二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。 argpartition() 借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
个点，1为起点，10为终点""""""# numpy的基础运算# 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。...= pd.DataFrame(np.random.random(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d']) # 行的索引为日期，列的索引为abcd，np为数据...df.values # df中的值，得到的是ndarray类型的值df.describe() # 默认是描述数字类型的属性,目的在于观察这一系列数据的范围、大小、波动趋势等等(只运算矩阵)df.T #...'] # 选择日期为2013-1-2的数据df.loc[:,['a','b']] # 选择所有行，列为a、b的数据(换句话说：提取a、b列的数据)df.iloc[:,0] # 提取第0列的数据df.loc...处理丢失数据import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20221111',periods=6)df = pd.DataFrame
呆鸟云：“在学习 Python 数据分析的过程中，呆鸟发现直接看官档就是牛逼啊，内容全面、丰富、详细，而 Python 数据分析里最核心的莫过于 pandas，于是就想翻译 pandas 官档，于是就发现了...提取 Numpy 数组，用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。...::: 以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。...旧有代码库或在线教程里仍在用这种操作，但其实 pandas 已经对此做出了改进，现在推荐用 .array 或 to_numpy 这两种方式提取数据，别再用 .values 了。....因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。
获取 Index 或 Series 里的数据，请用 .array 属性。...提取 Numpy 数组，用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。...::: 以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。...旧有代码库或在线教程里仍在用这种操作，但其实 pandas 已经对此做出了改进，现在推荐用 .array 或 to_numpy 这两种方式提取数据，别再用 .values 了。....因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。
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...Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...比如，DataFrame 是 Series 的容器，Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...NaN数量 mean :算数平均值 std :标准差 min :数据中的最小值 max :数据中的最大值 横纵坐标转换位置 import pandas as pd import numpy
在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...此外，对于较小的数据类型（例如 8 位整数），牺牲一个位用作掩码，将显着减小它可以表示的值的范围。 NumPy 确实支持掩码数组吗？...”中所述，布尔掩码可以直接用作Series或DataFrame的索引： data[data.notnull()] ''' 0 1 2 hello dtype: object '''...[np.nan, 4, 6]]) df 0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6 我们不能从DataFrame中删除单个值；我们只能删除完整行或完整列
Numpy中的一维数组也有隐式定义的整数索引，可以通过它获取元素值，而Series用一种显式定义的索引与元素关联。...如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。...] 1.3 Series数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。...DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以被看做为一个共享相同索引的Series的字典。它的列的类型可能不同，我们也可以把Dataframe想象成一个电子表格或SQL表。...Dataframe返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。
本节介绍 Pandas 基础数据结构，包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。...首先，导入 NumPy 和 Pandas： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd “数据对齐是内在的”，这一原则是根本。...上例中，如果 Python < 3.6 或 Pandas < 0.23，Series 按字母排序字典的键。输出结果不是 ['b', 'a', 'c']，而是 ['a', 'b', 'c']。...不过，Pandas 和第三方库在一些方面扩展了 NumPy 类型系统，即扩展数据类型。比如，Pandas 的类别型数据与可空整数数据类型。更多信息，请参阅数据类型 。...Pandas 知道怎么把扩展数组存储到 Series 或 DataFrame 的列里。更多信息，请参阅数据类型。
”中讨论 Pandas 索引和切片的一些怪异之处。...Pandas 数据帧对象 Pandas 的下一个基本结构是DataFrame。...'], dtype='object') 因此，DataFrame可以认为是二维 NumPy 数组的扩展，其中行和列都具有用于访问数据的通用索引。...我们将在“数据索引和选择”中，探索更灵活的索引DataFrame的方法。 构造DataFrame对象 Pandas DataFrame可以通过多种方式构建。这里我们举几个例子。...0 0 0.0 1 0 0.0 2 0 0.0 Pandas 索引对象 我们在这里看到，Series和DataFrame对象都包含显式的索引，它允许你引用和修改数据。
，即生成的数组中最后一个元素不会超过或等于终止值。...你可以查看Numpy的官方文档以了解更多信息。 示例 二、Pandas模块 pandas介绍 Pandas是一个开源的Python库，主要用于数据分析和数据处理。...Series Series是Pandas中的一种数据结构，类似于一维的数组或列表。它由两个部分组成：索引和数据值。索引是Series中数据的标签，它可以是整数、字符串或其他数据类型。...其中最重要的数据结构之一是DataFrame。 DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel或SQL中的表。...DataFrame可以被看作是Series对象的集合，每个Series都共享一个索引，而该索引根据行或列的名称来标识。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍... 现在想一下，你真正从中学到多少： 正则会用了吗？ __getitem__用过吗？...callable对象怎么实现的？ 还在觉得yield可有可无吗？ 还觉得装饰器与你没有毛关系吗？ NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？...魔术方法 __getitem__帮助实现 Python 的 API 文档中，经常看到 array-like 之类的词汇，这背后是 Python 的鸭子类型，该如何理解？...NumPy 索引和选择功能强大，不仅支持切片操作，还支持布尔型按条件筛选操作。...5 个方面总结 Pandas 两大核心数据结构：Series 和 DataFrame 的增加、删除、修改和访问 Pandas 更加强大的索引访问机制总结 Pandas 的 iterrows, itertuples
参考链接： Python | 使用Panda合并，联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery) 大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用...Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...、索引不同的数据转换为DataFrame对象 大数据集的智能标签的切片，高级索引和子集化 直观的合并和联接数据集 数据集的灵活重塑和旋 坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签) 强大的IO工具
在本节中，我只讨论 NumPy 内置的二进制格式，因为大多数用户更倾向于使用 pandas 和其他工具来加载文本或表格数据（详见第六章：数据加载、存储和文件格式）。...虽然 pandas 采用了许多来自 NumPy 的编码习惯，但最大的区别在于 pandas 是为处理表格或异构数据而设计的。相比之下，NumPy 更适合处理同质类型的数值数组数据。...注意 虽然 DataFrame 在物理上是二维的，但您可以使用它来以分层索引的方式表示更高维度的数据，这是我们将在第八章：数据整理：连接、合并和重塑中讨论的一个主题，并且是 pandas 中一些更高级数据处理功能的一个组成部分...() | 计算索引中唯一值的数组 | 5.2 基本功能 本节将带领您了解与 Series 或 DataFrame 中包含的数据进行交互的基本机制。...其中大多数属于减少或摘要统计的类别，这些方法从 Series 中提取单个值（如总和或均值），或者从 DataFrame 的行或列中提取一系列值。
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