利用Python进行数据分析_Pandas_汇总和计算描述统计

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计: sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计: idxmax() 获取最大值对应的索引: 还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值: value_counts() 方法用于统计各值出现的频率: isin() 方法用于判断成员资格: 安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Python 进行数据分析(一

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa

总结一下自己对python常用包:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn 一. Numpy: 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指 针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和

下载地址:网盘下载 内容简介  · · · · · · [名人推荐] "科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法.本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南." --Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一 [内容简介] 还在苦苦寻觅用python控制.处理.整理.分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy.pan

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如: fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新索引

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In

下载地址:网盘下载 备用地址:网盘下载 内容简介  · · · · · ·[名人推荐] “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法.本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南.” ——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一 [内容简介] 还在苦苦寻觅用Python控制.处理.整理.分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy

利用Python进行数据分析PDF百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1S6iIb69V2ap1yaoIYLVMtg 提取码:zbeq 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦内容简介 · · · · · · [名人推荐]"科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法.本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南."--Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPyt