python/pandas数据分析（十五）-聚合与分组运算实例
用特定于分组的值填充缺失值 用平均值去填充nan s=pd.Series(np.random.randn(6)) s[::2]=np.nan s 0 NaN 1 -0.118174 2 NaN 3 -0.308161 4 NaN 5 -0.655565 dtype: float64 s.fillna...
python/pandas数据分析（十三）-数据清理、转换、合并，重塑
合并数据结构 pandas.merge 根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat 沿着一条轴将多个对象堆叠起来 具体可以参考之前专门讲数据合并的章节 索引上的合并 有时，DF中的链接键位于其索引中。left_index=True or right_inde...
python/pandas/Numpy数据分析-统计描述，唯一值，值计数
pandas 对象拥有一组常用的数学和统计方法，大部分属于简约统计，用于从Series中提取一个值，或者从DataFrame中提取一列或者一行Series 注意：与NumPy数组相比，这些函数都是基于没有缺失数据的建设构建的，也就是说：这些函数会自动忽略缺失值。 count 非 NA 值的数量 de...
python/pandas/numpy数据分析（十）-函数, rank,重复索引
DataFrame的apply方法，将函数应用到行或者列形成的一维数组上. frame=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Utha','Ohio','Texas','Oregon']) frame . b d ...
python/pandas/numpy数据分析(十一)-相关系数与协方差
axis=0和1分别的表格的纵轴和横轴 最浅显易懂的协方差与标准差 https://www.zhihu.com/question/20852004 有些汇总信息是通过参数对计算出来的 import pandas.io.data as web import numpy as np import os ...
python/pandas/numpy数据分析（七）-MultiIndex
data=Series(np.random.randn(10),index=[list('aaabbbccdd'),list('1231231223')]) data a 1 0.198134 2 0.657700 3 -0.984464 b 1 0.105481 2 -1.587769 3 0.3...
利用python/pandas/numpy做数据分析（三）-透视表pivot_table
透视表，根据一个或多个键进行聚合，并根据行列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中. import numpy as np data=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)), index=pd.Index(['ohio','color'], name='sta...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
