//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化、数据分组与分组运算、离散化处理、多数据文件合并操作)3.1数据重塑与轴向转换1、层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2、series多层次索引：(1)series的层次化索引：主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以...

//2019.07.18pyhton中pandas数据分析学习——第二部分2.1数据格式转换1、查看与转换表格某一列的数据格式：(1)查看数据类型：某一列的数据格式：df["列属性名称"].dtype(2)数据类型转换：某一列的数据类型转换需要用到数据转换函数：df[列属性名称]=df[列属性名...

//2019.07.17pyhton中pandas数据分析基础入门（一文看懂pandas），教你迅速入门pandas数据分析模块（后面附有入门完整代码，可以直接拷贝运行，含有详细的代码注释，可以轻松帮助你入门理解）1.1pandas模块简介首先，使用pandas相应的操作之前都需要导入pandas模块importpan...

//2019.07.16python中pandas模块应用1、pandas是python进行数据分析的数据分析库，它提供了对于大量数据进行分析的函数库和各种方法，它的官网是http://pandas.pydata.org/；2、对于pandas数据分析模块的应用主要包括：数据结构的定义，对于数据表格的基础操作大全、数据...

1.1什么是透视表？透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。1.2为什么要使用pivot_table？灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求脉络清晰易于理解数据操作性强，报表神器首先读取数据...

前几天写分析方法，遇到的一个错误：具体我已经在stackoverflow里面得到了详细的解答，下面我把问题和解决办法总结一下，方便日后的回顾问题：sql="select{},{}from{}where{};".format(v1,v2,table,where)df=pd.read_sql(sql,app.config....

 在pandas里面，另一种数据何必运算也被称为连接（concatenation）、绑定（binding）或堆叠（stacking）。Numpy的轴向连接，concatenationNumpy有一个用于合并原始Numpy数组的concatenation函数：In[4]:arr=np.arange(12).re...

 数据集的合并或连接运算是通过一个或多个键将行链接起来的。这些运算是关系型数据库的核心。pandas的merge函数是对数据应用这些算法的这样切入点。 默认是交集，inner连接列名不同可以分别指定： 其他方式还要‘left’、‘right’...

  title其实书中说的我认为不够全，因为公司里面现在主要用stata和spss，暂时还没有用到sas，excel也很少用那么读取文件的方式，因为有人已经总结了，我就偷过来算了对应不同的文件类型有不同的模块例如spss读取有savReaderWriter等http://www.360doc.com...

pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法。他们大部分都属于简约和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。跟对应的Numpy数组方法对比，他们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。看例子： sum方法调用DataFrame的sum方法...

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根据条件对数据集排序（sorting）也是一种重要的内置运算。要对行或列索引进行排序（按字典顺序）， 可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象： 而DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序：降序数据默认是按照升序排序的，但也可以安装降序排序  &...

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...