Python数据分析(二): Pandas技巧 (2)

简介: Pandas的第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7681974.html github地址: https://github.com/solenovex/My-Machine-Learning-Notebook 很抱歉, 因为工作繁忙, 更新的比较慢.

Pandas的第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7681974.html

github地址: https://github.com/solenovex/My-Machine-Learning-Notebook

很抱歉, 因为工作繁忙, 更新的比较慢.

数据的选取和索引

 

Pandas对数据的基本操作

下面是我的关于ASP.NET Core Web API相关技术的公众号--草根专栏:

目录
相关文章
|
22小时前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
使用Python进行数据分析的5个必备技巧
【5月更文挑战第9天】本文介绍了Python数据分析的五个关键技巧:1) 使用Pandas进行数据处理和清洗;2) 利用NumPy进行高效数值计算;3) 通过Matplotlib和Seaborn创建可视化图表;4) 使用Scikit-learn执行机器学习任务;5) 在Jupyter Notebook中进行交互式分析和文档分享。这些技巧能提升数据分析的效率和准确性。
|
1天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python 与 PySpark数据分析实战指南:解锁数据洞见
Python 与 PySpark数据分析实战指南:解锁数据洞见
|
2天前
|
存储 JavaScript 前端开发
Python网络数据抓取(5):Pandas
Python网络数据抓取(5):Pandas
22 8
|
3天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
Python数据分析中的异常检测与处理方法
在Python数据分析中,异常数据是一个常见但又十分重要的问题。本文将介绍几种常见的异常检测与处理方法,包括基于统计学方法、机器学习方法以及深度学习方法。通过对异常数据的有效检测与处理,可以提高数据分析的准确性和可信度,从而更好地指导业务决策。
|
4天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python在数据分析中的强大应用
【5月更文挑战第5天】Python在数据驱动时代成为数据分析师首选工具,得益于其丰富的数据科学库(如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和SciPy)。这些库支持数据清洗、探索、建模和可视化。Python在数据清洗、文本分析、Web数据抓取和大数据处理等方面有广泛应用,并因其易学性、强大社区和广泛适用性而备受青睐。未来,Python在数据分析领域的角色将更加重要。
|
7天前
|
Python
使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序
使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序。示例代码展示了如何按'Name'和'Age'列排序 DataFrame。先按'Name'排序,再按'Age'排序。sort_values()的by参数接受列名列表,ascending参数控制排序顺序(默认升序),inplace参数决定是否直接修改原DataFrame。
19 1
|
7天前
|
NoSQL Serverless Python
在Python的Pandas中,可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。
在Python的Pandas中,可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。方法一是直接赋值,如`df['C'] = 0`,创建新列C并初始化为0。方法二是应用函数,例如定义`add_column`函数计算A列和B列之和,然后使用`df.apply(add_column, axis=1)`,使C列存储每行A、B列的和。
37 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python机器学习专栏】金融数据分析中的机器学习应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了机器学习在金融数据分析中的应用,如股价预测、信用评分、欺诈检测、算法交易和风险管理,并以Python为例展示了如何进行股价预测。通过使用机器学习模型,金融机构能更准确地评估风险、识别欺诈行为并优化交易策略。Python结合scikit-learn库简化了数据分析过程,助力金融从业者提高决策效率。随着技术发展,机器学习在金融领域的影响力将持续增强。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 SQL
【Python机器学习专栏】使用Pandas处理机器学习数据集
【4月更文挑战第30天】本文介绍了如何使用Python的Pandas库处理机器学习数据集,涵盖数据读取、概览、清洗、转换、切分和保存等步骤。通过Pandas,可以从CSV等格式加载数据,进行缺失值、异常值处理,数据类型转换,如归一化、类别编码,并实现训练集与测试集的划分。此外,还展示了如何保存处理后的数据,强调了Pandas在数据预处理中的重要性。
|
9天前
|
Serverless Python
使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线(MA)示例
使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线(MA)示例:加载CSV数据,计算5日、10日和20日MA,然后在K线图上绘制。通过`rolling()`计算平均值,`plot()`函数展示图表,`legend()`添加图例。可利用matplotlib参数自定义样式。查阅matplotlib文档以获取更多定制选项。
23 1