“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
1.必须知道的两组Python基础术语 A.变量和赋值 Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a = 4时，Python解释器干了两件事情： 在内存中创建了一个值为4的整型数据 在内存中创建了一个名为...B.数据类型 在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的： 列表list（Python内置） 字典dict（Python内置） DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import...的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。...利用电影票房数据，我们分别举一个例子说明： A.Python分析 在做好数据采集和导入后，选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下，这个步骤变得很简单。...比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理： import pandas as
1.必须知道的两组Python基础术语 A.变量和赋值 Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a = 4时，Python解释器干了两件事情： 在内存中创建了一个值为4的整型数据 在内存中创建了一个名为...B.数据类型 在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的： 列表list（Python内置） 字典dic（Python内置） DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import...的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。...利用电影票房数据，我们分别举一个例子说明： A.Python分析 在做好数据采集和导入后，选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下，这个步骤变得很简单。...比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理： import pandas as
必须知道的两组Python基础术语 A.变量和赋值 Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出 a = 4 时，Python解释器干了两件事情： 在内存中创建了一个值为4的整型数据 在内存中创建了一个名为...B.数据类型 在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的： 列表list（Python内置） 字典dict（Python内置） DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import...的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。...利用电影票房数据，我们分别举一个例子说明： A.Python分析 在做好数据采集和导入后，选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下，这个步骤变得很简单。...比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理： import pandas as
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...在这个例子中，我们想要根据姓名和年份对销售额和利润进行汇总： pivot_table = pd.pivot_table(df, values=['Sales', 'Profit'], index='Name...) 使用groupby方法按照产品类别对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个产品类别的总销售额和利润，并将结果存储在category_sales_profit中。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。
Dataframe对象的内部表示 在底层，pandas会按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。...下图所示为pandas如何存储我们数据表的前十二列： 可以注意到，这些数据块没有保持对列名的引用，这是由于为了存储dataframe中的真实数据，这些数据块都经过了优化。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储，和字符串怎样以Python内置类型进行存储的。...将其转换为datetime的意义在于它可以便于我们进行时间序列分析。 转换使用pandas.to_datetime()函数，并使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。
这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。 由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...df1, df2, on='A', how='right') / 07 / Pandas中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。
本文将介绍Pandas的一些高级用法，帮助你更有效地进行数据清洗和预处理。1. 数据清洗数据清洗是指处理缺失值、异常值和重复值等问题，使数据集变得更加干净和可靠。...记得根据实际情况选择合适的方法，以保证数据质量和模型效果。3. 多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...数据分组与聚合在数据分析中，常常需要对数据进行分组并进行聚合操作。...文本数据处理Pandas还提供了处理文本数据的功能，可以进行字符串操作、正则表达式匹配等：字符串操作# 创建示例数据集data = {'Text': ['foo', 'bar', 'baz']}df =...时间序列处理Pandas提供了丰富的功能来处理时间序列数据，包括日期索引、时间重采样等：创建日期索引# 创建示例时间序列数据dates = pd.date_range(start='2022-01-01
此外，Pandas对numpy和matplotlib的一些方法进行了更高层的封装和扩展，使用起来更方便和快捷，功能也更加强大。...DataFrame数据结构的构成 DataFrame数据是Pandas中的基本数据结构，同时具有行索引(index)和列索引(columns)，看起来与Excel表格相似。 ?...DataFrame数据由三个部分组成，行索引、列索引、数据。pandas读取DataFrame数据时，如果数据行数和列数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...五、DataFrame部分显示 本文中的数据有四千多行，很多时候，没有必要所有行都显示，只显示一部分即可。 Pandas中实现了两个常用的部分显示方法，head()和tail()。...以上就是Pandas中DataFrame数据结构的基本介绍。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，大部分方法都是对DataFrame作处理，后面会陆续介绍更多相关的属性和方法。
