import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
这是Pandas中非常强大的特性,不理解这一特性有时就会造成一些麻烦。 >>> df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[1,2,3]) >>> df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[3,1,2]) >>> df1-df2 #由于索引对齐,因此结果不是0 A 1 -1 2 -1 3 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
官网的pandas api集合,也就是pandas所有函数方法的使用规则,是字典式的教程,建议多查查。 pandas-cookbook 这是一个开源文档,作者不光介绍了Pandas的基本语法,还给出了大量的数据案例,让你在分析数据的过程中熟悉pandas各种操作。 Python Data Science Handbook 数据科学书册,不光有pandas,还有ipython、numpy、matplotlib...
mean(axis=0,skipna=False) #求平均值 sum(axis=1) #求和 sort_index(axis, …, ascending) #按行或列索引排序 sort_values(by, axis, ascending) #按值排序 NumPy的通用函数同样适用于pandas apply(func, axis=0) #将自定义函数应用在各行或者各列上 ,func可返回标量或者Series applymap(func) #将函...
importpandas as pd s=pd.Series( data, index, dtype, copy)#参数说明:#data 输入的数据,可以是列表、常量、ndarray 数组等。#index 索引值必须是惟一的,如果没有传递索引,则默认为 #np.arrange(n)。#dtype dtype表示数据类型,如果没有提供,则会自动判断得出。#copy 表示对 data 进行拷贝,默认为 False。
读取csv文件需要使用pandas的pd.read_csv()方法,具体的参数有: index_col:设置行索引为哪一列,可以使用序号或者列名称; sep:csv文件中的分隔符,默认常见的用法都可以自动识别,不需要设置; header:设置表头,参数为None就是没有表头,设置为n就是把第n行读取为表头; ...
importopenpyxlimportpandasaspd# 拆分所有的合并单元格,并赋予合并之前的值。defunmerge_and_fill_cells(worksheet): all_merged_cell_ranges =list( worksheet.merged_cells.ranges )formerged_cell_rangeinall_merged_cell_ranges: merged_cell = merged_cell_range.start_cell ...
你可以使用Pandas的groupby方法计算每个组的统计数据。透视表 # Create a pivot tablepivot_table = df.pivot_table(values='value_column', index='row_column', columns='column_column', aggfunc='mean') 数据透视表有助于重塑数据,并以表格形式进行汇总。...
import xlrd xlsx = xlrd.open_workbook('./3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx')# 通过sheet名查找:xlsx.sheet_by_name("sheet1")# 通过索引查找:xlsx.sheet_by_index(3)table = xlsx.sheet_by_index(0)# 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值value = table.cell_value(2, 1) print("...
简介:Python数据分析(二)—— Pandas快速入门 Pandas是基于NumPy的数据分析包,兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(SQL)灵活的数据处理功能,提供了大量快速处理数据的方法以及适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。 Pandas的名称来自于Panel data和Python data analysis,最初由AQR Capital Manag...