Python数据分析运算的相关内容

文章 2024-03-12 来自：开发者社区

python数据分析——数据的选择和运算

数据的选择和运算前言一、数据选择 1.NumPy的数据选择一维数组元素提取多维数组行列选择、区域选择花式索引与布尔值索引 2. Pandas数据选择 Series数据获取 DataFrame数据获取 ...

文章 2023-11-30 来自：开发者社区

Python 教程之数据分析（6）—— 数据分析的数学运算

Python 是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。可以在 pandas 系列上执行一些重要的数学运算，以简化使用 Python 进行数据分析并节省大量时间。要获取使用的数据集，请单击此处。s=read_csv("...

文章 2022-11-01 来自：开发者社区

【Python数据分析 - 8】：Numpy数组间的运算

Numpy数组间的运算数组的简单运算当数组进行加运算（或减运算等其他简单运算），所有元素统一加或减等。数组的广播机制在NumPy中，当两个数组的形状不相同时，可扩充较小数组中的元素来适配较大数组的形状，这种机制叫作广播(broadcasting)。广播机制的本质，就是张量自动扩展，它是...

文章 2022-11-01 来自：开发者社区

【Python数据分析 - 7】：Numpy中的统计运算（股票小案例）

统计运算数据准备（股票案例）对列进行统计（axis=0）对行进行统计（axis=1）标准差 - np.std(array, axis)平均值 - np.mean(array, axis)方差 - np.var(array, axis)获取数组最大索引值 - np.argmax(array, axi...

文章 2022-11-01 来自：开发者社区

【Python数据分析 - 6】：Numpy中的逻辑运算

逻辑运算先创建一个随机正太分布>、<、>=、<= 的使用np.all() – 通用函数判断以下表示是否数值全部大于0.5赋值将temp中大于0.5的值变为1np.where()np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成...

文章 2022-08-31 来自：开发者社区

Python数据分析与展示：pandas算术和比较运算-11

术运算法则算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数补齐时缺项填充NaN(空值)二维和一维、一维和零维间为广播运算采用+ ‐* /符号进行的二元运算产生新的对象方法形式的运算比较运算法则比较运算只能比较相同索引的元素，不进行补齐二维和一维、一维和零维间为广播运算采用> < >= <= =...

文章 2021-11-23 来自：开发者社区

Python数据分析与展示：pandas算术和比较运算-11

算术运算法则算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数补齐时缺项填充NaN(空值)二维和一维、一维和零维间为广播运算采用+ ‐* /符号进行的二元运算产生新的对象方法形式的运算方法说明.add(d, **argws)类型间加法运算，可选参数.sub(d, **argws)类型间减法运算，可选参数.mul(d, **arg...

文章 2017-08-14 来自：开发者社区

SOTON私人定制：利用Python进行数据分析（分组运算）

数据分析比较常见的步骤是将对数据集进行分组然后应用函数，这步也可以称之为分组运算。Hadley Wickham大神为此创造了一个专用术语“split-apply-combine"，即拆分-应用-合并。那么当我们谈论分组运算的时候，我们其实在谈论什么呢？ Splitting：根据标准对数据进行拆分分组 Applying: 对每组都分别应用一个函数 Combining: 将结果合并新的数据结构 ...

文章 2017-01-09 来自：开发者社区

python/pandas数据分析（十五）-聚合与分组运算实例

用特定于分组的值填充缺失值用平均值去填充nan s=pd.Series(np.random.randn(6)) s[::2]=np.nan s 0 NaN 1 -0.118174 2 NaN 3 -0.308161 4 NaN 5 -0.655565 dtype: float64 s.fillna(s.mean()) s...

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更新时间 2024-03-13 13:08:10

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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