python中pandas库

Python Data Analysis Library 或 pandas 是连接 SciPy 和 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。Comma-separated values (CSV) 文件表示在有关各方之间分发数据的最常见的方法之一。Pandas 提供了一种优化库功能来读写多种文件格式,包括 CSV 和高效的 HDF5 格式。...

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[博客] python之-------Pandas

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包括两个数据结构:DataFrame和Series 官方文档地址: pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html series https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/s...

2019/09/04 00:00

[博客] python--pandas

https://my.oschina.net/u/4376813/blog/4028556

数据操作 方法 返回值 参数 说明 .melt() df 将df转换为标签和值两列, api有举例 frame DataFrame id_vars=None list_like: 保留, 不转换的列 value_vars=None listlike: 转换的列, 默认转...

2018/03/28 00:00

[博客] python--pandas--DataFrame

https://my.oschina.net/u/4299994/blog/4204238

转换 索引,迭代 运算符 功能应用,分组及窗口 计算/描述统计 重新索引/选择/标签操作 缺失数据处理 形状变换/排序/转置 组合/加入/合并 时间序列相关 绘图 序列化/IO/转换 稀疏 点击打开API: ...

2018/01/14 00:00

[博客] pythonPandas学习(1)

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最近学习了Python的科学分析,接触到了Python-pandas。 对处理格式化的数据而言,pandas是一个非常方便的工具,它开发的初衷就在于数据分析。 我使用了Ubuntu-Kylin作为桌面环境,安装一个...

2014/11/15 00:00

[博客] python——pandas

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http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html 目录 一、pandas简介 二、Pandas的Series类型 三、pandas库的DataFrame类型 四、pandas库的数据类型操作 五、pandas库的数据类型运...

2018/08/15 00:00

[博客] Python Pandas的学习(二)

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今天我们继续讲下Python一款数据分析很好的Pandas的学习 接着上回讲到的,如果有人听不懂,麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习(一) 如果我们在数据中,想去3,4,5这几行数据,那...

2019/05/08 00:00

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  pandas是基于numpy的数据分析模块,提供了大量标准模型和高效操作大型数据集所需要的工具。   pandas主要提供了3种数据结构:1、Series,带标签的一维数组;2、DataFrame,带标签且大小...

2018/03/18 00:00

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今天我们来学习一下Pandas,前面我们讲了Numpy库的学习 接下来我们学习一下比较重要的库Pandas库,这个库比Numpy库还重要 Pandas库是在Numpy库上进行了封装,相当于高级Numpy库 在数据处理...

2019/05/07 00:00

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2018/07/31 00:00

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2019/03/06 00:00

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2018/06/13 00:00

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主要在jupyter notebook里面熟悉这个的使用,它的安装方法与实现,可自行搜索。 Pandas是一个优秀的数据分析工具,官网:http://pandas.pydata.org/相关的库使用pip安装,用豆瓣的代理下载...

2018/01/04 00:00

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pandas.DataFrame.to_csv 参数 说明 pathorbuf=None 文件路径或对象, 若果为None, 则结果作为字符串返回 sep=',' 分隔符 na_rep='' 缺失数据显示内容 float_format=None 将浮点数格式化为字符...

2018/03/27 00:00

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2019/08/02 00:00

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2018/01/24 00:00

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2018/02/12 00:00

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2019/03/08 00:00
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