1、导入：import pandas as pd 2、Series 函数，默认标签0-(n-1) In [3]: a=pd.Series([1,2,3,4]) In [4]: a Out[4]: 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 获取值与标签： In [5]: a.value ...
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2020-02-18 15:07:38
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数据规整：聚合、合并和重塑 《利用pandas进行数据分析-e2》 数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。 本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。 然后，我深入介绍了 一些特殊的数据操作。 最后，实战应用：在第14章 ...
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2020-02-18 12:46:21
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平行坐标是可视化高维几何和分析多元数据的常用方法。 为了在n维空间中显示一组点，绘制由n条平行线组成的背景，通常是垂直且等距的。所述的点N 维空间被表示为折线与顶点在平行的轴线； 第i 轴上顶点的位置对应于该点的第i个坐标。 此可视化与时间序列可视化密切相关，除了它应用于轴与时间点不对应的数据，因此 ...
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2020-02-17 18:06:55
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在家为国家做贡献太无聊，不如跟我一起学点 Python 人生苦短，我用 Python 前文传送门： "小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础" "小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述" "小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Ser ...
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2020-02-17 16:02:42
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import pandas as pd from dateutil.parser import parse #测试数据 test_dict = {0: {'startTime': 20190825131028, 'value': 1097}, 1: {'startTime': 20190825132 ...
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2020-02-17 10:39:33
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import pandas as pd import os #文件路径注意用\\ inputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\BBB\\' outputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\' df_ ...
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2020-02-16 12:52:35
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输入 输入1：包含200部电影的数据集，集合中包含两列，一列为电影的id，一列为电影的流派集合，如下图所示： 输入2：一个用户的电影兴趣记录，like字段为1表示喜欢，0表示不喜欢，如下图所示： 输出 输出1：输入1的One-Hot编码形式，类似下图所示： 输出2：根据输入2和输出1，从电影数据集中 ...
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2020-02-16 01:06:35
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在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在 Pandas 中，上述的数据处理操作主要运用 groupb ...
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2020-02-14 16:27:11
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转自：https://blog.csdn.net/qq_42711381/article/details/90451301 由于刚好也遇到这个问题，记录下来 使用的DataFrame的 当使用 frame2['year']['two'] = 10000, 即df名[列名][行名]的方式去赋值就会报错... ...
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2020-02-14 12:31:36
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生成一个 DataFrame import pandas as pd name = ['Cindy','John','Matt'] point = [78,87,88] df_grade = pd.DataFrame(name, columns=['name']) df_grade = pd.con ...
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2020-02-13 21:09:47
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