Python 教程之 Pandas(15)—— 使用 pandas.read_csv() 读取 csv
Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。大多数用于分析的数据以表格格式的形式提供,例如 Excel 和逗号分隔文件 (CSV)。要访问 csv 文件中的数据,我们需要一个函数...
Python 教程之 Pandas(14)—— 使用 Pandas 进行数据分析
Pandas是最流行的用于数据分析的 Python 库。它提供高度优化的性能,后端源代码完全用C或Python编写。我们可以通过以下方式分析 pandas 中的数据: 1.Series 2.数据帧Series:Series 是 pandas 中定义的一维(1-D)数组,可用于存储任何数据类型。代码 ...
Python 教程之 Pandas(13)—— series 上的转换操作
series 上的转换操作在转换操作中,我们执行各种操作,例如更改系列的数据类型,将系列更改为列表等。为了执行转换操作,我们有各种有助于转换的功能,例如.astype()等.tolist()。代码#1:# 使用 astype 转换 series 数据类型的 Python 程序 # importing...
Python 教程之 Pandas(12)—— series 的二元运算
series 的二元运算我们可以对序列进行二元运算,如加法、减法和许多其他操作。为了对系列执行二元运算,我们必须使用一些函数,比如.add(),.sub()等等。代码#1:# importing pandas module import pandas as pd # 创建一个 series data...
Python 教程之 Pandas(11)—— 索引和选择 series 的数据
这篇文章我们简单介绍一下索引和选择 series 的数据索引和选择 series 的数据pandas 中的索引意味着只需从系列中选择特定数据。索引可能意味着选择所有数据,其中一些数据来自特定列。索引也可以称为子集选择。使用索引运算符索引系列[]:索引运算符用于引用对象后面的方括号。和索引器.loc还...
Python 教程之 Pandas(10)—— 访问 series 的元素
Pandas series 是一个一维标记数组,能够保存任何类型的数据(整数、字符串、浮点数、 对象等)。轴标签统称为索引。Pandas 系列只不过是 Excel 工作表中的一列。标签不必是唯一的,但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。这篇文章我...
Python 教程之 Pandas(9)—— 创建 Pandas Series
Pandas series 是一个一维标记数组,能够保存任何类型的数据(整数、字符串、浮点数、 对象等)。轴标签统称为索引。Pandas 系列只不过是 Excel 工作表中的一列。标签不必是唯一的,但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。创建 Pa...
Python 教程之 Pandas(8)—— 在 Pandas 中处理缺失数据
当没有为一个或多个项目或整个单元提供信息时,可能会出现缺失数据。在现实生活场景中,缺少数据是一个非常大的问题。缺失数据也可以指熊猫中的 NA(不可用)值。在 DataFrame 中,有时许多数据集只是带着缺失的数据到达,要么是因为它存在但未被收集,要么因为它从未存在。例如,假设被调查的不同用户可能选...
Python 教程之 Pandas(7)—— 遍历 Pandas DataFrame 中的行和列
迭代是一个通用术语,用于一个接一个地获取某物的每一项。Pandas DataFrame 由行和列组成,因此,为了迭代数据帧,我们必须像字典一样迭代数据帧。在字典中,我们以与在数据帧中迭代相同的方式迭代对象的键。在 Pandas Dataframe 中,我们可以通过两种方式迭代元素: 遍历行遍历列 遍...
Python 教程之 Pandas(6)—— DataFrame 中的转换函数
Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。将 pandas 对象强制转换为指定的 dtypeDataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 d...
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