在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。
7.6 Pandas 中的数据操作 原文：Operating on Data in Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...在 Pandas 中，按照惯例，默认情况下逐行操作： df = pd.DataFrame(A, columns=list('QRST')) df - df.iloc[0] Q R S T 0 0 0...中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数组和向量计算 第 5 章 pandas 入门 第 6 章 数据加载、存储与文件格式 第 7 章...七、以不同格式保存图形 八、开发交互式绘图 九、在图形用户界面中嵌入绘图 十、使用mplot3d工具包绘制 3D 图形 十一、使用axisartist工具包 十二、使用axes_grid1工具包 十三、...、文件输出 六、处理地图 七、处理 3D 图形 八、用户界面 UCSD COGS108 数据科学实战中文笔记 零、数据科学实战 一、Jupyter 笔记本 二、数据分析 三、Python 四、Python...九、加强您的 Python 基础 数据科学思想 零、前言 一、开发人员对数据科学的看法 二、使用 Jupyter 笔记本和 PixieDust 的大规模数据科学 三、PixieApp 深入了解 四、...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
大家好，在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中，我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在，我们可以使用pivottablejs，可以让你在Jupyter Notebook中，像操作Excel一样尽情的使用数据透视表！...接下来，只需两行代码，即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样，你可以在...pandas的强大功能与便捷的数据透视表操作，可以兼得之！ -END-
简单介绍 Jupyter 是一个笔记本，这个笔记本可以编写和执行代码，分析数据，嵌入内容，以及共享可重复性的工作。...Jupyter Notebook （以前成为iPython Notebook）可以在一个简单的笔记本中轻松分享代码，数据，图标以及说明。...下面的示例中，导入了一个 hosted on github 的csv，并使用Plotly将数据展示在一个table中。...在notebook中绘制，可以将数据分析和绘图保存在一个位置。下面是一个可以交互的绘图。转到 Plotly getting started 页面，了解如何设置凭据。...运行R代码 IRkernel是Jupyter的R内核，允许在Jupyter笔记本中编写和执行R代码。 检查 IRkernel文档 以获取一些简单的安装说明。
一旦你选择它，你会看到许多Jupyter笔记本扩展选项！ ? 你可以查找这些扩展的大部分，看看它们在Google快速搜索中的作用。下面我重点介绍了一些最有用的。...Hinterland允许在Jupyter笔记本中自动完成代码。当你打字时，建议摆在你面前。当您从外部库中搜索命令时，这是最值得注意的，如下面的示例所示。超级方便！ ?...4） 使用Qgrid探索数据帧 我们的最后一站是Qgrid-一个允许您在没有任何复杂Pandas代码的情况下浏览和编辑数据帧的工具。...Qgrid以交互方式呈现Jupyter笔记本中的pandas数据帧。通过这种呈现，您可以获得诸如滚动、排序和过滤之类的直观控件，还可以通过双击所需的单元格编辑数据帧。...呈现数据帧，只需导入它，然后将数据帧传递给show_grid函数，如下所示： import qgrid qgrid_widget = qgrid.show_grid(df, show_toolbar=True
为了更好的代码维护，建议使用单独的Jupyter笔记本，其中将发布ML模型API。...要构建Pandas数据帧变量作为模型预测函数的输入，需要定义一个数据集列数组： https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv...使用样本有效负载构建Pandas数据帧，然后执行模型预测： # Test model with data frame input_variables = pd.DataFrame([[1, 106,...从请求中检索有效载荷数据，构造Pandas数据帧并执行模型predict_proba函数： app = Flask(__name__) CORS(app) @app.route("/katana-ml...虽然它可以直接在Jupyter笔记本中启动Flask界面，但建议将其转换为Python脚本并从命令行作为服务运行。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。...它集成了Jupyter笔记本（或其他基于Jupyter的笔记本）和Graphic Walker，后者是Tableau的另一种开源替代品。它允许数据科学家通过简单的拖放操作分析数据并可视化模式。...在Jupyter笔记本中使用pygwalker 将pygwalker和pandas导入您的Jupyter笔记本以开始。...import pandas as pd import pygwalker as pyg 您可以在不破坏现有工作流的情况下使用pygwalker。...例如，您可以通过以下方式调用加载数据帧的Graphic Walker： df = pd.read_csv('.
尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求，但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧，有时候我们可能想向老板展示一些东西，以便拥有一些漂亮且互动的情节。...现在，我们在Pandas数据框中有数据。在开始用于pandas_bokeh绘制数据之前，我们需要将输出设置为笔记本，这将适用于Jupyter / iPython笔记本。...以下是官方GitHub存储库中的GIF。 ? 高级参数 该库还支持许多高级参数，如果需要的话，这些参数使我们可以自定义绘图。 这是另一个使用相同数据集但使用折线图绘制数据的示例。...因此，该图表将被保存并输出到可以保留和分发的HTML文件中。 ? 在本文中，我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据框。...事实证明，当您有许多特殊的渲染要求时，该库可能无法满足您的所有需求，但是当您只想为数据集构建典型图表时，它是一个很好的库。
这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe（）和 df.info（）函数通常用作 EDA 过程的第一步。...但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report（）扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。...它用一行代码显示了大量信息，在交互式 HTML 报告中也显示了这些信息。 对于给定的数据集，pandas 分析包计算以下统计信息： ?...Jupyter notebook 中显示数据分析报告所需的全部代码。...6.突出报警框 我们可以在您的 Jupyter 笔记本中使用警告/注释框来突出显示重要的内容或任何需要突出显示的内容。注释的颜色取决于警报的类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下代码。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（上） 本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问...对于一个超过10亿个样本的Vaex数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行8个聚合的分组操作只需不到2分钟。 在上面的单元格块中，我们执行分组操作，然后执行8个聚合，其中2个位于虚拟列上。...注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的Vaex数据帧可以很容易地转换为Pandas数据帧，我们可以方便地将其传递给Seaborn。...在此之后，我们只需以标准方式绘制结果数据帧： ? 在一周的某一时间和某一天，现金对卡支付的一部分。 看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比作为一周中的一天和一天中的时间的函数。...有了Vaex，你可以在短短几秒钟内浏览超过10亿行数据，计算各种统计数据、聚合信息，并生成信息图表，而这一切都是在你自己的笔记本电脑上完成的。它是免费和开源的，我希望你会给它一个机会!
简单介绍 Jupyter 是一个笔记本，这个笔记本可以编写和执行代码，分析数据，嵌入内容，以及共享可重复性的工作。...Jupyter Notebook （以前成为iPython Notebook）可以在一个简单的笔记本中轻松分享代码，数据，图标以及说明。...在notebook中绘制，可以将数据分析和绘图保存在一个位置。下面是一个可以交互的绘图。转到 Plotly getting started 页面，了解如何设置凭据。...运行R代码 IRkernel是Jupyter的R内核，允许在Jupyter笔记本中编写和执行R代码。 检查 IRkernel文档 以获取一些简单的安装说明。...上传的笔记本将存储在你的 Plotly organize folder 中，并托管在一个唯一的链接，能快速和简单分享。
/train.csv') 5pandas_profiling.ProfileReport(df) 这一行代码就是在Jupyter笔记本中显示数据分析报告所需的全部代码。...实际上，你可以在Cufflinks库的帮助下做到这一点。 Cufflinks库将plotly的力量与熊猫的灵活性结合起来，便于绘制。现在让我们来看看如何安装这个库并让它在pandas中工作。...3.一点点魔法 Magic命令是jupyter笔记本中的一组方便的函数，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。在%lsmagic的帮助下，您可以看到所有可用的magic。 ?...%matplotlib notebook %matplotlib inline函数用于呈现jupyter笔记本中的静态matplotlib绘图。...%matplotlib inline vs %matplotlib notebook %run %run函数在一个笔记本中运行一个python脚本。
与 IPython，Jupyter 笔记本和众多其他库相结合，与许多其他工具相比，用于在 Python 中执行数据分析的环境在性能，生产力和协作能力方面表现出色。...本章将涵盖以下主题： 安装 Anaconda，Pandas 和 IPython/Jupyter 笔记本 使用 IPython 和 Jupyter 笔记本 Jupyter 及其笔记本 设置您的 Pandas...Jupyter 为每个笔记本运行一个 IPython 内核。 包含 Python 代码的单元在该内核中执行，结果作为 HTML 添加到笔记本中。 双击任何单元格将使该单元格可编辑。...如果您希望使用 IPython 代替 Jupyter 笔记本进行后续操作，则还可以在 IPython Shell 中执行此代码。 例如，您可以简单地从笔记本单元中剪切并粘贴代码。...下面通过绘制股票数据的Close值进行演示： 总结 在本章中，我们安装了 Python 的 Anaconda Scientific 版本。
