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在Python中转换表格数据

介绍这一切都从简陋的桌子开始。一个从未真正“发明”过的概念,因为它从最早的记录保存形式中不断完善。即使在今天,或者更确切地说,特别是在今天,在表中存储和转换数据的方法也在不断发展。从比以往任何时候都更强大的PostgreSQL等关系数据库,到Dask或Spark等极其可扩展的地

python-数据描述与分析(1)

数据描述与分析 在进行数据分析之前,我们需要做的事情是对数据有初步的了解,这个了解就涉及对行业的了解和对数据本身的敏感程度,通俗来说就是对数据的分布有大概的理解,此时我们需要工具进行数据的描述,观测数据的形状等;而后才是对数据进行建模分析,挖掘数据中隐藏的位置信息。目前在

Python数据分析教程(二):Pandas

Pandas导入 Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrameimport pandas as pdPandas与numpy的比较Pandas的Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成Pandas的Series类型的创建Se

将 Python 2 代码迁移到 Python 3

Python 3 是 Python 的未来,但 Python 2 仍处于活跃使用阶段,最好让您的项目在两个主要版本的Python 上都可用。本指南旨在帮助您了解如何最好地同时支持 Python 2 和 3。简要说明要使您的项目与单源 Python 2/3 兼容,基本步骤是: 只担心支持 Python 2.7 确保您有良好的测试覆盖率(cov

熊猫 - 数据处理和分析

介绍Python的Pandas包用于操作数据收集。它提供了用于数据探索、清理、分析和操作的工具。Wes McKinney在2008年提出了“Pandas”这个名字,它指的是“面板数据”和“Python Data Analysis”。如何安装熊猫要安装 Pandas,首先,请确保系统中已安装 Python

Python pandas的八个生命周期总结

这里从八个pandas的数据处理生命周期,整理汇总出pandas框架在整个数据处理过程中都是如何处理数据的。也就是从pandas的数据表对象以及数据汇总、数据统计等等直到数据导出的八个处理过程来完成pandas使用的汇总处理。首先,需要准备好将python非标准库导入进来,除了pandas之外一般伴随

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pandas 转化DataFrame后输出报错 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'total_sec

pandas 转化 数据为DataFrame后,DataFrame不能够print 否则会报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'total_seconds' #data的数据结构大致为[{...,'datetime':datetime.datetime(2022, 7, 4, 13, 55, 0, 500000, tzinfo=zoneinfo.ZoneInfo(key=�

pandas.Series(),pd.Series()

  pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)    Pandas 主要的数据结构是 Series(一维)与 DataFrame(二维) Series是带标签的一维数组,可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据, 轴标签统称为索引.。 Pandas Series

Pandas 中对浮点数转成字符串去.0

    原数据         运行结果     结果出现异常 修改代码    运行结果成功          成功转成时间:  

你应该知道的 5 大 Pandas 优化方法!

你应该知道的 5 大 Pandas 优化方法! 如果我们在处理高维数据时不采用内存优化技术,事情就会变得一团糟。您不希望弹出窗口在屏幕上看到“内存错误”,对吗?因此,我们需要注意如何利用内存。 我使用以下技术来优化内存使用并加快计算速度。 可是等等。我们如何首先找出内存使用情况? 这

使用 Pandas 和正则表达式轻松转换数据

使用 Pandas 和正则表达式轻松转换数据 介绍 让我们根据问题陈述使用 pandas 和正则表达式轻松转换此数据集。 在这个项目的提取阶段,我向您介绍了如何抓取 易趣网 网站。你可以找到链接 萃取阶段 在此转换阶段,您将了解将这 3 个字段数据集转换为 11 个字段数据集的所有思考过程。

Pandas日期列读取成日期格式

read_csv的时候加一个参数:parse_dates = ['date'],就会把date这一列自动转化为日期格式,例如 file_path = root_path + "/data/stock_data.csv" data = pd.read_csv(file_path, header = 0, sep = '\t') print(data) 如果原来读取进来日期格式为 “2018-05-09 10:43:52”, 想把

pandas_series和正则和去重一些学习

pandas的一些基本概念 整体表格叫做DataFrame 行叫做row 列叫做column 由数组创建series index是行索引 创建series index是行索引 name='age'是这个series的名称,也可以说成是列名 pandas正则提取行数据 6-8k中提取6和8 2.使用了正则表达式的分组提

用 Python 编写傅立叶级数机器人(第 2 部分——为什么选择 Python?)

