在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
我在 pandas 专栏中也详细讲解了其中的原理，主要是驳斥了网络上一些无脑说法。今天我们换一个角度，尝试成为 pandas 作者，看看当时作者到底遇到了什么样的难题，使得他做出这样子设计。
写时复制 将成为 pandas 3.0 的新默认值。这意味着链式索引永远不会起作用。因此，SettingWithCopyWarning将不再必要。有关更多上下文，请参见此部分。我们建议打开写时复制以利用改进
Pandas中有一个警告，很有意思，并且出现频率很高，它就是 SettingWithCopyWarning， 既然是个警告，那么我们是不是可以忽略呢。就像标题说的那样，万万不可。并且，这个警告还要引起我们足够重视。知道为什么会出现这个警告，并知道怎么解决，或许帮助你真正从pandas的被动使用者，变为一个Pandas专家。
之前一直以为pandas任何的切片和筛选都是引用，也就是说，会改变最原始的数据。但是前几天发现并不是这样的。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
1、由于 Python 列表的切片会在内存中创建新对象，因此需要注意的另一个重要函数是itertools.islice。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。
在Numpy和Pandas中，有两个重要概念，容易混淆，一个是浅拷贝，也称为视图，另外一个是深拷贝，或者就称为拷贝。如果操作不当，Pandas会爆出SettingWithCopyWarning的异常。
在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。然而，随着Pandas版本的更新，为了简化API和提高代码的可读性，ix 索引器在Pandas 0.20.0版本中被弃用，并在后续版本中完全移除。因此，如果你尝试在较新版本的Pandas中使用 ix，你将会遇到一个 AttributeError。
切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图:
本案例适合作为大数据专业Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
从今天开始连载数据分析利器 pandas 的系列文章，推荐 Pycharm 集成 Python3.6+；无论你是零基础小白，还是已经上手过 pandas，你都可以在本次系列中学到一些干货。
上回提到，Power BI借助Python做关联分析，可以轻松地找出物品中的频繁项集，且该频繁项集内的物品数量不限于2个。实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表，也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中，是即时计算新的频繁项集。不足在于Python图表的风格与Power BI不一致，而且由于直接输出Python图（没有输出数据源），不便于开展其他分析。后者，正好解决了这些不足。
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具，使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
python 中如何做可视化报告？使用 Stream lit？你要把成品分享给别人，还需要自己部署一个 web 服务。否则就要把脚本发给别人。需要别人安装 python 才看到效果？别开玩笑了。
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。
对象的方法就是，你能干啥 你能随风奔跑 你能跳过泥坑 你能用手指打98K 你还能跳C哩C
引言： 在机器学习和数据分析的工作中，我们常常会遇到一些警告信息。其中，FutureWarning是一种在未来版本中可能出现错误的警告，因此我们应该尽早解决这些警告以保持代码的稳定性和正确性。本文将会介绍如何解决一个名为FutureWarning: reshape is deprecated and will raise in a subsequent release. Please use .values.的警告信息。 问题背景： 在进行数据处理和特征工程时，我们经常需要对数据进行重塑（reshape）操作，以符合特定的模型输入要求或数据处理需求。然而，reshape方法在未来的版本中可能会被弃用，因此我们需要采取措施来解决FutureWarning。 解决方法： 在Python的数据分析和机器学习领域，我们通常使用pandas库来进行数据处理和分析。而在pandas中，我们可以使用.values方法代替reshape操作，以解决FutureWarning警告。 下面是一个示例，介绍如何使用.values来解决FutureWarning：
NumPy的核心是ndarray对象，它是一个多维数组。它和Python的列表类似，但提供了更高效的存储和运算功能。
pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括：
最近有小伙伴推荐我多写写一个增强 pandas 功能的库—— pyjanitor 。他提供了许多实用功能，结合 pandas 使用能够大大提升我们的代码效率，那么我就针对这个库做一个系列教程。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
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。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。
可以看到 AnnData 具有和 dataframe 或 Array 相似的长相，同样具备相似的特性，比如切片：
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法，大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。 Numpy基本用法 在讲解Pandas高级特性之前，我们先来学习一下Numpy。Numpy是高性能计算和数据分析的基础包，一种ndarray的多维数组对象并且是一个同构的数据多维容器。创建和操作一个多维数组，我们来看一下简单的代码片段。 arr = np.arange(10,dtype=np.float32) # np.zero,n
通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。
NumPy，即 Numerical Python，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口之一。我涵盖的关于 NumPy 的许多知识也适用于 pandas。
在使用.loc进行高级索引时，将MultiIndex在语法上整合在一起有点具有挑战性，但我们已经尽力做到了。一般来说，MultiIndex 键采用元组的形式。例如，以下操作会按您的预期工作：
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。
概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列（Series） 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc 行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.Data
大家好，在三月初，我曾给大家分享过一份Matplotlib绘图小抄，详见收下这份来自GitHub的神器，一图搞定Matplotlib！
上篇的末尾其实我们简单地提到了索引，但是没有过多深入。没有过多深入的原因也很简单，因为numpy当中关于索引的用法实在是很多，并不是我们想的那样用一个下标去获取数据就完事了。
大家好，我是皮皮。其实这个pandas教程，卷的很严重了，才哥，小P等人写了很多的文章，这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿，自己学习过程中整理的一些基础资料，整理成文，这里发出来给大家一起学习。
看似简单的索引，有的人不以为然，我们这里采用精准的数字索引，很容易排查错误。若索引是经过计算出的一个变量，就千万要小心了，否则失之毫厘差之千里。
在设置操作中返回副本还是引用可能取决于上下文。有时这被称为chained assignment，应该避免。请参阅返回视图与副本。
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
Pandas教程 pandas是高效的数据读取、处理与分析的Python库，下面将学习pandas的基本用法 1. 创造对象 导入pandas , numpy, matplotlib库 import
Pandas 有很多高级的功能，但是想要掌握高级功能前，需要先掌握它的基础知识，Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。
作者 | 中国农业银行研发中心 张梓聪 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 头图 | 下载于视觉中国 得益于覆盖各种需求的第三方库，Python在今天已经成为了研究机器学习的主流工具。不过由于其解释型语言的特性，在运行速度上往往和传统编译型语言有较大差距。特别是当训练数据集非常庞大时，很多时候处理数据本身就会占用大量的时间。 Python中自身提供了非常强大的数据存储结构：numpy库下的ndarry和pandas库下的DataFrame。前者提供了很多list没有实现的便利功能，而后
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了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。
Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。
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