由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解，因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。 import pandas as pd url = 'tips.csv' tips=pd.read…

警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中，需要特别注意的地方。 与Pandas一起使用If/Truth语句 当尝试将某些东西转换成布尔值时，Pandas遵循了一个错误的惯例。 这种情况发生在使用布尔运算…

当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值，尽管可以选择任何值)被省略时，稀疏对象被“压缩”。 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方。 这将在一个例子中更有意义。 所有的标准Pandas数据结构都应用…

Pandas I/O API是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数。 读取文本文件(或平面文件)的两个主要功能是read_csv()和read_table()。它们都使用相同的解析代码…

基本绘图：绘图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。参考以下示例代码 – import pandas as pd import nump…

通常实时的数据包括重复的文本列。例如：性别，国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分类变量只能采用有限的数量，而且通常是固定的数量。除了固定长度，分类数据可能有顺序，但不能执行数字操作。 分类是Pandas…

时间差(Timedelta)是时间上的差异，以不同的单位来表示。例如：日，小时，分钟，秒。它们可以是正值，也可以是负值。可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 – 字符串 通过传递字符串，可以创…

日期功能扩展了时间序列，在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时，我们经常会遇到以下情况 – 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率，使用date.range(…

Pandas提供了各种工具(功能)，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。 pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None, igno…

Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 – pd.merge(…

任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是 – 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下，我们将数据分成多个集合，并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中，可以执行以下操作 &…

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 何时以及为什么数据丢失？ 想…