Pandas数据处理分析系列3-数据如何预览
Pandas-数据预览 Pandas 导入数据后，我们通常需要对数据进行预览，以便更好的进行数据分析。常见数据预览的方法如下： ①head() 方法 功能：读取数据的前几行，默认显示前5行 语法结构：df.head(行数) df1=pd.read_excel("销售表.xlsx", sheet_name="手机销售明细表", usecols=["日期","产品名称","销售额","销售数量"]...
Pandas 掉包侠刷题实战--条件筛选
大的国家2. 可回收且低脂的产品3. 从不订购的客户4. 文章浏览 I 准备工作 先简单过下基础，了解一些常用的方法， 1. isin(values) 和 ~ isin(values) 和 ~ 是 Pandas 中用于数据筛选和过滤的两个常用操作符，它们通常用于数据框（DataFrame）的列操作，以下是对它们的详细解释： isin(values)： isin() 方法用于检查数据框的某一列中的每个元素是否...
【Python 零基础入门】Pandas
【Python 零基础入门】第七课 Pandas 【Python 零基础入门】第七课 PandasPandas 是什么?为什么 选择 PandasPandas 的特征Pandas 的应用场景Pandas 底层 安装 PandasSeries 数组什么是 Series?Series 创建 Series 数组操作数据检索数据修改过滤Series 数组运算总结 DataFrame 数组什么是 DataFrame?...
Python数据攻略-Pandas的数据计算、拼接与可视化
如何将数据转化为有用的信息?在数据分析的世界里，仅仅拥有大量数据是不够的。需要有方法去“翻译”这些数据，让它们告诉我们一些有用的信息。 本篇文章要探讨的内容：如何使用Pandas进行数据计算、拼接和可视化，从而让数据“说话”。 文章目录 Pandas的数据计算 基本数学运算 统计计算 Pandas数据拼接操作方法 使用`concat`进行数据拼接 使用`merge`进行数据合并 Pandas数据可视化 内建...
Python数据攻略-Pandas与地理空间数据分析
地理空间数据分析已经成为数据分析不可或缺的一部分。无论是在城市规划、交通分析，还是在环境科学中，地理空间数据都发挥着关键作用。 本文将为初学者和新手提供一个详细的指南，通过使用Python的Pandas库和Geopandas库，来进行地理空间数据分析。 文章目录 用Pandas处理地理坐标数据 Geopandas结合进行空间分析 地理可视化基础 实践案例：三国志游戏中的势力地理分布分析 总结 用Pandas...
机器学习-Pandas学习笔记
Pandas Python的数据分析库，与Numpy配合使用，可以从常见的格式如CSV、JSON等中读取数据。可以进行数据清洗、数据加工工作。数据结构Series，Pandas.Series(data,index,dtype,name,copy) data类型是Numpy的ndarray类型，index指定下标，如果不给默认从0开始，name给series名字数据类型DataFrame，Pandas.Dat...
Python数据攻略-Pandas高级数据处理
在数据分析的世界里，数据往往是复杂和多样的。有时候简单的数据处理技巧可能并不能满足需求。这就是为什么需要更高级的数据处理方法的原因。 通过这篇文章将学习到一些Pandas库中高级的数据处理技巧，比如数据重塑、排序和分组等。这些技巧能更有效地整合和分析数据。 文章目录 数据重塑与透视表 数据的长格式与宽格式 透视表 数据排序方法 基础排序方法 高级排序选项和技巧 数据分组与GroupBy 分组的基础操作 Gr...
Python数据攻略-Pandas与统计数据分析
统计学在数据分析中到底有多重要？在数据分析的世界里，统计学扮演着一角色。想象一下你是《三国志》游戏的数据分析师，任务是找出哪个武将最受玩家欢迎，哪些战役最具挑战性等。 你怎么做呢？这就需要统计学的力量了。 文章目录 基础统计方法 描述性统计 方差和标准差 相关性和协方差 描述性统计分析 数据的分布 四分位数与箱线图 高级统计概念 假设检验 实践案例：《三国志》游戏内武将属性分析 总结 基础统计方法 描述性统...
Python数据攻略-Pandas与机器学习数据准备
在机器学习项目中，大部分时间都花在了数据准备上。你可能听说过“数据是机器学习的燃料”的说法，这是因为高质量的数据是构建出色模型的关键。 在这篇文章中将使用Pandas库来进行数据准备。为了让内容更贴近实际将使用《三国志》游戏中的角色数据作为样本。 文章目录 数据编码与标准化 One-hot编码 Label Encoding 数值数据的标准化和归一化 Z-score标准化 Min-Max归一化 特征工程基础 ...
Python数据攻略-Pandas进行CSV和Excel文件读写
在数据分析的世界里，能够读取和写入不同格式的文件是一项基本而重要的技能。CSV（逗号分隔值）和Excel是两种常见的数据存储格式。它们在商业、科研、教育等多个领域都有广泛应用。 文章目录 读取CSV文件 `pd.read_csv()` 文件读取函数的基本用法 `DataFrame.to_csv()` 数据写入文件的基本用法 读取Excel文件 `pd.read_excel()` 文件读取函数的基本用法 `D...