《pandas》专题

Pandas 提供了大量的方法能够轻松的对Series，DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。具体请参阅：合并。 Concat In [73]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)) In [74]: df Out[74]: 0 1 2 3 0 -0.5

详情请参与 基本的二进制操作 统计（相关操作通常情况下不包括缺失值） 1、 执行描述性统计： In [61]: df.mean() Out[61]: A -0.004474 B -0.383981 C -0.687758 D 5.000000 F 3.000000 dtype: float64 2、 在其他轴上进行相同的操作： In [62]: df.mean(1) Out

在 pandas 中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中，详情请参阅：缺失的数据。 1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝： In [55]: df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ['E']) In [56]: df1.loc

虽然标准的 Python/Numpy 的选择和设置表达式都能够直接派上用场，但是作为工程使用的代码，我们推荐使用经过优化的 pandas 数据访问方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix。详情请参阅索引和选取数据 和 多重索引/高级索引。 获取 1、 选择一个单独的列，这将会返回一个Series，等同于df.A： In [23]: df['A'] Out[23]: 2013

详情请参阅：基础。 1、 查看DataFrame中头部和尾部的行： In [14]: df.head() Out[14]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.11

可以通过 数据结构入门 来查看有关该节内容的详细信息。 1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas 会默认创建整型索引： In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float

原文：10 Minutes to pandas 来源：【原】十分钟搞定pandas 官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对 pandas 的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：秘籍 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包： In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [

一章内容介绍三块内容，感觉哪个都没说清。 In[1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1. matplotlib入门 Matplotlib提供了两种方法来作图：状态接口和面向对象。 # 状态接口是

In[1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1. DataFrame添加新的行 # 读取names数据集 In[2]: names = pd.read_csv('data/names.csv')

相较于《利用Python进行数据分析》，本书最大的特点是所有操作都变成了分解动作，而且每步都有详细讲解。但是，书写的有点啰嗦，而Jupyter Notebook又有些错。我对两者做了整合和总结。 第一遍整理完，还有许多地方不足，还要再弄。 作者 Theodore Petrou，Dunder Data 创始人 公司网址，http://www.dunderdata.com（dunder是蒸馏朗姆酒的残

Pandas是一个开源Python库，用于使用其强大的数据结构进行高性能数据处理和数据分析。 Python与pandas一起用于各种学术和商业领域，包括金融，经济，统计，广告，网络分析等。 使用Pandas，我们可以完成数据处理和分析中的五个典型步骤，无论数据来源如何 - 加载，组织，操作，建模和分析数据。 以下是Pandas的一些重要功能，专门用于数据处理和数据分析工作。 熊猫的主要特点 具有默

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。官方教程是官方文档的教程页面上的教程。

Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

Pandas 是一个开源的，获得 BSD 许可的 Python 库，为 Python 编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。

相较于《利用Python进行数据分析》，本书最大的特点是所有操作都变成了分解动作，而且每步都有详细讲解。但是，书写的有点啰嗦，而Jupyter Notebook又有些错。我对两者做了整合和总结。