Python 数据分析:Pandas 缺省值的判断 背景 我们从数据库中取出数据存入 Pandas None 转换成 NaN 或 NaT.但是,我们将 Pandas 数据写入数据库时又需要转换成 None,不然就会报错.因此,我们就需要处理 Pandas 的缺省值. 样本数据 id name password sn sex age amount content remark login_date login_at created_at 0 1 123456789.0 NaN NaN NaN 20

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * print "--------------obj result:-----------------"

Pandas Pandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具.它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单. Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用.Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增.删.查.改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等. Pandas的安装相对来说比较容易,安装好 Numpy之后,就可以直接安装了,通过pip install pandas或下载

Pandas有两个主要的数据结构:Series和DataFrame． Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据以及一组与之相关的数据标签构成．来看下它的使用过程 In [1]: from pandas import Series,DataFrame In [2]: import pandas as pd In [3]: obj=Series([4,7,-5,3]) In [5]: obj Out[5]: 0    4 1    7 2   -5 3    3 dtype: int64

DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值,字符串,布尔型).DateFrame既有行索引也有列索引,可以被看作为由Series组成的字典. 构建DataFrame: 1.1.直接传入一个由等长列表或numpy数组组成的字典 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada

一上午试验了各种方法,发现利用pycharm是最快的.可以抛弃版本,命令和兼容问题的烦恼.纯粹傻瓜式 方法是 pycharm, 直接在settings里面,搜索pandas,添加即可,他会把所有之前需要安装的加进去 另外需要注意的,有一个version,即当前version,latest version,最新version,最好都在安装其他package前,检查当前version,是不是最新的

对于合并操作,熟悉SQL的读者可以将其理解为JOIN操作,它使用一个或多个键把多行数据 结合在一起. 事实上,跟关系型数据库打交道的开发人员通常使用SQL的JOIN查询,用几个表共有的引用 值(键)从不同 的表获取数据.以这些键为基础,我们能够获取到列表形式的新数据,这些数据是对几个表中的数据进行组合 得到的.pandas库中这类操作叫作合并,执行合并操作的函数为 merge(). 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 frame1 = p

数据转换 删除重复元素 DataFrame对象的duplicated()函数可用来检测重复的行,返回元素为布尔型的Series对象. 每个元素对 应一行,如果该行与其他行重复(也就是说该行不是第一次出现),则元素为True; 如果跟前面不重复,则元 素就为False. 返回元素为布尔值的Series对象用处很大,特别适用于过滤操作.通常,所有重复的行都需要从DataFrame 对象中删除.pandas库的drop_duplicates()函数实现了删除功能,该函数返回的是删除重复行后的DataF