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发布时间:2019-04-19

原标题:[数据分析工具] Pandas 不可不知的功能(一)

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而身边两人都是他的好友,乃是敖山浑与敖泰泽两兄弟,他们虽然也算是敖家子弟,却是私生子,从小受尽白眼,反与援梁交好。

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“你说这个啊,你们也知道刘皓有着打造帝具的能力,这是他将我的帝具进行了强化,不过因为本身已经诞生的帝具已经是成品了,很难再在这个基础上强化,所以一直拖到现在刘皓都没有对任何人的帝具进行过强化,毕竟如果无法找到最适合的素材的话强行提升只会让帝具本身崩溃掉。”雷欧奈说道。
无论是那种,哪怕丁宁再占理,本着天王粉丝的骄傲,他们都不能忍。

“还是让老柳和‘狐狸’去吧,你已经跟他照过面的了。”韩非摇着头。

  • 如果你在使用 Pandas(Python Data Analysis Library) 的话,下面介绍的对你一定会有帮助的。
首先我们先介绍一些简单的概念
  • DataFrame:行列数据,类似 Excel 的 sheet,或关系型数据库的表
  • series:单列数据
  • axis:0:行,1:列
  • shape:DataFrame的行列数,(行数,列数)

1. 加载 CSV

Read_csv 方法有很多参数,有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗,那么我们就在加载数据的时候做一些简单的数据处理
  • 直接加载
    • 无参数加载

      

    • 选择特定列加载

      

    • 时间转换加载

      

  • 分批加载
    有时我们可能需要加载的 csv 太大,可能会导致内存爆掉,这时候,我们就需要分批加载数据进行分析、处理
    

 

2. 浏览 DataFrame 数据

  • df.head(n):浏览数据的前 n 行,默认 5 行
  • df.tail(n):浏览数据的末尾 n 行,默认 5 行
  • df.sample(n):随机浏览 n 行数据,默认 5 行
  • df.shape:tuple 类型的数据行列数,(行数,列数)
  • df.describe():计算评估数据的趋势
  • df.info():内存和数据类型

3. 在 DataFrame 中增加列

在 DataFrame 中添加新列的操作很简单,下面介绍几种方式
  • 简单方式
    直接增加新列并赋值

    df["new_column"] = 1

  • 计算方式
    df["temp_diff"] = df["atemp"] - df["temp"]
  • 条件方式
    我们仅仅根据风速,简单判断一下人体舒适度,体感比较舒服的温度是 0.3 米/秒
    

 

  • 循环方式
    我们将 season 转换为具体季节的名称
     

4. 选择指定单元格

类似于 Excel 单元格的选择,Pandas 提供了这样的功能,操作很简单,但是我本人理解起来确实没有操作看上去那么简单。Pandas 提供了三个方法做类似的操作,loc,iloc,ix,ix 官方已经不建议使用,所以我们下面介绍 loc 和 iloc
  • loc 根据标签选取loc
    df.loc[行索引开始位置:行索引结束位置,[列名数组]]
  • iloc 根据索引选取
    df.iloc[行索引开始位置:行索引结束位置,列索开始位置:列索引结束位置]
  • 选取行数据
  • df.loc[[行索引数组]],df.iloc[[行索引数组]]

    

 

注意:
  • 索引开始位置:闭区间
  • 索引结束位置:开区间
  • loc 和 iloc 选取整列数据的时候,看上去与 df[列名数组] 的方式一致,但是其实前者返回的仍然是 DataFrame,后者返回的是 Series

    

 

 知乎:Pandas 功能介绍(一)

编辑:乙顺马文

发布时间:2019-04-19 01:58:56

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责任编辑:安陵邓

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