3.3.1 选择子集 3.3.2 列名重命名 3.3.3 缺失数据处理(dropna()函数) Python缺失值有3种:None,NA,NaN。(分析数据时,如果遇到什么错误,比如float错误,就要考虑是否为缺失值,若是,则需要处理掉)。 Python内置的None值; pandas中,将缺失值表示 为NA,表示不可用not available; 对应数值数据,pandas使用浮点值NaN(...
在DataFrame中,数据被存储为一个以上的二维块,而不是列表、字典或其他一维数组的集合。 (1)构建 构建DataFrame最常用的方式是利用包含等长度列表或NumPy数组的字典来形成。 例如我有一张关于药品销售记录的Excel数据表,我想将它用Python进行分析。 第1步:定义一个字典,映射;列名与对应列的值 第2步:定义数据框,参数...
假设我们有一个三维数组 A 和一个二维数组 B,它们的形状分别为 (3, 2, 4) 和 (2, 4)。我们将尝试对它们进行相加操作,利用广播规则。 importnumpyasnp# 创建一个三维数组 A,形状为 (3, 2, 4)A = np.random.randint(1,10, size=(3,2,4))# 创建一个二维数组 B,形状为 (2, 4)B = np.arra...
Requests是Python中用于发送HTTP请求的库,可以方便地从网络获取数据。 python 复制代码 import requests www.jrtkpx.com/BePS3s/ url = 'https://api.example.com/data' response = requests.get(url) data = response.json() print(data) 二、数据分析 2.1 数据统计分析 Pandas提供了丰富的统计分析功能,可以快...
利用Python进行数据分析-07-汇总和计算描述统计 1、sum函数 df = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two']) df Out[6]: one two a1.40NaN
时隔5年,《利用Python进行数据分析》在2022年9月20日推出了最新的第3版。在此次新版“鼹鼠书”中,Wes亲自讲解了最新的1.4版的Pandas。这次,很高兴能受邀翻译第3版的《利用Python进行数据分析》,22年11月底翻译好了本书,还有不到一个月,这本书应该就快能付梓啦。
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想要用Python实现数据分析，需要学习 数据采集和清洗：首先，你需要从数据源中采集数据并进行清洗。这可能...
《利用Python进行数据分析》一书的主角是pandas。从技术上讲,Pandas承接了原始数据,将其规整、清洗后成为高质量的结构化数据,再将高质量的数据进行可视化或训练模型。从业务上讲,Pandas上承爬虫,下启机器学习,Pandas的两个重要的数据结构Series和DataFrame已成为机器学习中重要的基础数据结构。
本书第1版出版于2012年,彼时基于 Python 的开源数据分析库(例如 pandas)仍然是一个发展迅速的新事物,本书也成为该领域排名No1的经典畅销书,前两版中文版累计销售近30万册。 第3版针对 Python3.10 和 pandas1.4 进行了更新,并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过...