本文为个人复现GitHub项目Hands-on data analysis第二章第二节的练习记录参考教材：《Python for Data Analysis》数据来源 Kaggle-Titanic，Hands-on data analysis二、数据重构????2.4数据的合并首先导入 data 文件夹里的文件import numpy as npimport pandas as pd、dflp =
数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来，使复杂的数据更容易被人类理解和分析。在数据分析、商业智能、科学研究等领域，数据可视化都扮演着至关重要的角色。Pandas作为一个强大的Python数据处理库，不仅提供了丰富的数据结构和处理功能，还通过与Matplotlib等可视化库的集成，使得数据可视化变得简单高效。本文将详细介绍如何使用Pandas结合Matplotlib等库绘制各种图形，并通过实战
本篇为pandas系列的导语，对『Pandas核心操作函数』进行介绍，讲解Pandas进行数据操作和处理的核心数据结构：Series、DataFrame和Index。
Pandas初体验（头歌平台）
一般对数据进行缺省值处理，都是全部的数据，所以这里先不做分割。诸如删除法，临近值填充，中位值填充，众数填充，平均值填充，KNN，回归等方法
本系列是对Python for Data Analysis第三版的整理，个人目的仅是进一步熟悉Python以及学习NumPy、pandas等库。
Python数据分析实战-修改 DataFrame 中的字段（列）名（附源码和实现效果）
博主是在Jupyter Notebooks上进行练习的，如果想知道如何创建Jupyter Notebooks，请点击这里在coding 之前，得安装graph_objspip install graph_objs这次实验使用的数据只是用来练习先看要使用的数据：import chart_studio.plotly as pyfrom plotly.offline import download_pl
Matplotlib布局配置，雷达图、Figure容器、子图对象、Axis容器、多图布局、3D绘制
本篇介绍数据分组聚合以及 pivot_table 和 crosstab 函数，这些都是数据处理、分组统计非常常用的方法。
本文详解了pandas模块中的数据透视表pivot_table函数及使用方法，接下来讲解了stack和unstack 函数如何实现excel 中的行列互转。
数据分析：数据集中度描述统计(左偏分布，右偏分布，正态分布)，绘图:matplotlib.pyplot.hist()
1.Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中心的应用变得更加简单。2.Pandas安装pip3 install pandas...
0. 前言Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于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，能使我们快速便捷地处理数据。本文介绍如何用pandas读写excel。1. 读取excel读取excel主要通过read_excel函数实现，除了pandas还
问题描述我有一个用于模型训练的DataFrame如下图所示：其中的country、province、city、county四列其实是位置信息的不同层级，应该合成一列用于模型训练方法：parent_teacher_data['address'] = parent_teacher_data['country']+parent_teacher_data['province']+p...
在日常工作中，我们经常需要对excel文件中的数据进行清洗，剔除掉我们不需要的数据，抓取我们想要的数据，并把想要的数据保存在新的excel中，再对新的清洗后的excel进行一些数据可视化分析等操作。那在本博文接下来所讲的内容里，我使用pandas、openpyxl、re等模块对数据进行清洗；然后利用pandas、openpyxl把清洗后的数据存在新的excel中；
Pandas大数据量内存优化
【Pandas+Pyecharts】电商订单数据可视化
通过导入数据，生成dataframe结构利用筛选时间的方式将时间单独统计以及使用groupby函数分组统计类别，转化成列表形式，最后使用pyechart可视化库，将数据渲染成多重折线图输出，如下图。通过导入数据，提取所有项目转换成列表，通过for循环统计各个项目出现次数，生成一个含有项目和个数的元组的列表，最后使用pyechart可视化库，将数据渲染成词云图输出，如下图。从上面数据清洗的概念就可以
Pandas的DataFrame是基于NumPy数组构建的，这意味着Pandas在处理表格数据时，底层仍然是使用NumPy数组进行存储和计算。Pandas更侧重于数据分析和处理，提供了丰富的数据操作和分析功能，而NumPy更侧重于数值计算，提供了高效的数组操作功能。例如，可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列，这是数据清洗的重要步骤。Pandas提供了更多的数据可视化功能
写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：Pandas数据处理Python数据分析实战：缺失值处理Python数据分析实战：获取数据然后可以进入今天的正文一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，...
