# 和前面重复了 In[9]: college.describe(include=[np.object, pd.Categorical]).T Out[9]: ?...60280 INSTNM 660240 STABBR 444565 dtype: int64 # RELAFFIL这列只包含...CURROPER 60280 INSTNM 660345 dtype: int64 # 数据字典中的信息显示MENONLY这列只包含...计算跟踪止损单价格 # pip install pandas_datareader 或 conda install pandas_datareader，来安装pandas_datareader In[...47]: import pandas_datareader as pdr 笔记：pandas_datareader的问题 pandas_datareader在读取“google”源时会有问题。
数据重塑3.1 重塑层次化索引3.1.1 stack()方法3.1.2 unstack()方法 3.2 轴向旋转3.2.1 pivot()方法 4....drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的，即只要两条数中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。 ...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...（2）duplicated()方法支持从前向后（ first）和从后向前（last）两种重复值查找模式，默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说，就是将后出现的相同条目判断为重复值。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。
包含的功能可以解决向量化字符串操作的这种需求，以及通过包含字符串的 Pandas Series和Index对象的str属性，来正确处理缺失数据。...repeat() 重复值 normalize() 返回字符串的 Unicode 形式 pad() 在字符串的左侧，右侧或两侧添加空格 wrap() 将长字符串拆分为长度小于给定宽度的行 join()...as e: print("ValueError:", e) ''' ValueError: Trailing data ''' 哦！...我们可以这样做的一种方法是，实际构造一个包含所有这些 JSON 条目的字符串表示，然后用pd.read_json加载整个东西： # 将整个文件读入 Python 数组中 with open('recipeitems-latest.json...这表明，在数据科学中，清理和修改现实世界的数据通常包含大部分工作，而 Pandas 提供的工具可以帮助你有效地完成这项工作。
必须安装的模块 Numpy Matplotlib Pandas Pandas-datareader BeautifulSoup4 scikit-learn / sklearn 如果你想进一步了解Matplotlib...as pdimport pandas_datareader.data as web Datetime让我们很便捷的使用日期函数，matplotlib用来绘制图形，pandas来分析数据，pandas_datareader...这是一个table，并且存在索引及列名。在本文里，索引是日期。是与所有列相关的东西。...web.DataReader（'TSLA'，'yahoo'，start，end）这行调用了pandas_datareader包，从yahoo上查找股票代码TSLA（Tesla），以start表示的起始日期...因此现在我们有一个Pandas.DataFrame对象，它包含特斯拉的股票定价信息。
Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的，而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而直接。...拥有函数pd.concat()，它的语法与np.concatenate类似，但是包含了一些我们将要讨论的选项： # Pandas v0.18 中的签名 pd.concat(objs, axis=0,...重复的索引 np.concatenate和pd.concat之间的一个重要区别是，Pandas 的连接保留了索引，即使结果会有重复的索引！...将重复捕获为错误 如果你想简单地验证，pd.concat()结果中的索引不重叠，你可以指定verify_integrity标志。将此设置为True，如果存在重复索引，则连接将引发异常。...print("ValueError:", e) ''' ValueError: Indexes have overlapping values: [0, 1] ''' 忽略索引 有时索引本身无关紧要
获取数据 我们本文会用到 MRF 过去五年的“调整价格”，用 pandas_datareader 可以从 Yahoo财经上获取所需的数据。...我们首先导入需要的库： import pandas as pd import pandas_datareader as web import matplotlib.pyplot as plt import...numpy as np 现在我们用 datareader 获取数据，主要是自 2012 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 21 日的股票数据。...我们先导入 Pandas。 #Importing pandas import pandas as pd 在 Pandas 中用“to_datetime”将日期字符串转换为 date 数据类型。...时间序列中的重复索引 有时你的时间序列会包含重复索引。
读取数据： from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy...color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的bm也包含进来...data.pivot(index='item', columns='color', values='user') <============================================== ValueError...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 建立多个行索引 row_idx_arr = list(zip
In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np 重复标签的后果 一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复项时根本无法工作...输出无法确定，因此 pandas 会引发异常。...重复标签的后果 一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复时无法正常工作。输出结果无法确定，因此 pandas 会报错。...CategoricalIndex是一种支持具有重复索引的索引的类型。...CategoricalIndex是一种支持具有重复索引的索引的类型。
as pd import pandas_datareader.data as web import datetime import numpy as np from matplotlib import...和pandas_data读者可以获取和分析我们的库存数据 datetime用于修复数据分析的库存日期 numpy重塑我们的数据以提供给我们的神经网络 matplotlib用于绘制和可视化我们的数据 警告忽略弹出的任何不需要的警告...https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/style_sheets/ggplot.html 然后使用pandas_datareader作为'web'来使用DataReader...因此，基本上X_train数组中的每个索引都包含36天收盘价格的数组，y_train数组包含时间步骤后一天的收盘价。...因此，给神经网络一个X_test数组，其中每个索引包含36天的收盘价格。y_test是36天价格的价值。 然后，将原始y值存储在org_y变量中。将绘制此图并将这些值与模型预测的价格值进行比较。
