'data1': np.random.randn(100), 'data2': np.random.randn(100)}) cut_data1 = pd.cut(df['data1'], 5) # 等区间长度切割成5段 # 按照data1的分段结果对data2进行分组,并统计每个分组的数量、平均值、标准差、最大值与最小值 print(df['data2'].groupby(cut_data1).apply( lambda gp: {'...
importre#描述一个或多个空白符的regex是\s+text ="foo bar\t baz \tqux"regex= re.compile('\s+')print(regex.split(text))#等于 re.split('\s+',text)#['foo', 'bar', 'baz', 'qux']print(regex.findall(text))#匹配到的模式#[' ', '\t ', ' \t']text="""Dave dave@google.com...
figure_data = names.births.sum().reset_index() # 每年每个性别的出生人口数 print(figure_data.head()) # plt.figure() # plt.plot(figure_data[figure_data.sex == 'M'].year, figure_data[figure_data.sex == 'M'].births, label='male') # plt.plot(figure_data[figure_data.sex == 'F...
Python for Data Analysis的创作者 ··· Wes McKinney 作者 作者简介 ··· Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,被各大技术社区争相转载,是Python和开源技术...
《Python for Data Analysis》一书由Wes Mckinney所著,中文译名是《利用Python进行数据分析》。这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的。 第二个实例:MovieLens 1M Data Set 简介: GroupLens Research提供了从MovieLens用户那里收集来的一系列对90年代电影评分的数据 ...
Python中的对象引用不包含附属的类型。变量是在特殊命名空间中的对象的名字,类型信息保存在对象自身中。 Python在某个方面被认为是强类型化语言,意味着每个对象都有明确的类型(或类),默许转换只会发生在特定的情况下。 可使用isinstance函数检查对象是某个类型的实例。isinstance可以用类型元组,检查对象的类型是否在元组...
6. 数据统计与分析：DataFrame也可以用于数据的统计和分析。df.mean(): 计算每列的均值。df.corr(): 计算列之间的相关系数。df['列名'].value_counts(): 计算某列中各个值的频次。7. 引用资源："Python for Data Analysis" by Wes McKinneypandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/ 结论：DataFrame...
https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version GitBook(有锚点功能): https://seancheney.gitbook.io/python-for-data-analysis-2nd/ 书籍下载地址: http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42 书籍代码的 GitHub 开源地址: ...
利用Python进行数据分析 2017 第二版 (Python for Data Analysis, 2nd Edition)中文翻译笔记 这本书的英文版github仓库:pydata-book 作者Wes McKinney是pandas的创作者,所以书中关于pandas的讲解也是最实用的部分。我也直接联系过了Wes本人,这个笔记不会有任何版权问题,当然,也不会用于任何商业用途。