让我们首先将 pandas 模块导入到 Jupyter 笔记本中，如下所示： import pandas as pd 然后，我们将读取数据集。...在891.总数中，仅剩下183记录，但是，这可能会导致丢失大量数据，并且可能无法接受。 另一种方法是只删除那些缺少所有值的行。...在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。 在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。...首先，将pandas模块导入 Jupyter 笔记本： import pandas as pd 我们可以通过几种方法来重命名 Pandas 数据帧中的列。 一种方法是在从数据集中读取数据时重命名列。...我们正在使用 Matplotlib 的 inline magic 命令来确保我们的绘图连同代码一起正确显示在 Jupyter 笔记本中。
在本文中，我将向你展示如何设置在Excel中运行的Jupyter Notebook。在这两者之间共享数据，甚至可以从Excel工作簿调用Jupyter笔记本中编写的Python函数！...在本文的其余部分，我将向你展示如何: 使用Jupyter笔记本在Excel和Python之间共享数据 在笔记本上写Excel工作表函数(udf) 脚本Excel与Python代替VBA 从Excel获取数据到...在Excel中创建数据表， 选择左上角（或整个范围），然后在Jupyter笔记本中输入“％xl_get”，瞧！Excel表现在是pandas DataFrame。...%xl_plot 使用“％xl_plot”在Excel中绘制任何Python图表。从一个受支持的绘图库中向其传递任何图形对象，或使用最后一个pyplot图形。...这用于在使用Python函数构建的Excel中构建模型，这些函数当然可以使用其他Python库（例如pandas和scipy）。 你也可以在Jupyter笔记本中编写Excel工作表函数。
大家可能也注意到了，在《神经网络和深度学习》的第二节课中他专门为学生录制了一个使用Jupyter Notebook的快速指南，并且在很多课程中都通过JupyterNotebook展示代码实现的部分。...在Notebook中可以方便地调用Python的第三方库，如pandas、Bokeh等，对数据进行清理、统计和可视化的操作，并且在单元格中可以分步输出变量或者绘制图表等等。...Jupyter Notebook在数据分析场景下的卓越优势是Pycharm、Vim等其他编辑器所无法匹敌的。...pandas、Matplotlib和Bokeh都是在数据分析中通用程度高、广受欢迎的Python库，其中许多进阶功能即使是Python和Jupyter Notebook的老用户也不一定掌握，比如绘制特殊图形...跟随本书熟练使用这些技巧，就可以在数据分析报告中展示“如何优雅地使用Jupyter Notebook”了。
它们足够小，可以装入日常笔记本电脑的硬盘驱动器中，但同时大到无法装入RAM，导致它们已经很难打开和检查，更不用说探索或分析了。 处理此类数据集时，通常采用3种策略。...完整的分析可以在此Jupyter笔记本中单独查看（https://nbviewer.jupyter.org/github/vaexio/vaex-examples/blob/master/medium-nyc-taxi-data-eda...精益：分成多个包 Jupyter集成：vaex-jupyter将在Jupyter笔记本和Jupyter实验室中提供交互式可视化和选择。...让我们看一下在相对合理的范围内这些数量的分布： 纽约超过 10 亿次出租车行程的车费、总额和小费的分布。在笔记本上绘制这些图表只用了 31 秒！ 我们看到上述所有三个分布都有相当长的尾部。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。...请注意，随着数据的增加，plotly会开始卡滞。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。 Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...： alt.renderers.enable(‘notebook’) Altair中的数据是围绕Pandas Dataframe构建的。
它们足够小，可以装入日常笔记本电脑的硬盘驱动器中，但同时大到无法装入RAM，导致它们已经很难打开和检查，更不用说探索或分析了。 处理此类数据集时，通常采用3种策略。...完整的分析可以在此Jupyter笔记本中单独查看（https://nbviewer.jupyter.org/github/vaexio/vaex-examples/blob/master/medium-nyc-taxi-data-eda...精益：分成多个包 Jupyter集成：vaex-jupyter将在Jupyter笔记本和Jupyter实验室中提供交互式可视化和选择。 ?...让我们看一下在相对合理的范围内这些数量的分布： ? 纽约超过 10 亿次出租车行程的车费、总额和小费的分布。在笔记本上绘制这些图表只用了 31 秒！ 我们看到上述所有三个分布都有相当长的尾部。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
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