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Pandas

Pandas合并多个excel文件到一个文件的不同sheet中

笔者最近需要合并多个xlsx格式的excel文件到一个文件中,并且按照文件名给不同的sheet命名。特记录如下。 方法 使用pandas.ExcelWriter对象创建一个合并后的文件名; 使用for循环通过pandas…

2019年11月25日 0条评论 9,132次阅读 6人点赞 阅读全文
Pandas

pandas数据作图方法

简介 Pandas自身也提供了作图的[crayon-63db916d3f8d9131991257-i/] 方法,可以作各种图形。本文将详细介绍如何使用Pandas直接作一些常规的图。 折线图 控制作图的类型在[crayo…

2018年12月11日 0条评论 6,128次阅读 8人点赞 阅读全文
Pandas

pandas时间频率处理——resample和reindex方法

简介 本文接着介绍时间频率转换和重新对齐的两个方法([crayon-63db916d4031a066182114-i/] 和[crayon-63db916d40320718480366-i/] )。 resample()…

2018年12月8日 0条评论 6,842次阅读 5人点赞 阅读全文
Pandas

pandas时间序列处理——日期范围、频率、移动

简介 时间序列是一种非常重要的数据类型,在许多领域(金融、物理、经济、生态学)都有应用,它描述了多个时间点观察到的结果,形成一段时间序列。时间序列中的频率变化可以是定长或不定长的,幸运的是,pandas提供了一套完整的方…

2018年12月7日 0条评论 6,801次阅读 6人点赞 阅读全文
Pandas

pandas读写操作总结

简介 读写操作方便数据的迁移储存,pandas提供了非常丰富的接口,能够实现对二进制数据、文本文件、剪贴板内容、Excel、JSON格式、HTML格式和HDF5格式等数据的读写,操作非常方便。本文将介绍几个主要操作: C…

2018年12月5日 0条评论 3,448次阅读 3人点赞 阅读全文
Pandas

pandas函数应用——apply、applymap、map方法

简介 在pandas中,[crayon-63db916d42c5d002704108-i/] 方法使用是非常灵活的,他比[crayon-63db916d42c63793369358-i/] 方法使用更自由。数据分析师日常…

2018年12月3日 0条评论 14,362次阅读 15人点赞 阅读全文
Pandas

pandas数据聚合方法——agg方法

简介 在之前的文章中我们就介绍了一些聚合方法,这些方法能够就地将数组转换成标量值。一些经过优化的groupby方法如下表所示: 然而并不是只能使用这些方法,我们还可以定义自己的聚合函数,在这里就需要使用到agg方法。 自…

2018年11月30日 0条评论 20,421次阅读 35人点赞 阅读全文
Pandas

pandas数据聚合与分组运算——groupby方法

简介 pandas中一类非常重要的操作是数据聚合与分组运算。通过groupby方法能够实现对数据集的拆分、统计、转换等操作,这个过程一气呵成。 在本文中,你将学到: 选取特定列分组; 对分组进行迭代; 通过字典或Seri…

2018年11月29日 0条评论 6,263次阅读 4人点赞 阅读全文
Pandas

pandas数据离散化

简介 有时候便于分析数据,我们需要将连续型的数据划分开,也就是离散化。比如:统计人员的年龄分布,需要划分几个档次等,然后就可以做柱状图或者直方图。可以通过pandas的cut()和qcut()函数实现,接下来一一介绍。 …

2018年11月27日 0条评论 5,297次阅读 4人点赞 阅读全文
Pandas

pandas去重、替换和重命名索引

简介 本文将介绍pandas的几个实用操作——去重、替换和重命名索引。 去除重复数据 在DataFrame中经常会碰到重复行数据,比如: [crayon-63db916d45271509780363/] 使用duplic…

2018年11月25日 0条评论 10,115次阅读 12人点赞 阅读全文
Pandas

pandas重塑和轴向旋转

简介 pandas中重新排列表格型数据的操作称为重塑(reshape)和轴向旋转(pivot)。可以将一个高维的数据按照想要的方式二维平铺展开。 重塑 重塑操作方法有两个: stack():将数据的列旋转为行; unst…

2018年11月24日 0条评论 4,382次阅读 5人点赞 阅读全文
Pandas

pandas合并数据操作

简介 pandas提供了一套合并数据集操作的方法: pandas.merge()可根据一个或者多个键将不同的DataFrame连接在一起,类似于SQL数据库中的合并操作; pandas.concat()可以沿某个轴将多个…

2018年11月23日 0条评论 8,452次阅读 5人点赞 阅读全文
Pandas

pandas从入门到放弃——23个基本操作

简介 数据科学家George Seif分享了23个pandas基本操作,让我们一起来练练手。 默认导入pandas格式如下: [crayon-63db916d467e5017928639/] 1. 读取csv格式文件 […

2018年11月22日 0条评论 3,296次阅读 4人点赞 阅读全文
Pandas

pandas索引和获取

简介 在pandas中最常见的操作就是索引和获取数据,在老版本中使用的ix方法已经被抛弃,转而代之的是loc和iloc方法。 Series操作 在Series中索引和获取的工作方式类似NumPy数组。示例如下: [cra…

2018年11月21日 0条评论 9,549次阅读 10人点赞 阅读全文
Pandas

pandas处理缺失数据

简介 在数据处理过程中经常会碰到缺失数据,pandas提供了一套处理缺失数据的方法。缺失数据通常用NaN(not a number)表示,它是一个可以被检测出来的标记。默认在所有的统计描述中都排除缺失数据。 方法 处理缺…

2018年11月20日 0条评论 4,822次阅读 2人点赞 阅读全文
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