pandas

Series(列)方法describe(),对于不同类型的变量的列,有不同返回值(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.describe.html) >>> s = pd.Series([1, 2, 3]) >>> s.describe() count 3.0 mean 2.0 std 1.0 min 1.0 25% 1.5 50% 2.0 75% 2.5 max 3

本文和大家分享的主要是Pandas库常用函数相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习Pandas有所帮助. 1. DataFrame 处理缺失值 pandas.DataFrame.dropna df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True) 把在ToC列有缺失值的行去掉 2. 根据某维度计算重复的行 pandas.DataFrame.duplicated print df.duplicated(['name']).value

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

一.pandas概述 pandas :pannel data analysis(面板数据分析).pandas是基于numpy构建的,为时间序列分析提供了很好的支持.pandas中有两个主要的数据结构,一个是Series,另一个是DataFrame. 二.数据结构 Series Series 类似于一维数组与字典(map)数据结构的结合.它由一组数据和一组与数据相对应的数据标签(索引index)组成.这组数据和索引标签的基础都是一个一维ndarray数组.可将index索引理解为行索引. Seri

近期的工作和Hive SQL打交道比较多,偶尔遇到一些SQL不好解决的问题,会将文件下载下来用pandas来处理,由于数据量比较大,因此有一些相关的经验可以和大家分享,希望对大家学习pandas有所帮助吧. 大文本数据的读写 有时候我们会拿到一些很大的文本文件,完整读入内存,读入的过程会很慢,甚至可能无法读入内存,或者可以读入内存,但是没法进行进一步的计算,这个时候如果我们不是要进行很复杂的运算,可以使用read_csv提供的chunksize或者iterator参数,来部分读入文件,处理完之后

pandas数据结构和索引是入门pandas必学的内容,这里就详细给大家讲解一下,看完本篇文章,相信你对pandas数据结构和索引会有一个清晰的认识. 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.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维数组可用的函数或方法,而且其可通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能:DataFrame类似于numpy中的二维数组,同样可以通用numpy数组的函数和方法,而且还具有其他灵

网上看到了关于pandas的用法,虽然练习了不少,但是还是有些不是能记得很清楚.所以就写下来了. chapter1讲的是读取CSV文件.如下代码: 1 #%% 2 import pandas as pd 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 # make the graphs a bit prettier 6 pd.set_option('display.mpl_style','default') 7 plt.rcPar

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和

经过卸载安装python几经折腾,参考了各种网站,终于安装成功. [成功的步骤] 保存这个python第三方库网站,网址是http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 一. 安装Python 2.7.13 我的是这个版本 1. 先卸载旧版python和相应库,删除安装文件夹,要确保卸载干净 2. 装2.7.13版本去官网找64位系统的安装文件,msi的后缀,装的时候不要选为所有用户要选仅对当前用户,我也没找到原因,经过几次尝试这个没有报错. 3.添加进环境

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