用 Python 编写傅立叶级数机器人(第 2 部分——为什么选择 Python?) 自然,在编写傅立叶级数机器人时可能会问一个问题,“我应该使用哪种编码语言?”,在我看来,唯一的答案是 Python。 Python 的库和包的混合物,即 NumPy 和 Pandas,它们允许编码人员花费更少的编码时间来实现结果。我知道这是

机器学习算法在 IRIS 数据集上的可视化与应用

机器学习算法在 IRIS 数据集上的可视化与应用 五 eri 集由 3 种鸢尾花(Iris Setosa、Iris Virginia、Iris Versicolar)组成,每个品种有 50 个样本,共有 150 个数据。该数据集由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在其 1936 年的文章“在毒理学问题中使用多重测量”[1] 中介绍。除

速度起飞!替代 pandas 的 8 个神库

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/ars6wWoUf59i7TyxAPE22g 大家好,我是指南兄。 本篇介绍 8 个可以替代pandas的库,在加速技巧之上,再次打开速度瓶颈,大大提升数据处理的效率。 1. Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。 在Dask中,一个DataFrame是一个大型且并行的D

【python】pandas 索引操作

选择、修改数据(单层索引) 推荐使用.at、.iat、.loc、.iloc 操作 句法 结果 备注 选择列 df[col] Series 基于列名(列的标签),返回Series 用标签选择行 df.loc[label] Series 基于行名、列名(行、列的标签),默认为df.loc(axis=0)[label] 用函数选择行 df.loc[lambda,lambda]

pandas GroupBy

Pandas groupby 是pandas的灵魂之一, 就像excel 里我们可以简单的去求 mean,如果让你按照月份去求 mean,这时需要 groupby date 然乎利用 mean() 函数, 一个不错的推文 Pandas GroupBy 深度总结 来源:5 Pandas Group By Tricks You Should Know in Python 5种 groupby 技巧,实际使用用

pandas笔记

导入pandas import pandas as pd 读取excel文件 df = pd.read_excel(r'windows系统文件路径', 'sheet名') 如果是linux系统则不用在文件路径前添加 r 限定某列数据出现次数大于等于2 name = df.列名.value_counts().loc[lambda x: x>=2].index 最后将返回所有符合条件的数据 获

pandas数据处理(二)

简单研究下读取mysql、查询、分组、聚合、绘图。 其还有窗口函数等更加复杂的操作,暂时不做研究。 1. 准备数据 DROP TABLE IF EXISTS `t_user_log`; CREATE TABLE `t_user_log` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE

pandas 的 apply() 函数

  一、apply() 函数  DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 参数解释: (1)func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda (2)axis:0表示以列作为一组计算,结果按行排序→,1表示以行作为一组(每条记录)计算,结果按列排序↓,默认ax

pandas

\(matplotlib\) 全是图,懒得用.md格式记笔记了 pandas \(pandas\) 库中包含两个重要的数据类型: \(Series\) 和 \(DataFrame\),前者是一维数据类型,后者是多维数据类型。 \(Series\) 数据类型 索引+一维数据 创建 没有指定索引时,索引值从0开始 >>> a=[1,2,3] >>> m=pd.Series(a) >>>

Pandas+ SLS SQL:融合灵活性和高性能的数据透视

简介: Pandas是一个十分强大的python数据分析工具,也是各种数据建模的标准工具。Pandas擅长处理数字型数据和时间序列数据。Pandas的第一大优势在于,封装了一些复杂的代码实现过程,只需要调用接口就行了,避免了编写大量的代码。Pandas的第二大优势在于灵活性,可以实现自动化批量化处理

python pandas DataFrame 给列分裂 分两列或者多列

怎么给pandas DataFrame 格式的数据其中的列分成两列或者多列呢 用df.map() 和str.split()两个内置函数 例如: 1 import pandas as pd 2 df = pd.DataFrame({'dateTime':['2021-02-01 10:10:21','2022-03-01 12:23:22','2022-08-15 13:10:22'],'id':[