过滤 | | | `df.query('城市 in ["北京","上海"]')` | 复杂查询 | | 数据转换 | `df.rename(columns={'年龄':'Age'})` | 列重命名 | | | `df.pivot_table(values='年龄', index='城市')` | 数据透视表 | | 数据合并 | `pd.concat([df1, df2])` | 轴向连接 | | | `pd.merge(left, right, on='key')` | 数据库式合并 | | 时间序列 | `pd.date_range('2023-01-01', periods=5)` | 生成时间索引 | | 文件操作 | `pd.read_csv('data.csv')` | 读取CSV | | | `df.to_excel('output.xlsx')` | 导出Excel | #### 性能优化技巧 ```python # 向量化操作 (比循环快100倍) df['年龄倍增'] = df['年龄'] * 2 # ✅推荐 # 避免逐行操作 for index, row in df.iterrows(): # ❌避免 row['新列'] = row['年龄'] + 5 ``` #### 可视化集成 ```python df.plot(kind='bar', x='城市', y='年龄') # 直接生成柱状图 df['年龄'].plot.hist(bins=20) # 年龄分布直方图 ``` > **应用场景**： > - 金融数据分析（股票价格处理） > - 科学实验数据清洗 > - 网络日志分析 > - 机器学习特征工程 > - 数据库交互（支持SQLAlchemy）
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