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...

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...