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Python数据分析库Pandas实战：解析Excel数据

上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pan...

【python数据分析】数据索引的创建，取值，排序

索引的创建，取值，排序1.多层索引的创建多层索引是Pandas中一个比较核心的概念，允许你在一个轴向上拥有多个索引层级，许多同学不能处理复杂的数据，最大的问题在于没法灵活的处理多层索引。import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], ...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【python数据分析】数据的分组，遍历，统计

数据的分组，遍历，统计俗话说：“人与类聚，物以群分”，到这里我们将学习数据的分组以及分组后统计。Pandas的分组相对于Excel会更加简单和灵活。1️⃣分组Pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。✨效果根据结果可以发现...

python数据分析：数据排序的方法

数据的排序在数据获取过程中，数据的排序也是我们经常需要处理的问题。例如：我们需要找出关注者数量前十的用户信息。1️⃣sort_values()方法sort_index()、sort_values()两个方法对数据进行排序，并且这两个方法Series和DataFrame都支持。1.DataFrame的...

python数据分析：如何得到想要的数据

数据的筛选实际工作中我们经常需要处理上万条数据，特别是合并后的数据甚至上亿条，那么我们如何能快速筛选出符合条件的数据呢？我们以下面的数据为例from pandas import Series,DataFrame # 创建二维列表存储选手信息 lol_list = [['上单','Nuguri',31...

【python数据分析】数据如何进行合并

数据的合并在拥有了数据基本筛选能力后，我们还要有更加nb的操作，接下来就学习如何利用Pandas合并多个DataFrame数据，以及筛选我们心仪的数据。在数据合并里面主要讲两个函数的用法1️⃣Concat()函数数据合并主要包括下面两种操作：轴向连接（concatenation）：pd.co...

python数据分析-pandas基础（4）-数据映射apply

今天我们分享一个非常常用且重要的pandas数据映射函数apply。我们在数据分析过程中，通常需要对原始的数据进行很多转换和处理，比如对于出生日期，我们希望获得年龄的特征；对于身高和体重的数据，我们希望或者BMI指数等等。这种操作在分析过程是最常用的数据处理，这个过程涉及对一列或者多列数据进行操作。...

python数据分析-pandas基础3-数据对齐

索引是pandas两个重要数据结构Series和DataFrame的重要组成部分，默认的索引是以0开始序列，也可以自定义数据。因为有索引的存在，Series和DataFrame在进行数据操作的时候，会自动进行数据对齐。我们来看一个例子：import pandas as pd s1 = pd.Seri...

Python数据分析——numpy与pandas数据合并

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # Numpy数据合并 arr = np.random.randint(0,10,(3,3)) arr # concatenate((a1, a2, ...

Python数据分析与展示：pandas库的数据排序-12

基本统计（含排序）分布/累计统计数据特征相关性、周期性等数据挖掘（形成知识）一组数据表达一个或多个含义摘要 - 数据形成有损特征的过程pandas库的数据排序.sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序.sort_index(axis=0, ascending=True...

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更新时间 2024-04-16 12:50:09

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MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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