Python 教程之 Pandas（15）—— 使用 pandas.read_csv() 读取 csv
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。大多数用于分析的数据以表格格式的形式提供，例如 Excel 和逗号分隔文件 (CSV)。要访问 csv 文件中的数据，我们需要一个函数 read_csv() 以数据框的形式检索数据。在使用这个功能之前，我们必须导入 pandas 库....
Python 教程之 Pandas（14）—— 使用 Pandas 进行数据分析
Pandas是最流行的用于数据分析的 Python 库。它提供高度优化的性能，后端源代码完全用C或Python编写。我们可以通过以下方式分析 pandas 中的数据： 1.Series 2.数据帧Series：Series 是 pandas 中定义的一维（1-D）数组，可用于存储任何数据类型。代码 #1：创建 Series# 创建 Series 的程序 # 导入 Panda 库 import p....
Python 教程之 Pandas（13）—— series 上的转换操作
series 上的转换操作在转换操作中，我们执行各种操作，例如更改系列的数据类型，将系列更改为列表等。为了执行转换操作，我们有各种有助于转换的功能，例如.astype()等.tolist()。代码#1：# 使用 astype 转换 series 数据类型的 Python 程序 # importing pandas module import pandas as pd # 从 url 读取 ...
Python 教程之 Pandas（12）—— series 的二元运算
series 的二元运算我们可以对序列进行二元运算，如加法、减法和许多其他操作。为了对系列执行二元运算，我们必须使用一些函数，比如.add()，.sub()等等。代码#1：# importing pandas module import pandas as pd # 创建一个 series data = pd.Series([5, 2, 3,7], index=['a', 'b', 'c...
Python 教程之 Pandas（11）—— 索引和选择 series 的数据
这篇文章我们简单介绍一下索引和选择 series 的数据索引和选择 series 的数据pandas 中的索引意味着只需从系列中选择特定数据。索引可能意味着选择所有数据，其中一些数据来自特定列。索引也可以称为子集选择。使用索引运算符索引系列[]：索引运算符用于引用对象后面的方括号。和索引器.loc还.iloc使用索引运算符进行选择。在这个索引运算符中要引用 df[ ]。# importing p....
Python 教程之 Pandas（10）—— 访问 series 的元素
Pandas series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、 对象等）。轴标签统称为索引。Pandas 系列只不过是 Excel 工作表中的一列。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。这篇文章我们来简单介绍一下访问 series 的元素访问 series 的元素我们可以通过两种方式访问 se....
Python 教程之 Pandas（9）—— 创建 Pandas Series
Pandas series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、 对象等）。轴标签统称为索引。Pandas 系列只不过是 Excel 工作表中的一列。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。创建 Pandas Series在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas Series....
Python 教程之 Pandas（8）—— 在 Pandas 中处理缺失数据
当没有为一个或多个项目或整个单元提供信息时，可能会出现缺失数据。在现实生活场景中，缺少数据是一个非常大的问题。缺失数据也可以指熊猫中的 NA（不可用）值。在 DataFrame 中，有时许多数据集只是带着缺失的数据到达，要么是因为它存在但未被收集，要么因为它从未存在。例如，假设被调查的不同用户可能选择不分享他们的收入，一些用户可能选择不分享地址，这样很多数据集就丢失了。在 Pandas 中，缺失....
Python 教程之 Pandas（7）—— 遍历 Pandas DataFrame 中的行和列
迭代是一个通用术语，用于一个接一个地获取某物的每一项。Pandas DataFrame 由行和列组成，因此，为了迭代数据帧，我们必须像字典一样迭代数据帧。在字典中，我们以与在数据帧中迭代相同的方式迭代对象的键。在 Pandas Dataframe 中，我们可以通过两种方式迭代元素： 遍历行遍历列 遍历行：为了迭代行，我们可以使用三个函数 iteritems()、iterrows()、itertu....
Python 教程之 Pandas（6）—— DataFrame 中的转换函数
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。将 pandas 对象强制转换为指定的 dtypeDataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。代码 #1： 转换权重....
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