Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的,例如我们要学习英语,可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语,转变为直接用英语思考和回答(英语思维)。
==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
字符串是一种常见的数据类型,我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
Python 安装包下载地址:https://www.python.org/downloads/ 打开该链接,点击下图中的版本号或者Download按钮进入对应版本的下载页面,滚动到最后即可看到各个平台的 Python 安装包。
对于管理者来说,日报是事前管理的最好抓手,可以了解团队的氛围和状态。可对于员工来说,那就有的聊了。对于重复性的工作,我非常推荐大家使用Python将其变成模块化、自动化,帮助我们实现高效办公。
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10)
其实我觉得蛮简单,核心就是你组装好日报的内容模板,然后将变化的量交给python去填充,需要用到的基本就是python处理excel、word和ppt等相关的库。熟练的使用它们,你就可以自动化一条龙了。
某次和领导吃饭,无意中提到了房子的话题,说了几句自己的心得经验(虽然没有再次实操的资本),却给领导留下了深深的印象(领导,你不是又要在郑州置业了吧)。
在『Pandas进阶修炼120题』系列中,我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手,可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法,如果你是高手,欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧!
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互,适合有 Stata 基础,想过渡学习 Python 的读者。其中,Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分:
从代码中学习Python知识和Python与数据相关的知识,是一个有效的方法。例如:想了解Python做数据可视化的工作。我们可以从互联网找一些Python做数据可视化的代码进行阅读,调试和迁移。这样做的好处,突出实用性。同时,我们在结合联想的学习方法,对所用到的可视化函数,做个更深入地了解和使用。我借用《数据科学和人工智能》这个公众号,分享一些我在实际的数据问题时,从网上找到的Python代码,希望这些代码对大家有作用和启发。
在开始正题之前,先介绍一下它所属的系列。该系列叫 AOSA,是“The Architecture of Open Source Applications”的简称,即“开源程序的体系结构”,目前有四本书,本期主角是最近的一本(发布于 2016.7.12)。
本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。
文章来源:www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 在以前,商业分析对应的英文单词是Business Analysis,大家用的分析工具是Excel,后来数据量大了,Excel应付不过来了(Excel最大支持行数为1048576行),人们开始转向python和R这样的分析工具了,这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样,都是[We don't repeat
前几天在Python奥特曼交流群【。。】问了一个Python面试题的问题,一起来看看吧,图片代码分享版本在这个文章,盘点一个Python面试编程题(Python应用实战)(文末赠书),在里边也可以拿到原始的需求数据。这里应粉丝的要求,分享一个代码版本,手残党福利来了!
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。
今天刷Leetcode的时候,对整数进行翻转,由于Python的除法是向下取整,因此要对输入整数进行正负的判断,当时想到的是使用三目运算,但是看参考答案的时候,发现使用的是逻辑运算符进行正负数的判断,当时一脸懵逼,经过查找相关资料理解了原理,故此做个记录。
小伙伴你好,在开始操作 Excel 之前,你需要安装 Python 和一些相关库。可以使用 pip 安装以下库,或者使用专业的 python 客户端:pycharm,快速安装 python 和相关库。
前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
以上就是python数据变换的实现,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加,R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求,根据合并与追加的使用场景,这里我将本文内容分成三部分: 数据合并(简单合并,无需匹配) 数据合并(匹配合并) 数据追加 数据合并(简单合并,无需匹配) 针对简单合并而言,在R语言中主要通过以下两个函数来实现: cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习 已经开始更新了,欢迎大家订阅~
前几天在Python最强王者交流群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题。问题如下所示:大佬们,请教一个Python自动化办公问题,我有7个这样的民主评议表格,现在想通过Python批量的计算每个人最后的平均总分,应该怎么处理呢?
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
📷 Python可视化数据分析08、Pandas_Excel文件读写 📋前言📋 💝博客:【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创,首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望:【服务百万技术人次】🤗 💝Python初始环境地址:【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 ---- 环境需求 环境:win10 开发工具:PyCharm Community Edition 2021.2 数据库:MySQ
才开通星空问答,就收到了小几个问题,试着回答了,不知道满不满意,相信随着水平的增长,会让大家更加满意的。相关链接>>>Excel与VBA,还有相关的Python,到这里来问我
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。
📷 Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写 📋前言📋 💝博客:【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创,首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望:【服务百万技术人次】🤗 💝Python初始环境地址:【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 ---- 环境需求 环境:win10 开发工具:PyCharm Community Edition 2021.2 数据库:MySQL5
我们将使用 drop() 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中,我们将说明三个示例,使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时,您将熟悉该概念,并能够从任何 csv 文件中删除该行。
Anaconda是开源的Python包管理器。既是Python各种库的大礼包集合,也是一个能创建虚拟机环境的工具。我安装它的原因是因为我要使用Python的AkShare库获取数据,要求Python 3.6 及以上版本。我电脑Python 2.7.15,又不想升级,所以安装anaconda,用anaconda创建虚拟机环境,在虚拟机环境使用Python3.6,本地电脑保持原版本不变。 下载地址www.anaconda.com选择download,
本文总结Python语言做数据探索的知识。 类似R语言做数据探索,利用Python语言做数据探索。 1 数据导入 2 数据类型变换 3 数据集变换 4 数据排序 5 数据可视化 6 列联表 7 数据抽
前几天在小小明大佬的Python交流群中遇到一个粉丝问了一个使用Python实现Excel数理统计的实战问题,觉得还挺有用的,这里拿出来跟大家一起分享下。
时间序列数据在数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等。
本文利用Python对Amazon产品的反馈对数据文本进行探索性研究与分析,并给出结论。
动量交易策略,动量是物体质量和速度的乘积,动量一方面描述了物体的运动状态,另一方面也描述了惯性的大小。
如果我想修改age列的数据类型为float,read_csv时可以使用dtype调整,如下:
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning(https://github.com/databricks/spark-deep-learning)项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习,肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark
最近有读者在后台问,刚参加工作,想选一个职业方法,问我现在python很火,但是貌似就业机会不是很多,所以比较纠结现在到底是学python,go还是java. 所以我就想我们能不能用数据说话,看看python,go,java这三种热门语言,到底在市场上什么行情。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Conor Dewey 编译 | 糖竹子,徐凌霄,Aileen 导读:半路出山想迅速上手Python做机器学习?这篇文章就是你需要的实用指南。 毋庸置疑,近来机器学习人气日益高涨,逐渐在流行词榜单上占据一席之地。机器学习算法繁多,到底该选择哪一种处理相关数据是困扰很多学习者的问题。本文将以一种清晰简明的方式,解释并实践最常见的几种机器学习算法。 接下来,我们将罗列8种最常见火爆的机器学习算法,通过Python,将它们分别适用同一个经典数据集Iris(线性回归和逻辑
今天小编继续给大家推荐一些优秀可视化工具-Python-dataoutsider 库,该库主要用于绘制多和弦图(Multi-Chord Diagram) 和饼树图(Pie-Tree Chart) 。话不多说,我们直接介绍这个优秀的可视化工具。
个人比较喜欢用Python里面的exec(),可以用来动态执行字符串代码,在for循环里面能快速执行大量类似于list1= 1,list2=2,list3=3..这样的语句,使代码显得更加简洁。
前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云