pandas 之 set_index

set_index() 官方定义: 使用一个或多个现有列设置索引,   默认情况下生成一个新对象 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 单索引: 复合索引: reset_index() DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

pandas rename 功能 在使用 pandas 的过程中经常会用到修改列名称的问题,会用到 rename 或者 reindex 等功能,每次都需要去查文档 当然经常也可以使用 df.columns重新赋值为某个列表 用 rename 则可以轻松应对 pandas 中修改列名的问题 导入常用的数据包 import pandas as pd import numpy as np 构建一个 含有multiIndex的 Series arrays = [['bar', 'bar', 'baz',

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.in

Reference: http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1474979163&ver=1&signature=wnZn1UtWreFWjQbpWweZXp6RRvmmKwW1-Kud3x6OF0czmyPqv*F6KzQ1i-dKhi4D-QvDjp1mFDdqAHLPrCLgMOb1KXJcbbkU5-QAREDarkCaPumjQlORzVAOma541S0X2MGgysuH18DI2567rBcTSkMHPsVf6sxClfB

原文地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html API Reference Input/Output Pickling read_pickle(path) Load pickled pandas object (or any other pickled object) from the specified Flat File read_table(filepath_or_buffer[, sep, ...]) Read gene

摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图 十一.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])#

最近在写个性化推荐的论文,经常用到Python来处理数据,被pandas和numpy中的数据选取和索引问题绕的比较迷糊,索性把这篇官方文档翻译出来,方便自查和学习,翻译过程中难免很多不到位的地方,但大致能看懂,错误之处欢迎指正~ Python pandas 0.19.1 Indexing and Selecting Data 原文链接 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html 数据索引和选取 pandas对象中的轴标签信息

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/18010307 pandas的数据 结构:Series.DataFrame.索引对象pandas基本功能:重新索引,丢弃指定轴上的项,索引.选取和过滤,算术运算和数据对齐,函数应用和映射,排序和排名,带有重复值的轴索引 Pandas介绍 pandas含有使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具.它是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加简单. 通常建议你先学习NumPy,