本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
引言:本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5:Data Analysis with pandas的部分内容,主要讲解了pandas如何将数据组合,即concat、join和merge函数的使用。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存,求组合商品(就是多个货品捆绑组合成一个组合商品)的库存量。逻辑上讲,应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量(水桶原理),那么如何实现呢?
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算,包括基本算术(加法,减法,乘法等),和更复杂的运算(三角函数,指数函数和对数函数等)。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能,我们在“NumPy 数组上的计算:通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
在今日,Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言,在掌握了Python后,你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢?
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究,你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
最近Python被各大培训机构炒的火热,好像离开Python这个世界就不能运转一般,恰恰这个时候浙江省信息技术课程改革方案出台,Python确定进入浙江省信息技术高考, 北京和山东也确定要把Python编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系,尤其山东省最新版小学信息技术六年级教材也加入了Python启蒙内容。 根据网上搜索到的资料看浙江高中信息技术教材编程语言将换用Python,并且使用Python + matplotlib + pandas 这样一个组合,直接编程来绘制图表、操纵数据、进行数据可视化,来
1、python+data+analysis的组合缩写,是python中以numpy和matplotlib为基础的第三方数据分析库
零基础如何系统地自学Python编程?绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作,哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库.
大数据分析的必要部分是有效的总结:计算聚合,如sum(),mean(),median(),min()和max(),其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。在本节中,我们将探讨 Pandas 中的聚合,从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作,到基于groupby概念的更复杂的操作。
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情,但这样做确实比较花时间,也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
让我们进行一个常见的分析,您可能自己就可以完成这个分析。假设您想分析股票绩效,那么您可以: 在 Yahoo 金融专区找一支股票。 下载历史数据,保存为 CSV 文件格式。 将 CSV 文件导入 Excel。 进行数学分析:回归、描述性统计或使用 Excel Solver 工具进行线性优化。 很好,但本文为您展示一种更简单、更直观、功能更强大的方法,使用 IPython 和 pandas 进行同种分析。 工具准备 IPython 库是使用 Python 的数据科学家的重要工具之一。该工具与 Excel 的最
玩转Pandas系列已经连续推送5篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的5篇文章:
我在保险行业工作,每天处理大量数据。有一次,我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段,如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列,即保单ID。在过去,我只会使用Excel和VLOOKUP公式,或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好,然而,当我们需要处理大型数据集时,它们就成了一种负担。
写在前面:本文涉及的点偏基础,主要是 Python 及 pandas 包的无网络安装,例如 whl 和 tar.gz 压缩包安装等。如有需要请继续阅读,如用不到可以节省时间跳过本文哈~
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权,pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
这是一篇pandas入门指南,作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”,“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗?一起来瞧瞧吧~
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 徐宇文,蒋晔、范玥灿 卞峥,yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产:金融交易的高速、高频与超大数据体量结合,促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注,在今天,技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中,你会看到R和Python,与C++,C#和Java这些语言并列。在本教程中,你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面: 基础知识:对于金融入门阶段的读者,你将会首先学到股票和交易策略,什么是时间序列
只要和数据打交道,就不可能不面对一个令人头疼的问题-数据集中存在空值。空值处理,是数据预处理之数据清洗的重要内容之一。
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现。Jake的研究领域包括天文学、天体物理学、机器学习以及可伸缩计算
需求:低版本excel对于使用透视表后,索引方向会出现合并,需要将其恢复为“台账”样式。
数据对于当今的每个行业都很重要,几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等,但是他们只提供了图标的功能,如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具,这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
Python 是开源的,它很棒,但是也无法避免开源的一些固有问题:很多包都在做(或者在尝试做)同样的事情。如果你是 Python 新手,那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个,你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的,它就是 pandas。
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发。
不得不说,Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了,很多库可以直接实现可视化操作,无需写代码。但是这还不够,最近看到一个神器叫Mito,它真的是做到了无需写一行代码,而且手动的操作可以自动转换为代码,供后续批量化操作,这简直不要太爽。
来源:DeepHub IMBA本文约1000字,建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要,几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等,但是他们只提供了图标的功能,如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具,这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然的就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性!
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员,大家每天都要用到 python。在本文中,我们将讨论一些 python 中的顶级库,开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据,并进行机器学习研究。
来源:大数据与机器学习文摘本文约2600字,建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然地就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性! 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库,不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
毋庸置疑,Pandas是使用最广泛的 Python 库之一,它提供了许多功能和方法来执行有效的数据处理和数据分析。
本篇是pandas100个骚操作系列的第 7 篇:一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”!
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测,但大多是用Excel。事实上,Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式,然后向下拖动复制。在本文中,我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型,最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中,我们用Python构建了一个抵押计算器。
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一,它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而,最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目,都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程,但是可以提出一个通用模板。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
选自Medium 作者:Ted Petrou 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中,我将概述如何学习这一工具的使用。 Pandas
Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中,我将概述如何学习这一工具的使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云