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摘要： 对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节。 group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组，拆分操作是在对象的特定轴上执行的，然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中。 无论你准准备拿gr 阅读全文

摘要： matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython，pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面，matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中，其通常的引入约定是：imp 阅读全文

摘要： 数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上，数据的准备过程包括：加载，清理，转换与重塑。 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并： pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，实现类似于数据库中的连接操作。 pandas.cancat表 阅读全文

摘要： 本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>> from pandas import Series,DataFrame >>> obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6] 阅读全文

摘要： 一、pandas的数据结构介绍 Series Series是由一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据索引构成。仅由一组数据可产生最简单的Series。 obj=Series([4,5,-7,6]) Series字符串表现形式为索引在左边，值在右边。 通过Series的index 阅读全文

摘要： 在开始学习之前，我们需要安装pandas模块。由于我安装的python的版本是2.7，故我们在https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2/#downloads 此网站上下载的0.16.2版本，下载后解压缩利用dos命令打开对应的文件下，并运行 python 阅读全文