是否还有其他类型的丢失数据不太明显（无法通过Pandas轻松检测到）？ 了说明我的意思，让我们开始研究示例。 我们要使用的数据是非常小的房地产数据集。...Pandas会将空单元格和“NA”类型都识别为缺失值。下面，我将介绍一些Pandas无法识别的类型。 非标准缺失值 有时可能是缺少具有不同格式的值的情况。...要尝试将条目更改为整数，我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...您会注意到我使用try和except ValueError。这称为异常处理，我们使用它来处理错误。 如果我们尝试将一个条目更改为一个整数并且无法更改，则将ValueError返回a，并且代码将停止。...这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。 现在，我们已经研究了检测缺失值的不同方法，下面将概述和替换它们。
的Index可以包含重复的标签： In [89]: dup_labels = pd.Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar']) In [90]: dup_labels Out...每个索引都有一些方法和属性，它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见问题。表5-2列出了这些函数。 ?...Finance的股票价格和成交量，使用的是pandas-datareader包（可以用conda或pip安装）： conda install pandas-datareader 我使用pandas_datareader...参阅pandas-datareader文档，可以学习最新的功能。...，从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组： In [260]: to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a']) In [261]: unique_vals
数据聚合：Pandas能够轻松地对数据进行聚合操作，如求和、平均、最大值、最小值等。 数据重塑：Pandas提供了灵活的数据重塑功能，包括合并、分割、转换等。...数据重塑：使用pivot_table、melt等函数重塑数据。 时间序列功能：使用date_range、resample等函数处理时间序列数据。...header：列名行的索引，默认为0。 index_col：用作行索引的列名。 usecols：需要读取的列名列表或索引。 dtype：列的数据类型。...数据类型转换：在读取数据时，Pandas可能无法自动识别数据类型，这时可以通过dtype参数指定。 性能考虑：对于非常大的CSV文件，考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能。...日期时间列：如果CSV文件包含日期时间数据，可以使用parse_dates参数将列解析为Pandas的datetime类型。
college_data_dictionary.csv中包含了大学数据集的数据字典： >>> pd.read_csv("data/college_data_dictionary.csv") column_name...ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 下面的四种方法的效果相同： college.describe(include...NaN 12125 查看RangeIndex和Int64Index两种索引类型的内存占用： >>> college.index = pd.Int64Index(college.index...本节需要安装第三方库pandas-datareader，使用conda install pandas-datareader或pip install pandas-datareader进行安装。...这里使用的的是特斯拉的股票（TSLA），假设在2017开盘日购买了股票： >>> import datetime >>> import pandas_datareader.data as web >>>
涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要的数据操作方法（包括索引、分组、重塑和连接）以及 4 种主要的数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。...涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要数据操作方法（包括索引、分组、重塑和连接）以及 4 种主要数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。...快速标量值获取和设置 布尔索引 使用 isin 进行索引 where() 方法和掩码 使用 numpy() 条件性地扩大设置 query() 方法 重复数据...请参阅分层索引和重塑部分。...参见 层次化索引 和 重塑 部分。
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?
与往常一样，切片器的两侧都包含在内，因为这是标签索引。 警告 在.loc指定器中应指定所有轴，即索引和列的索引器。...在接下来的子章节中，我们将重点介绍一些其他索引类型。 CategoricalIndex CategoricalIndex是一种支持具有重复索引的索引类型。...这是围绕Categorical的容器，允许高效地索引和存储具有大量重复元素的索引。..., categories=['c', 'a', 'b'], ordered=False, dtype='category', name='B') 使用__getitem__/.iloc/.loc进行索引类似于具有重复项的...与标准的 Python 序列切片相比，其中切片的端点不包含在内，pandas 中基于标签的切片是包含的。
一个具有一个参数（调用的 Series 或 DataFrame）的callable函数，并返回用于索引的有效输出（上述之一）。 一个元组，包含行（和列）索引，其元素是上述输入之一。...注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...这是一种严格的包含协议。每个请求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都将包括。整数是有效标签，但它们指的是标签而不是位置。...pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是基于 0 的索引。在切片时，起始边界是包含的，而上限是不包含的。...索引对象 pandas 的 Index 类及其子类可视为实现了一个有序多重集。允许存在重复值。 Index 还提供了进行查找、数据对齐和重新索引所必需的基础设施。
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4. 重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...实现矢量化的元素获取操作：要么使用str.get，要么使用str属性上使用索引。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ? 记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。...考虑一个二维矩阵，其一维为“ B ”和“ C ”（列名），另一维为“ a”，“ b ”和“ c ”（行索引）。 我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。...融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
通常情况下，切片器的两侧都包含在内，因为这是标签索引。 警告 您应该在.loc指定器中指定所有轴，即索引和列的索引器。...在接下来的子节中，我们将突出一些其他索引类型。 CategoricalIndex CategoricalIndex 是一种支持重复索引的索引类型。...这是一个围绕着 Categorical 的容器，允许高效地索引和存储具有大量重复元素的索引。...这是围绕`Categorical`的容器，允许高效地索引和存储具有大量重复元素的索引。...与标准 Python 序列切片相比，在 pandas 中基于标签的切片是包含的。
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