pandas还有一个重要的功能，就是他可以对不同索引的对象进行算数运算。对象相加，如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。先来个例子SeriesIn[33]:s1=Series([7.3,-2.5,3.4,1.5],index=['a','c','d','e'])In[34]:s2=Series([-2....

Pandas讲解PythonDataAnalysisLibrary或pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Pyt...

 applyNumpy的ufuncs通用函数（元素级数组方法）也可用于操作pandas对象：另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。Dataframe的apply方法即可实现此功能：sum和mean许多最为常见的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法（如sum和mean），因此无...

<spanstyle="display:inline-block;padding-top:10px">测试<span>给span加属性 display:inline-block即可...

一、形如<span>ABC</span>独立行设置SPAN为固定宽度方法如下：span{width:60px;text-align:center;display:block;}实际验证结果：IE6OK，FIREFOX3OK。一、形如<span>ABC</span>DEF格...

axis有两个值：axis=0或者axis=1看到很多资料都不太理解，把我个人理解说一下：下面这张图，在很多资料中都看到了，我只能说先死记住axis=0,代表跨行（注意看这张图的axis=0的箭头向下指），axis=1,代表跨列（注意看这张图的axis=1的箭头向右指,水平方向） 二维数据拥有两个轴：0轴沿着...

我们先要了解，pandas是基于Numpy构建的，pandas中很多的用法和numpy一致。pandas中又有series和DataFrame，Series是DataFrame的基础。pandas的主要功能：具备对其功能的数据结构DataFrame，Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据，...

之前已经写过pandasDataFrameapplymap()函数还有pandas数组(pandasSeries)-(5)apply方法自定义函数pandasDataFrame的 applymap() 函数和pandasSeries的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个...

上一篇pandasDataFrameapply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame.这篇介绍DataFrameapply()函数的另一个用法,得到一个新的pandasSeries:apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个...

之前已经学过DataFrame与DataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加:importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4])df=pd.DataFrame({0:[10,20,30,40],1:[50,60,70,80],2:[9...

pandasSeries的 sort_values() 方法能对Series进行排序,返回一个新的Series:s=pd.Series([np.nan,1,3,10,5])升序排列:s.sort_values(ascending=True)11.023.045.0310.00NaNdtype:flo...

pandasDataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列.eg:有这样一个DataFrame数据:importpandasaspddata1=pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]...

pandasDataFrame的 applymap() 函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[10,20,30],'c':[5,10,15]})defad...

pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如data=pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9])比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'smallnumber',大的数,值就变成'largenumber':print(pd.qcut(data...

和numpy数组(5)-二维数组的轴一样,pandasDataFrame也有轴的概念,决定了方法是对行应用还是对列应用:以下面这个数据为例说明:这个数据是5个车站10天内的客流数据:ridership_df=pd.DataFrame(data=[[0,0,2,5,0],[1478,3877,3674,2328,2539...