07 2023 档案
摘要：重命名 pandas 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。这通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如，列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。 使用 pandas 的 rename函数可以帮助我们更改列名，从而使数据更加清晰和易于理解。此外，重命名列名还可以确保您的代码在维
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摘要：本篇介绍的是pandas选择列数据的一个小技巧。之前已经介绍了很多选择列数据的方式，比如loc，iloc函数，按列名称选择，按条件选择等等。 这次介绍的是按照列的数据类型来选择列，按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型，提高数据分析的效率。 1. 类型种类 pandas列的数据类型主要有4大种
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摘要：在 pandas 中，如果遇到数据量特别大的情况，随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据，从而更好地进行数据分析和决策。 随机挑选子集的用途主要有： 评估数据质量：随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们检查数据集的质量，以便进一步探索和挖掘数据。例如，我们可以通过
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摘要：日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并
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摘要：学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。 在pandas中，快速创建测试数据可以更快的评估 pandas 函数。通过生成一组测试数据，可以评估例如 read_csv、read_excel、groupby等函数，以确保这些函数在处理不
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摘要：概述 NumPy是一个开源的科学计算库，它提供了高效的数值计算和数组操作功能，主要包括： 多维数组的创建、操作和索引。 数组的切片、拼接和转置。 数组的乘法、除法、求导、积分、对数等基本运算。 数组的逐元素操作、求平均值、中位数、众数等统计量。 数组作为列表、元组等数据类型进行传递和返回。 与其他数
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摘要：目前为止，介绍的numpy数组基本都是关于数值的，其实，numpy本身就是一个用于数值计算的基础库。 不过，除了数值计算之外，numpy也能够支持结构化数组。 1. 关联不同类型数据 numpy的数组为了提高计算性能，要求数组的数据类型要一致。但是现实情况下，我们经常遇到不是纯数值的数组，比如： n
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摘要：numpy 数组通常是用于数值计算的多维数组，而排序功能可以快速、准确地对数据进行排序，从而得到更加清晰、易于分析的结果。 在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行排序，以便更好地理解和发现其中的规律和趋势。 排序会应用在很多场景中，比如： 数据分类：将数据按照一定的特征进行分类，可以通过 num
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摘要：数组索引是指在numpy数组中引用特定元素的方法。numpy的数组索引又称为fancy indexing，比其他编程语言的索引强大很多。 1. 选取数据 numpy的索引除了像其他语言一样选择一个元素，还可以间隔着选取多个元素，也可以用任意的顺序选取元素。 比如一维数组： arr = np.rand
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