是一个问题描述,不是一个名词或概念。请提供一个具体的名词或概念,我将尽力给出完善且全面的答案。
可能大家经常在技术讨论群众聊天,就会发现一个现象。就是只要有人提起python的一些数据怎么处理的时候,保准会有人说用pandas。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
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pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它是建立在 Python 编程语言之上的。
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
得神人指点我才认识到这个函数,之前突然就记起来,前一段时间(可能是去年)是有Excel神级函数口号漫天宣扬,我以为是大家又认识到了vlookup的好,在吹vlookup,谁知?是我太垃圾了。
下图12展示了两个对数字进行排序的公式。使用SMALL/ROWS函数从小到大排序,使用LARGE/ROWS函数从大到小排序。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
在本系列中,大部分内容都是在阐述特定数组公式如何工作的逻辑,但是假设你有一个大型的数组公式,却不知道它是如何工作的,你该怎么办?你已经学到了许多技术,弄清楚为什么一个公式正在做它该做的事。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
在日常生活和工作中,我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数,比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,它的使用基础是Numpy,用于数据挖掘和数据分析,同时也具有数据清洗功能。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
现在很多网页都是无限下拉滚动的。可以拉动到底部,然后保存网页为mhtml格式文件。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释(支持多行选中)ctrl+shift+c 快捷注释后,如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下:
pandas入门系列本期就完结了,该系列一共三期,学习后可以初步掌握经典库pandas使用方法,前文回顾 10分钟入门Pandas-系列(1) 10分钟入门Pandas-系列(2)
但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的,比较契合统计分析中的表结构,而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。pandas数组结构有一维 Series 和二维 DataFrame 。
series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念,series 类似于一维数组,可以近似当成普通的数组进行操作,对于series 默认会有行索引为它索引,但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引,而series则可以自定义标签索引,这一点来看,跟字典又比较相似,因此series又可以拥有类似字典的操作方式,series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法,用于判断值为空的 isnull, notnull,sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
集合是一种很有用的数据结构,能够让我们更方便地实现一些程序功能。本文介绍几段代码,能够进一步增强集合的功能。
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数
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Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
其实 web scraper 说到底就是那点儿东西,所有的网站都是大同小异,但是都还不同。这也是好多同学总是遇到问题的原因。因为没有统一的模板可用,需要理解了 web scraper 的原理并且对目标网站加以分析才可以。 今天再介绍一篇关于 web scraper 抓取数据的文章,除了 web scraper 的使用方式外,还包括一些简单的数据处理和分析。都是基础的不能再基础了。 选择这个网站一来是因为作为一个开发者在上面买了不少课,还有个原因就是它的专栏也比较有特点,需要先滚动加载,然后再点击按钮加载。
上篇文章,我们初步认识了ArrayList,下面进一步了解其排序、复制、数组转换等功能。
在VB.NET中,List(Of String())和Array(,)是两种不同的数据结构,它们之间存在一些关键的区别。
不管是业务数据分析 ,还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤,它对于最终的结果来说,至关重要。
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据,一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时,文末给出了问题及练习,以便更好地实践。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
提到Excel,估计职场人都不会陌生,毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上,Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢?这里不妄加评论。
Pandas 库基于 NumPy 构建,为 Python 编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序,以帮助更容易地查看或使用数据。然而,当你的数据很大或包含大量计算时,Excel中的排序可能会非常慢。因此,这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序,并保证速度和效率!
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
数组这种数据结构,应该在绝大多数语言都有实现,使用起来直接使用下标就可以获取想要的数据,在编程过程中几乎是必不可少的。
1.首先需要安装pandas, 安装的时候可能由依赖的包需要安装,根据运行时候的提示,缺少哪个库,就pip 安装哪个库。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
python实现word转成自定义格式的excel文档(解决思路和代码)支持按照文件夹去批量处理,也可以单独一个文件进行处理,并且可以自定义标识符。
通过前面的一系列文章的学习,我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法,例如.read_csv()或.read_excel()。这些方法就像Excel中的“打开文件”,但我们通常也需要“创建新文件”。下面,我们就来学习如何创建一个空的数据框架(例如,像一个空白的Excel工作表)。
实际上表格的排序就是把要排序的那列(或行),的值存在一个数组中,然后对数组用比较函数进行排序,然后再对表格内容进行替换. 思想:考虑代码的简单易用及可重复; 现在举例说明,以列排序为例; 1)表格的规范: 因为排序是在同类型之间进行的,比如:字符串,数字,日期;然而,用来触发排序事件的表头和该列数据的类型可能不同,所以在生成表格的时候最好将表头和下面的内容分开.以免在取值的时候还要对表头进行排除.所以可以采取下面的方法:表头放在thead里面,数据放在tbody里面(thead,tbody,tfoot 这三个是表格自身就拥有的,不是自己创造的;)这样就更直观了.当点击thead里面tr里的td后,触发排序事件,将tbody里的某列进行排序. 2)统一排序函数. 为了代码的简易,整个表格排序用一个函数,不同的列排序只是传递的参数不同;比如,第一列传1, 第二列则传2;但因为每列的数据类型可能不同,所以要进行判断.而且要将数据转换成可比较的类型.甚至可以通过传的参数不同获得不同的比较函数; 3)将要排序的列获取到,放在数组中; 为了程序的简单,可以直接把tr放在数组中,然后在比较函数中进行取值.将tr放在数组中时不会从表格中删除tr元素.因为仅仅存储了指针,并不是实际的元素. 4)排序 对数组里数据的类型进行判断,然后根据类型,进行转换,转成可转换的类型;然后用自己写的比较函数进行比较;得到排好序的数组; 5)按已排序的数组生成新的表格; 6)创建文档碎片,将新表格绑定在碎片一; 7)将文档碎片绑定在tbody上,从而实现了在用户看来刷新了表格的目的; 举个详细的例子: 一个2*3的表格;一列里面放的是名字,一列里面是图片;直接对图片肯定不能排序,所以要在图片的td里面自定义一个值.如:加一个value属性;
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