Python数据分析（二）—— Pandas快速入门
Pandas是基于NumPy的数据分析包，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（SQL）灵活的数据处理功能，提供了大量快速处理数据的方法以及适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。 Pandas的名称来自于Panel data和Python data analysis，最初由AQR Capital Management在2008年4月作为金融数据分析工具开发出来...
Python数据分析（二）—— Pandas快速入门
Pandas是基于NumPy的数据分析包，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（SQL）灵活的数据处理功能，提供了大量快速处理数据的方法以及适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。Pandas的名称来自于Panel data和Python data analysis，最初由AQR Capital Management在2008年4月作为金融数据分析工具开发出来，并于20....
[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程5-处理缺失数据
第5章 缺失数据 介绍 很少没有任何缺失值的数据集。 有许多缺失数据的表示。 在数据库中是NULL值，一些编程语言使用NA。缺失值可以是空字符串：''或者甚至是数值88或99等。Pandas显示缺失值为NaN。 本章将涵盖： 什么是缺失值 如何创建缺失值 如何重新编码并使用缺失值进行计算 什么是缺失值 可以从numpy中获得NaN值，在Python中看到缺失值使用几种方式显示：NaN，NAN...
[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程4-数据汇聚
我们需要的所有信息可能记录在单独的文件和数据帧中。例如，可能有一个公司信息单独表和股票价格表，数据被分成独立的表格以减少冗余信息。 连接 添加行 4-1.py import pandas as pd df1 = pd.read_csv('data/concat_1.csv') df2 = pd.read_csv('data/concat_2.csv') df3 = pd.read_csv('...
[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程2-pandas数据结构
创建数据 Series和python的列表类似。DataFrame则类似值为Series的字典。 create.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # create.py import pandas as pd print("\n\n创建序列Series") s = pd.Series(['banana', 42]) prin...
[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程1-开胃菜
简介 Pandas是用于数据分析的开源Python库,也是目前数据分析最重要的开源库。它能够处理类似电子表格的数据，用于快速数据加载，操作，对齐，合并等。为Python提供这些增强功能，Pandas的数据类型为：Series和DataFrame。DataFrame为整个电子表格或矩形数据，而Series是DataFrame的列。DataFrame也可以被认为是字典或Series的集合。 讨论 .....
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Python3数据分析——（2）Pandas快速入门基础
Pandas基础 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 Pandas特点： 1.一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 2.基础是NumPy，...
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