深圳幻海软件技术有限公司

Pandas为Python中数据分析提供了基础和高级的构建组件。Pandas库是用于数据分析与数据操作的最强大和最灵活的开源分析工具之一，并且它还提供了用于建模和操作表格数据（以行和列组织的数据）的数据结构。Pandas库有两个主要的数据结构：第一个是“系列Series”，该数据结构能够很方便地从P

我们在几乎所有的编程语言中都学习过循环。所以，默认情况下，只要有重复性的操作，我们就会开始实施循环。但是当我们处理大量的迭代（数百万/数十亿行）时，使用循环真是遭罪啊～，你可能会被卡住几个小时，后来才意识到这是行不通的。这就是在Python中实现向量化变得超级关键的地方。什么是向量化？向量化是在数据

Pandas库有许多可以轻松简单地处理文本数据函数和方法。在本文中，我介绍将学习5种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法：是否包含一系列字符求字符串的长度判断以特定的字符序列开始或结束判断字符为数字或字母数字查找特定字符序列的出现次数首先我们导入库和数据复制importpandasaspddf=

在前文中我们了解到Pandas模块中的pivot_table()函数可以用来制作数据透视表。模块导入和数据读取那我们按照惯例，首先导入模块并且来读取所要使用到的数据集，引用的依然是之前制作数据透视表的数据集复制importpandasaspddefload_data():returnpd.read_

数据获取要展示高校的分布情况，就得先获取全国高校的位置数据。本文的数据来源于掌上高考网(https://www.gaokao.cn/school/search)。在2022年6月写本文时，共获取到了2822所高校的信息。检查了数据，除了极个别空值外，整份数据是非常完整的，不影响使用。数据一共有44个

在知乎上看到这样一个问题题主表示pandas用起来很乱，事实真的如此吗？本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案，最后再回答这个问题。其实这个操作在机器学习中十分常见，很多算法都需要我们对分类特征进行转换（编码），即根据某一列的值，新增（修改）一列。为了方便理解，下面创建示例Dat

我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。1.使用Pandas自带的函数读取文件第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。具体来说我

Pandas可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以​​dataframe​​和​​series​​为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。在数据处理过程中，咱们经常会用到数据筛选，Pandas中提供了数据筛选的多种方法，这里，来给大

[引言]虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈。实验对比1.Apply(Baseline)我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时

对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍5种非传统的可视化技术，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用Python的Plotly图形库，让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。安装

Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。数据预览对于探索性数据分析来说，做数据分析前需要先看一下数据的总体概况。​​info()​​方法用来查看数据集信息，​​describe()​​方法将返回描述性统计信息，这

你一定听说过这句著名的数据科学名言：在数据科学项目中，80%的时间是在做数据处理。如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能，

我们知道Pandas是Python中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以快速解决数据分析中数据处理问题。为了更好的掌握Python函数的使用方法，我以客户流失数据集为例，分享30个在数据分析过程中最常使用的函数和方法，数据文末可以下载。数据如下所示：复制importnumpya

 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。数据分析，如何能错过 Pandas 。现在，数据科学家RomanOrac分享了他在工作中相见恨晚的Pandas使用技巧。了解了这些技巧，能让你在学习、使用Pandas的时候更加高效。话不多说，

为指引Pandas未来开发方向，Pandas官方团队于2019年夏搞了一次调研，这次调研历时15天，共有1250条反馈数据。问卷数据保存在data文件夹的2019.csv.zip文件里。这里又学一招，原来pandas可以直接从压缩文件里读取数据文件，原文用的是.gz文件，呆鸟这里用.zip也可以。下

时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。学会对时间序列数据进行可视化，能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据，寻找其潜在的规律。本文会利用Python中的matplotlib【1】库，并配合实例进行讲解。matplotlib库是一

 SQL是结构化查询语言StructuredQueryLanguage的简称，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。在正式讲解代码之前，先来科普一下数据库相关的知识。数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼

现实世界中的数据通常质量不高，作为一名数据科学家，有时也需要承担一部分数据清洗的工作，这要求数据科学家们应该能够在进行数据分析或建模工作之前执行数据清洗步骤，从而确保数据的质量***。不过长话短说，在数据科学领域工作了很长一段时间后，我切实感受到了在进行数据分析、可视化和建模工作之前，进行数据清洗工

有态度地学习之前讲了代理池以及Cookies的相关知识，这里针对搜狗搜索微信公众号文章的爬取，将它俩实践一下。在崔大的书里面，他是用代理IP来应对搜狗的反爬措施，因为同一IP访问网页过于频繁，就会跳转验证码页面。不过时代在进步，搜狗搜索的反爬也在更新，现在它是IP加Cookies双重把关。01网页分

数据初探首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。复制import pandas as pd import numpy as np im