Python计算点估计，区间估计评价指标
赶紧去学pandas，不然强哥给你抓去卖了！
本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』，讲解3个函数是map、apply和applymap，更高效地完成数据处理过程中对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作。
pandas的数据结构介绍pandas主要有两个数据结构：Series和DataFrame、虽然不能解决所有问题，但为大多数应用提供一种可靠的、易于使用的基础导入方式import pandas as pd只要你在代码中看到pd.，就得想到这是pandas。因为Series和DataFrame用的次数非常多，所以将其引入本地命名空间中会更方便from pandas import Seri...
pandas数据分析，绘制折线图，批量写入数据和图片到excel，matplotlib折线图绘制封装
1.2：数据处理读取表格数据根据日期分类汇总，按交易额求和汇总并取最小的前3位和交易额的列名1.3：输出结果完整代码2：把所有员工的工号前面增加一位数字，增加的数字和原工号最后一位相同，把修改后的数据写入新的文件“超市营业额2_修改工号.xlsx”2.1：导入模块2.2：数据处理读取表格数据把所有员工的工号前面增加一位数字把修改后的数据写入新的文件“超市营业额2_修改工号.xlsx”查看是否写入完
Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作，本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。
安装pandas可以通过以下步骤来实现：打开命令行或终端窗口。输入以下命令来安装pandas：按下 Enter 键，等待安装过程完成。如果没有出现错误信息，说明pandas已经成功安装并可以正常使用了。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。从NumPy开始：NumPy是使用Python进行科学计算的基本...
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 是由 Wes McKinney 在 2008 年开发的，McKinney 当时是一家纽约金融服务机构的金融分析师 ，他在自己的工作中遇到了一些数据操作问题，当时 Python 中已经有了 Numpy 这样在处理大规模数据方面有着不错表现的库，但是对于表格等结
Python数据分析详解
pandas查看数据信息和描述性统计
当打开的文件没有列名时，我们需要设置列名。
以上的数据只是我们初步筛选过后的数据，我们要知道RFM可视为一个三维坐标系，用户要被映射到坐标范围在（0，1） 之间，那么指标就需要可比性，可计算行，首先我们需要将' or_date '这个日期属性转变一下，同时对列名进行更改。RFM模型用三个指标来对用户进行分类，可以将用户视作某个点在三维坐标系的位置，将指标的度量映射到（0，1）上，从而对用户进行可视化分类。现在关键的一步是如何将其映射到（0，
数据分组通过Series对象进行分组通过列明进行分组分组对象其他分组方式数据聚合使用内置统计方法聚合面向列的聚合多函数聚合分组运算数据转换transform数据应用apply示例分组加权平均分组填充缺失值分组随机抽样...
随着大数据和人工智能时代的到来，网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面，产生的数据量也呈现指数级增长的态势，同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究课题。在数据分析的程序语言选择上，由于Python语言在数据分析和处理方面的优势，大量的数据科学领域的从业者使用Python来进行数据科学相关的研究工作。本文将带你看懂怎么用
数据来源于Boss直聘、智联招聘、前程无忧、拉勾网四大招聘平台，爬取关键词选取为互联网五大常见岗位：数据分析、运营、开发、算法、产品，以及数分岗位下细分岗位＆相关岗位：数据产品、数据运营、数据专员、数据工程、数据开发、爬虫、数据科学、BI、数据治理、数据架构、数据标注、经营分析、战略分析。
如何从上述函数中选择适合的函数，这取决于函数的操作对象。下面介绍了三种方法的使用。
pandas含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格，但二者最大的不同是pa.
在使用 Python 进行大数据应用时，可以使用一些工具和框架帮助你处理和分析大数据集。常用的工具包括 NumPy 和 Pandas。NumPy 提供了高性能的多维数组和数学函数，可以帮助你快速处理数据。Pandas 是一个强大的数据分析工具，可以帮助你读取、处理和分析大型数据集。除了 NumPy 和 Pandas 之外，还有一些更高级的工具可以帮助你在大数据应用中使用 Python，包括：...
上篇文章中，小编给大家总结了数据分析中pandas这一模块里面常用函数的四个部分的内容，分别为导入模块、创建数据集并读取、数据查看与数据清洗，现在给大家介绍下篇的内容。5. 数据预处理先创建一个data2数据集data2=pd.DataFrame({"id":np.arange(102,105),"profit":[1,10,2]})data2输出结果：再创建一个d...
在处理时间序列的数据中，有时候会遇到有些日期的数据缺失的情况，这时候可以用pandas的。函数快速补齐缺失日期，再根据实际情况补齐缺失值。
pandas
——pandas
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
永洪数据分析社区
MCP技术社区
