1. 安装pandas 2. 数据导入 3. 数据预览 4. 数据筛选 5. 数据排序 6. 分组聚合 7. 数据可视化 8. 数据导出 毋庸置疑,pandas仍然是Python数据分析最常用的包,其便捷的函数用法和高效的数据处理方法深受从事数据分析相关工作人员的喜爱,极大提高了数据处理的效率,作为京东的经营分析人员,也经常使用pandas进行数据...
pip install pandas 1. 安装完成后,我们可以使用以下代码导入pandas库: importpandasaspd 1. 创建DataFrame 在开始查看每一列的数据类型之前,我们需要先创建一个DataFrame对象。以下是一个例子,创建了一个包含不同类型数据的DataFrame: data={'Name':['John','Emily','Ryan'],'Age':[25,30,35],'Salary':[50...
Pandas 是python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目底层是基于Numpy实现的。 Pandas 适用于处理以下类型的数据: 与SQL 或 Excel 表类似的,含异构列的表格数据; 有序和无序(非固定频率)的时间序列数据; 带行列标签的矩阵数据,包括同构...
首先,我们需要创建一个包含不同类型数据的DataFrame。我们可以使用pandas库的DataFrame()函数来创建一个DataFrame对象,并将数据传递给它。 importpandasaspd data={'Name':['John','Tom','Ann','Lisa'],'Age':[25,32,18,41],'Weight':[70.5,65.2,52.8,68.9],'IsMarried':[False,True,False,True]}df=pd...
图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。 一、Pandas的数据变换高级函数 在数据处理过程中,经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作(例如,机器学习中的特征工程阶段)。Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成,最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们...
data data[0] data[ :3] data[0:3] data[2:4] data[4:] 1.4 Series的聚合统计 Series有很多的聚合函数,可以方便的统计最大值、求和、平均值等 二、DataFrame(数据帧) DataFrame是Pandas中使用最频繁的核心数据结构,表示的是二维的矩阵数据表,类似关系型数据库的结构,每一列可以是不同的值类型,比如数值、...
本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。 一、Pandas的数据变换高级函数 在数据处理过程中,经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作(例如,机器学习中的特征工程阶段)。Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成,最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们以图解的方式介绍这3个方法的应用方法。
pandas实现分组操作的很简单,只需要把分组的依据(字段)放入groupby中,例如下面示例代码基于company分组: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 group=data.groupby("company") 经过groupby处理之后我们会得到一个DataFrameGroupBy对象: 代码语言:python ...
1. 过度依赖循环遍历 Pandas 对象 陷阱:习惯性地使用 for 循环(如 for index, row in df.iterrows():)来处理 DataFrame 的每一行或 Series 的每一个元素,进行计算、判断或赋值。 问题:Python 的解释型循环效率远低于 Pandas/NumPy 在 C/Fortran 层实现的向量化操作。数据集越大,性能差距越显著。
data＝pdread_csv(＇datacsv'）｀｀｀这几行代码就能轻松地将CSV文件中的数据读入到Python的DataFrame数据结构中。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，它类似一个二维表格，每列可以是不同的数据类型。如果是Excel文件，读取代码如下：｀｀｀python data＝pdread_excel(＇dataxlsx'）｀｀｀同样方便快捷。读取数据后...