Series对象的属性有：1、index属性，查看Series对象的索引；2、size属性，查看Series的元素个数；3、values属性，将Pandas中的数据格式转换为Numpy中数组的形式；4、dtype属性；5、name属性。Pandas Series对象常见属性：查看 Series 的相关属性，可以查看或更改该序列元素的类型以及索引。In [1]: import pandas as pd In [2]: a=pd.Series([0,1,2,3,4,5])1）index属性index 属性可以查看 Series 对象的索引，同样也可以直接赋值更...
Series对象的属性有：1、index属性，查看Series对象的索引；2、size属性，查看Series的元素个数；3、values属性，将Pandas中的数据格式转换为Numpy中数组的形式；4、dtype属性；5、name属性。该方法适用于所有品牌的电脑。Pandas Series对象常见属性查看 Series 的相关属性，可以查看或更改该序列元素的类型以及索引。In [1]: import pandas as pd In [2]: a=pd.Series([0,1,2,3,4,5])1）index属性index 属性可以查看 Series 对象的...
python教程栏目今天介绍pandas的操作。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 {cat, str, dt}复制代码对于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）.dt：用于时...
相关学习推荐：python教程Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。pandas 最有趣的地方在于里面隐藏了很多包。它是一个核心包，里面有很多其他包的功能。这点很棒，因为你只需要使用 pandas 就可以完成工作。pandas ...
相关学习推荐：python视频教程今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。在上一篇文章当中，我们介绍了panads的一些计算方法，比如两个dataframe的四则运算，以及dataframe填充Null的方法。今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生， 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。当我们对两个尺寸不一致的数组进行运...
相关学习推荐：python教程今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法。 排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，...
相关学习推荐：python教程今天是pandas数据处理专题的第三篇文章，我们一起来聊聊DataFrame中的索引。上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法，比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算。数据对齐我们可以计算两个DataFrame的加和，pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐，如果对不上的数据会被置为Nan（not a number）。首先我们来创建两个DataFrame：...
相关学习推荐：python教程今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame中的索引。上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法，比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算。数据对齐我们可以计算两个DataFrame的加和，pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐，如果对不上的数据会被置为Nan（not a number）。首先我们来创建两个DataFrame：...
相关学习推荐：python教程在python中，今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库，它就是大名鼎鼎的Pandas。Pandas的全称是Python Data Analysis Library，是一种基于Numpy的科学计算工具。它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据，所以它支持许多复杂和高级的操作，可以认为是Numpy的加强版。它可以很方便地从一个csv或者是excel表格当中构建出完整的数据，并支持许多表级别的批量数据计算接口。安装使...
相关学习推荐：python教程这是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。上一篇文章当中我们介绍了Series的用法，也提到了Series相当于一个一维的数组，只是pandas为我们封装了许多方便好用的api。而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict，这样就将数据拼接成了二维的表格。并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接口，大大降低了数据处理的难度。创建DataF...
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。（推荐学习：Python视频教程） Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于...
python使用pandas处理excel的方法一、配置环境1、pandas依赖处理Excel的xlrd模块，安装命令是：pip install xlrd2、安装pandas模块还需要一定的编码环境，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。3、开始安装pandas，安装命令是：pip install pandas 二、pandas操作Excel表单注意：加密文件是无法正常读写的首先需准备一个表单1、读取excel文件的方式一：默认读取第一个表单：import pandas as pd # 方法一：...
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。（推荐学习：Python视频教程） Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于...
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。正常情况下只需要打开cmd，在cmd中输入 cd C:\Users\dell\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Scripts 进入Scripts文件夹（根据自己Python安装的位置改变路径） 输入命令 pip install pandas但是如果出现了问题，还有一个解决方案。千般百度折腾还是无果，后来发现它需要安装很多依赖包。就问你气不气~接下来是真正的操作阶段！开始啦~进入py...
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pand...