1.使用pip进行安装（pip 官网：https://pypi.org/project/pip/） python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose --user 选项可以设置只 ...
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2020-01-20 00:15:58
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1.数据导入与导出 # 数据导入 pd.read_csv(filename) # 导入csv格式文件中的数据 pd.read_table(filename) # 导入有分隔符的文本 (如TSV) 中的数据 pd.read_excel(filename) # 导入Excel格式文件中的数据 pd.re ...
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2020-01-19 23:53:40
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可以把pandas看作是numpy的字典形式 array == Series 一维 array == DataFrame 二维 DataFrame有两种初始化方式：1、利用numpy（可以指定行名称和列名称） 2、利用字典 数组选择：默认按列索引， loc按标签索引， iloc按数字索引（切片时可以 ...
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2020-01-19 12:54:03
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1.4 Pandas速成 Pandas是面向数据分析场景设计的Python开源软件工具包，从命名来看，Pandas特别适合处理序列数据、表格数据等具有良好结构的数据。通过带有标签的列和索引，Pandas使我们可以以一种便于理解的方式来处理数据。它可以让我们毫不费力地从诸如csv类型的文件中导入数据。 ...
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2020-01-19 12:48:31
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在数据分析过程中必然会面对较多的时间数据，迷惑好久之后总结了一个较为快速的方法: 源数据中该列数据为文本或者数字，如下图 pandas读取数据之后，直接通过datetime模块将其转换为时间格式： data['Time']=pd.to_datetime(data['Time'])，得到的结果类似如下 ...
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2020-01-18 12:29:50
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在使用pandas的DataFrame打印时，如果表太长或者太宽会自动只给前后一些行列，但有时候因为一些需要，可能想看到所有的行列。 所以只需要加一下的代码就行了。 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_optio ...
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2020-01-17 18:53:39
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json和pandas配合下 import json import pandas as pd js=''' { "message":"abc","result":{ "paramtypeitems":[ {"name":"基本参数","paramitems":[ {"id":567,"name":" ...
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2020-01-17 18:40:53
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用pandas处理csv文件时，遇到了时间字段RECTIME，现在用pandas读取，字段类型是int64, 现在要提取天或月的字段。 from datetime import datetime from datetime import date import time # str=20190405 ...
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2020-01-17 13:21:48
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数据初步探索 数据展示与文本读写 三种展示数据的方式 head() tail() sample() 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.read_csv("anime.csv") 5 6 # head(n) 可以显示前 n 个 ...
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2020-01-16 22:20:00
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Series 和 DataFrame Pandas库基本运用 Series 包含一维索引的一组数据 DataFrame 包含 index 和 column 两个轴 Panel 一种三维数据容器 import pandas as pd import numpy as np from pandas im ...
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2020-01-16 22:13:47
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