最近在做毕设,题目是道路拥堵预测系统，学长建议我使用SVM算法进行预测，但是在此之前需要把Excel中的数据进行二次处理，原始数据不满足我的需要，可是。。有346469条数据，不能每一条都自己进行运算并且将它进行归一化运算！！
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！
由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码，记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas，代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的“融合”，现在看来也不算复杂。起初没什么人看，也没留意；最近很意外地被几位朋友转载了去，竟也带着原文阅读破千了，吸引了不少新的关注。
==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。==
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
下面是jeff kit的回答: 给别人讲解过很多次，但写成文字是第一次。试一试吧，自己主要也是看了这篇文章（Python Types and Objects）才懂的。object 和 type的关系很像鸡和蛋的关系，先有object还是先有type没法说，obejct和type是共生的关系，必须同时出现的。在看下去之前，也要请先明白，在Python里面，所有的东西都是对象的概念。在面向对象体系里面，存在两种关系：- 父子关系，即继承关系，表现为子类继承于父类，如『蛇』类继承自『爬行动物』类，我们说『蛇是一种爬行动物』，英文说『snake is a kind of reptile』。在python里要查看一个类型的父类，使用它的bases属性可以查看。- 类型实例关系，表现为某个类型的实例化，例如『萌萌是一条蛇』，英文说『萌萌 is an instance of snake』。在python里要查看一个实例的类型，使用它的class属性可以查看，或者使用type()函数查看。这两种关系使用下面这张图简单示意，继承关系使用实线从子到父连接，类型实例关系使用虚线从实例到类型连接：
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其实，数据分析看着很高大上，也很实用，但是真的很枯燥啊。。。。但是它又不得不学，毕竟数据分析对很多工作是很有帮助的，比如爬虫，抓到的数据，不论是保存到文件还是数据库，都需要对数据进行清洗、去重等等操作 ，这些和数据分析就密不可分了！
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。
对于一维数组来说，python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住
今天的文章分享Python 如何轻松操作Excel 这款office 办公软件的，在Python 中你要针对某个对象进行操作，是需要安装与其对应的第三方库的，这里对于Excel 也不例外，它也有对应的第三方库，即xlrd 库。
列表是python开发过程中最常用的数据类型之一，列表俗称：list ，特点如下：
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
大家好！昨天的案例分析，我们过了一把瘾，今天我们集中精力再来讲一个相对复杂的关于二维数据排序的案例。
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；
前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问 合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换。
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
高阶部分篇篇都是干货，建议大家不要错过任何一节内容，最好关注我，或者关注公众号（同名），方便看到每次的文章推送。
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！
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
之前分享过python调用过ppt和word，作为一家人的excel当然要整整齐齐的安排上
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。
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。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
因为程序是为了实现对纯数值型Excel文档进行导入并生成矩阵，因此有必要对第五列文本值进行删除处理。
导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
在日常生活或者工作中的时候，我们偶尔会遇到这样一种让人头大的情况——当单个Excel文件较大或需要根据某一列的内容需要拆分为多个CSV文件时，用Excel的筛选功能去慢慢筛选虽然可行，但是来回反复倒腾工作量就比较大了。不过小伙伴们不用惊慌，其实这个情况我们只需要用Python几行代码就能实现！一起来看看吧~
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
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。
据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。
我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！今天先从Numpy开始
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