参考链接： 使用Python进行数据分析和可视化2 python小白，在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程，记录下来，供小白参考。 ...二、时间序列与区域划分 1、数据类型转换为时间序列 在数据中，有一个字段是“date”，但是它的数据类型是整型（int），需要将其转换为日期的格式。...data_nothb.head() 注意，这里用到了pandas.DataFrame.gruopby()函数，它可以： 根据某些条件将数据拆分成组对每个组独立应用函数将结果合并到一个数据结构中 特别注意...pandas.DataFrame.gruopby()函数只做数据的分组，不做计算，一般不会单独出现，而是在后方会跟上一个聚合函数进行计算，例如这里的data_nothb_all.gruopby(‘date...，针对问题构思需要提取或者分组的数据字段，以及需不需要进行聚合操作
数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...日期功能 本节将提到“日期”，但时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分：解析和输出。在Excel电子表格中，日期值通常会自动解析，但如果您需要，还有一个 DATEVALUE 函数。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
在Pandas库中，Series和DataFrame是两种主要的数据结构，它们各自适用于不同的数据操作任务。我们可以对这两种数据结构的性能进行比较。...如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。 使用groupby()和transform()进行分组操作和计算。...Pandas的groupby方法可以高效地完成这一任务。 在Pandas中，如何使用聚合函数进行复杂数据分析？ 在Pandas中，使用聚合函数进行复杂数据分析是一种常见且有效的方法。...这些数据结构可以用来处理不同类型和形式的数据，并且可以进行索引和切片操作，方便数据的处理和操作。 强大的数据处理能力：Pandas能够对不同类型、大小和形状的数据进行灵活的处理。
本篇为pandas系列的导语，对pandas进行简单介绍，整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 二、Pandas特点 方便地处理浮点与非浮点数据里的缺失数据...； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象； 基于智能标签...，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作； 直观地合并（merge）、连接（join）数据集； 灵活地重塑（reshape）、透视（pivot）数据集； 轴支持结构化标签：一个刻度支持多个标签；...成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5 格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计...、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。
iterrows或者apply代替直接对dataframe遍历 ---- 用过Pandas的都知道直接对dataframe进行遍历是十分低效的，当需要对dataframe进行遍历的时候我们可以使用迭代器...1.2apply方法 dataframe是一种列数据，apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴（行/列）进行运算操作的时候，apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...在底层的设计中，pandas按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。
#例4-10 对汽车销售数据表进行分组聚合，观察各个描述性统计 vs['date']=pd.to_datetime(vs['date'])#将'date'转换成日期型 #按照日期进行分组 vsGroup...在多数情况下，对时间类型数据进行分析的前提就是将原本为字符串的时间转换为标准时间类型。pandas 继承了 NumPy 库和 datetime 库的时间相关模块，提供了 6 种时间相关的类。...(频率转换和重采样) pandas 支持处理在格式上间隔不相等的时间序列数据，但是有的时候我们希望生成或者转化成一些间隔相同时间序列数据。...在正常使用过程中，agg 函数和 aggregate 函数对 DataFrame 对象操作时功能几乎完全相同，因此只需要掌握其中一个函数即可。它们的参数说明如下表。...使用 transform 方法聚合数据 Pandas 提供了transform()方法对 DataFrame 对象和分组对象的指定列进行统计计算，统计计算可以使用用户自定义函数。
图片Pandas的功能与函数极其丰富，要完全记住和掌握是不现实的（也没有必要），资深数据分析师和数据科学家最常使用的大概有二三十个函数。在本篇内容中，ShowMeAI 把这些功能函数总结为10类。...图片 7.数据处理一个字段可能包含很多信息，我们可以使用以下函数对字段进行数据处理和信息抽取：map：通常使用map对字段进行映射操作（基于一些操作函数），如 df[“sub_id”] = df[“temp_id...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。
它可以作为一个 API 使用，提供了对底层数据的访问。不管我们何时选择、编辑或删除这些值，dataframe 类和 BlockManager 类的接口都会将我们的请求翻译成函数和方法的调用。...我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列，然后我们会对其数据类型进行优化，并比较内存用量。...但这对我们原有 dataframe 的影响并不大，因为其中的整型列非常少。 让我们对其中的浮点型列进行一样的操作。...我们的大部分收获都将来自对 object 类型的优化。 在我们开始行动之前，先看看 pandas 中字符串的存储方式与数值类型的存储方式的比较。...首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。
Frame 对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...dataframe比直接读取 Pandas dataframe 的方式所花费的时间更少。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%time for i in range(100
对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...dataframe比直接读取 Pandas dataframe 的方式所花费的时间更少。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%timefor i in range(100
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