1.groupby()importpandasaspddf=pd.DataFrame([[1,1,2],[1,2,3],[2,3,4]],columns=["A","B","C"])print(df)g=df.groupby('A').mean()#按A列分组(groupby)，获取其他列的均值print(g)#方法1...

#选取等于某些值的行记录用==df.loc[df['column_name']==some_value]#选取某列是否是某一类型的数值用isindf.loc[df['column_name'].isin(some_values)]#多种条件的选取用&df.loc[(df['column']==some_valu...

　　Pandas包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接，merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并，join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并，concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接。 1.Merge方法pandas的...

来自：Python那些事 pandas中accessor功能很强大，可以将它理解为一种属性接口，通过它获得额外的方法。 下面用代码和实例理解一下：importpandasaspdpd.Series._accessors 对于Series数据结构使用_accessors方法，我们得到3个对象...

来自：曹骥 在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率。1.Series情况下：pandas的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'区域':['西安','太原','西安','太原...

来自：https://www.cnblogs.com/yesuuu/p/6100714.html...

来自：https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639...

来自：https://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646来自：https://blog.csdn.net/chenKFKevin/article/details/62049060来自：https://blog.csdn.net/xiaodongxiex...

来自：https://blog.csdn.net/leonis_v/article/details/51832916...

//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....