1. Introduction In this article we will use classic dataset "tips.csv" as example.import pandas as pd import numpy as nptips = pd.read_csv("tips.csv") tips.head() 2. Tradition Method Tradionally, we will use groupby() and "[[" to subset variables, and then we can do a summary with aggregation function. This process is easy to understand so many people will learn it at the first place, however, it...
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理以下文章来源于腾讯云，作者：统计学家目录 1引言 2 Series数组 2.1 Series数组构成 2.2 创建Series数组 2.3 Series数组常用属性 3 DataFrame数组 3.1 DataFrame数组构成 3.2 创建DataFrame数组 3.3 DataFrame数组的常用属性 4 总结 1引言本文总结Pandas中两种常用的数据类型：（1）Series是一种一维的带标签数...
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。这里将根据KDJ的算法，计算并绘制KDJ指标线。 1 KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标，是由乔治蓝恩博士（George Lane）最早提出的。该指标集中包含了强弱指标、动量概念和移动平均线的优点，可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度。 KDJ指标...
1 计算并绘制唐奇安通道唐奇安通道是由上阻力线、下支撑线和中心线这三条线组成。上阻力线 = 过去N天的最高价下支撑线 = 过去N天的最低价中心线 =（上线 + 下线）除以 2在实际的分析场景里，N的取值一般是20，在如下的DisplayDonChannel.py范例中，就用20天为周期，来计算并绘制唐奇安通道。01 # coding=utf-8 02 import pandas as pd 03 import matplotlib.pyplot as plt 04 from mpl_finance import candlestick2_ochl 05 # 读数...
现代办公室里几乎任何一项工作都会用到Excel，每打开一个job deion，我们都会看到一句“要求掌握Excel”。对于程序员来说最好用的数据分析一定是Python中最常用的数据分析包Pandas了。 初识Pandas Pandas是一个Python的核心数据分析支持库，它提供了强大的一维数组和二维数组处理能力，其非常擅长与处理二维表结构，带行列标签的矩阵数据，时间序列数据。 Pandas提供的两个主要数据结构一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）强...
1.Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。 Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。 Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中心的应用变得更加简单。2.Pandas安装pip3 install pandas3.Pandas引入import pandas as pd#为了方便实用pandas 采用pd简写4.Pandas数据结构 4.1Seriesimport numpy as np ...
1、级联操作concat()函数pd.concat, pd.appendpandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：objs:series，dataframe或者是panel构成的序列lsit axis:需要合并链接的轴，0是行，1是列 ，默认axis=0 join:outer / inner:表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联 ignore_index=False1.1、匹配级联 df1 = DataFrame(data=np.r...
Pandas的另一个优点是与Matplotlib的集成，可以直接绘制DataFrame和Series。注意：如没有安装Matplotlib，需首先安装：pip install matplotlib。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams.update({font.size: 20, figure.figsize: (10, 8)}) # 将字体和图形设置为更大接下来开始绘图。 首先画一下电影的评分和票房之间的关系，调用movies_df上的.plot()方法：# 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", ind...
与Python中的列表类似，可以使用for循环遍历DataFrame或Series，但是这样做(尤其是在大型数据集上)非常慢。 Pandas中提供了一个高效的替代方案：apply()方法。 语法DataFrame.apply(func)Series.apply(func) func – 要对数据集中所有元素执行的函数下面的例子，对于DataFrame中的所有影片，评分大于8.0的标明”good”，否则标明”bad”。 首先，创建一个函数，如果评分>8.0，返回”good”，否则返回”bad”：def rating_function(...
Pandas 是一个开放源码、BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas基于NumPy开发。 Pandas 用途 Pandas 是一个数据分析工具，可用来清理、转换和分析数据。 例如，我们有一个csv格式的数据集，我们可以把数据提取到Pandas的DataFrame中，然后就可以使用Pandas对其分析处理：每一列的平均值、中值、最大值或最小值是多少? 列A和列B相关吗? C列中的数据分布情况如何? 通过删除缺失的值和根...
Pandas是python的众多工具包中最著名一个，如果你使用python进行数据分析与建模，你一定会用到pandas,pandas已经越来越被广泛的应用于数据探索性分析(EDA),它可以完全媲美甚至超越Excel，目前越来越多的Excel数据分析师都在转向使用Python和Pandas,我之前写的大多数博客文章中都是使用pandas作为数据探索性分析(EDA)的工具，但是并不是所有的数据分析工作都适合pandas,例如在做大数据处理时，当你需要同时处理一大堆数据文件时使用...
前堤条件：对于colums都相同的dataframe做过滤的时候 创建2个结构（列名）一致的DataFrame,df1和df2有1条重合的数据 import pandas as pddf1=pd.DataFrame([['a',10,'男'],['b',11,'女']],columns=['name','age','gender']) df2=pd.DataFrame([['a',10,'男']],columns=['name','age','gender']) df1 <style scoped="">.dataframe tbody tr th:only-of-type {vertical-align: middle;} .dataframe tbody tr th {vertical-align: top...
1、Series obj = pd.Series([4, 7, -5, 3]) #创建series obj.values #获取值 obj.index #获取索引 obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=[d, b, a, c]) #指定索引创建Series obj2[a] #获取值 obj2[[c, a, d]] obj2[obj2 > 0] #使用boolean数组过滤 np.exp(obj2) #表达式 #可以作为固定长度 有序的字典使用 b in obj2 #通过字典创建Series sdata = {Ohio: 35000, Texas: 71000, Oregon: 16000, Utah: 5000} obj3 = pd.Series(sd...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 文章目录前言0x00 可迭代(Iterable)常见的可迭代对象0x01 迭代器(Iterator)0x02 生成器(Generator) 这篇文章主要给大家介绍了如何通过一篇文章彻底搞懂Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)与生成器(Generator)的概念，对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧 前言 在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和...
文章目录1. read_csv2. select_dtypes3. copy4. map5. 用不用apply?10. 基于分位数分组11. to_csv @本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。 或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。 Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会...