目录 简介 创建category 使用Series创建 使用DF创建 创建控制 转换为原始类型 categories的操作 获取category的属性 重命名categories 使用add_categories添加category 使用remove_categories删除category 删除未使用的cagtegory 重置cagtegory category排序 重排序 多列排序 比较操作 其他操作 简介 Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category.它表示的是一个类别,一般用在

实际应用pandas过程中,经常会用到category数据类型,通常以string的形式显示,包括颜色(红,绿,蓝),尺寸的大小(大,中,小),还有地理信息等(国家,省份),这些数据的处理经常会有各种各样的问题,pandas以及scikit-learn两个包可以将category数据转化为合适的数值型格式,这篇主要介绍通过这两个包处理category类型的数据转化为数值类型,也就是encoding的过程. 数据来源UCI Machine Learning Repository,这个数据集中包含了

分类(Category)数据:直白来说,就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值.例如:性别.血型 指定数据类型构建分类数据 dtype="category" 以血型为例,创建一个关于血型的分类对象 import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice&

10 Minutes to pandas This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook Customarily, we import as follows: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplo

一.查看数据 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据.a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据. 2.查看DataFrame的index,columns以及valuesa.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对于数据的快速统计汇总a.describe()对每一列数据进行统计,包括计数

本节主要介绍一下Pandas的数据结构,本文引用的网址:https://www.dataquest.io/mission/146/pandas-internals-series 本文所使用的数据来自于:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 该数据主要描述了一些电影的烂番茄评分情况   数据结构 在Pandas中,主要有三种重要的数据结构: Series(值的集合) DataFrame(Series的集合) Pan

10分钟入门 pandas 评:我跟作者的智商差距是有多大,才能让我用60分钟看完作者认为10分钟的内容... 详细内容见 Cookbook 习惯上我们先导入 : In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建序列(Series),输入可为列表(list): In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [

本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据

十分钟学会Pandas 这是关于Pandas的简短介绍主要面向新用户.你可以参考Cookbook了解更复杂的使用方法 习惯上,我们这样导入: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建对象 请参阅数据结构简介部分 通过传递一个列表的值创建一个Series,让Pandas创建一个默认的整数索引: In [4]: s = pd.Series([1,3

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为<莫烦Python> 运算速度快:numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本. 消耗资源少:采用的是矩阵运算,会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim:维度 shape:行数和列数 size:元素个数 举例说明: import numpy as np array = np.array([[1,2,3]

pandas用法大全 一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd12 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"i

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53486777 pandas高级功能:面板数据.字符串方法.分类.可视化. 面板数据 {pandas数据结构有一维Series,二维DataFrame,这是三维Panel}pandas有一个Panel数据结构,可以将其看做一个三维版的,可以用一个由DataFrame对象组成的字典或一个三维ndarray来创建Panel对象:import pandas.io.data as webpdata = pd.

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i

十分钟学习pandas 一.导语 这篇文章从pandas官网翻译:链接,而且也有很多网友翻译过,而我为什么没去看他们的,而是去官网自己艰难翻译呢? 毕竟这是一个学习的过程,别人写的不如自己写的记忆深刻.那么开始吧. 1.pandas是什么? pandas是基于numpy的数据分析库(如果你没了解过numpy,可以在我的博客看numpy相关的文章),提供快速.灵活和富有表现力的数据结构. pandas的数据结构分为Series(一维)和DataFrame(二维).这两个主要的数据结构在金融,统计,

本文是对pandas官方网站上<10 Minutes to pandas>的一个简单的翻译,原文在这里.这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook .习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 一.创建对象 可以通过 Data Structure Intro Setion 来

一.初识DataFrame dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构,每列可以有自己的名字,并且可以有不同的数据类型.你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象. 二.数据框的创建 1.字典套列表方式创建 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], name="name"

内容目录 1. 创建对象 2. 常用操作 3. 内存使用量的陷阱 一.创建对象 1.基本概念:分类数据直白来说就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值.例如:性别.血型. 2.创建分类数据:这里以血型为例,假定每个用户有以下的血型,我们如何创建一个关于血型的分类对象呢? 方法一:明确指定 dtype="category" index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "J

一.统计数据频率 1. values_counts pd.value_counts(df.column_name) df.column_name.value_counts() Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)[source] Return a Series containing counts of unique values. 参数详解 normaliz

pandas有一种功能非常强大的方法,它就是accessor,可以将它理解为一种属性接口,通过它可以获得额外的方法.其实这样说还是很笼统,下面我们通过代码和实例来理解一下. pd.Series._accessors Out[93]: {'cat', 'dt', 'str'} 对于Series数据结构使用_accessors方法,我们得到了3个对象:cat,str,dt. .cat:用于分类数据(Categorical data) .str:用于字符数据(String Object data) .