• 推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器
    作者 | Lemonbit本文转自公众号『Python数据之道』,详情请扫码关注该公众号:Plotly Express 入门之路Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting)、地图、动画和趋势线。它带有数据集、颜色面板和主...
  • Python小白数据科学教程:Pandas (下)
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  • 数据分析之Pandas VS SQL!
    作者 | 爱德宝器本文转自公众号『数据管道』,详情请扫码关注该公众号:Pandas是一个开源的Python数据分析库,结合 NumPy 和 Matplotlib 类库,可以在内存中进行高性能的数据清洗、转换、分析及可视化工作。对于数据开发工程师或分析师而言,SQL 语言是标准的数据查询工具。本文提供了一系列的示例,说明如何使用pandas执行各种SQL操作。Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类:Series,可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。DataFrame,一个类似于...
  • Python高效数据分析的8个技巧
    源 / Conor Dewey    编译 / 专知【导读】不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。Python for Data Science: 8 Concepts You May Have Forgotten一行代码定义List定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用...
  • 用一行 Python 代码搞定炫酷可视化
    作者:xiaoyu,半路转行数据,首发自Python数据科学前言学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyter notebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要写很长的代码,一是麻烦,二是不便于维护。我...
  • 用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!
    源 / Python全家桶    文 / ROGER HUANG数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。由于其多功能性,Python 可以成为任何数据分析师工具箱的重要组成部分。但是,这很难开始。大多数数据分析师可能熟悉 SQL 或 Excel。本篇是涉及帮助你将技能和技术从 EXc...
  • 【超全+实用】常用的46个私密Pandas方法首次公开,全网最新!!!
    导读:Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一,本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法。本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》(第2版),经出版方授权发布。点击阅读全文可以购买1创建数据对象Pandas最常用的数据对象是数据框(DataFrame)和Series。数据框与R中的DataFrame格式类似,都是一个二维数...
  • 使用BeautifulSoup抓取NBA数据介绍
    图片来自Unsplash,作者 NeONBRAND 感谢你在我们设置环境时保持耐心。现在我们开始编码和操作数据。以下是这篇文章的计划:设置虚拟环境在该虚拟环境中安装ipython、jupyter、beautifulsoup4和pandas 学习抓取、组织和保存web数据设置虚拟环境我们为什么要这么做?虚拟环境只是作为python项目的隔离环境。它们允许你为不同的项目使用不同版本的模块,而不会导致版本之间的冲突。让我们从下载virtualenv开始。你可以打开终端并输入以下命令来下载:现在,切换到medium...
  • 从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南
    这是一篇最佳实践教程,既适合用过 Pandas 的读者,也适合没用过但想要上手的小白。通过本文,你将有望发现一到多种用 pandas 编码的新方法。本文包括以下内容:Pandas 发展现状;内存优化;索引;方法链;随机提示。Pandas 的定义和现状什么是 Pandas?Pandas 的核心开发者之一 Marc Garcia 发表了一段非常有趣的演讲——「走向 Pandas 1.0」。这个数据集足够简单,但也足以让你上手 Pandas。在内部,Pandas 将数据框存储为不同类型的 numpy 数组。
  • 如何用pandas对excel中的文本数据进行操作
    excel进行数据的操作最便捷的库是pandas,但是如何使用pandas对excel中的文本进行清洗,这是一个很技巧性的工作。之前常见的思路是操作结果保存到新的excel文件中,这会让代码可读性和清洗速度大大降低,这很不pythonic,所以今天分享pandas的文本数据处理技巧。pandas中有Series和DataFrame两种数据结构,Series是一种数组,DataFrame是一种表。在Series中有str方法,本文所有的方法都是在Series对象基础上进行的操作。Series.str方法Series.str可以对某一序列中的每个文本数据进行批处理,一般返回的结果是数组。
  • Python小白数据科学教程:Pandas (下)
    点击“简说Python”,选择“置顶/星标公众号”福利干货,第一时间送达!0引言上一篇:Python小白数据科学教程:Pandas (上)数据表的合并和连接数据表的重塑和透视数据表的分组和整合4数据表的合并和连接数据表可以按「键」合并,用merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
  • Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    在我看来,这些问题都可以借助于Pandas模块完成,因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。),')#去除birthday、start_work和other变量df.drop数据合并、连接与汇总 案例演示 #构造数据集df1和df2df1=pd.DataFramedf2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#如果df2数据集中的“姓名变量为Name”df2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#构造数据集df3=pd.DataFramedf4=pd.DataFramedf5=pd.DataFrame#三表的数据连接#首先df3和df4连接merge1=pd.mergemerge1#再将连接结果与df5连接merge2=pd.mergemerge2推荐阅读--Top6Python要上天啊!
  • 推荐收藏 | Python一行代码搞定炫酷可视化,Cufflinks了解一下
    转自:Python数据科学01 前言学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。如果既可以减少代码量,又可以做出炫酷可视化效果,那将大大提高效率。本篇给大家介绍一个非常棒的工具,cufflinks,可以完美解决这个问题,且效果一样炫酷。02 cufflinks介绍就像seaborn封装了matplotlib一样,cufflinks在plotly的基础上做了一进一步的包装,方法统一,参数配置简单。pip install cufflinks04 cufflinks如何使用?cufflinks库一直在不断更新,目前最新版为V0.14.0,支持plotly3.0。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。
  • 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)
    编辑:王老湿我们的《机器学习入坑指南》专栏发布后,目前已经更新了两篇:1.上手机器学习前,先来学习下Python相关的环境配置吧~,2.小白也可以看懂的Numpy实操演示教程今天的是第三篇,主要带大家来实操学习下Pandas,因为篇幅原因,分为了两部分,本篇为上。
  • Pandas循环提速 7 万多倍是怎么实现的?
    乾明 编译整理量子位 报道用Python和Pandas进行数据分析,很快就会用到循环。在给出的替代方案中,使用Numpy向量化,与使用标准循环相比,速度提升了71803倍。他是怎么实现的?Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍在第一个示例中,循环遍历了整个DataFrame。Pandas向量化—快9280倍此外,也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。重点是避免像之前的示例中的Python级循环,并使用优化后的C语言代码,这将更有效地使用内存。现可以直接将Pandas 列传递给函数,从而获得巨大的速度增益。Numpy向量化—快71803倍在上面的示例中,将将Pandas 列传递给函数。
  • 手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel
    现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。Medium上一位博主就分享了他一步步用Python替换掉十年前的“老情人”Excel的过程,一起来学习一下吧!我希望用Python取代几乎所有的excel功能,无论是简单的筛选还是相对复杂的创建并分析数据和数组。请按照以下链接下载数据,并将其放在与存储Python文件的同一文件夹中。Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割,我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。
  • 使用Python和Pandas的最简单的数据清理方法
    在本文中,我们将学习如何使用Python包Pyjanitor简化数据预处理工作。在所有Python数据操作示例中,我们还将看到如何仅使用Pandas的功能来实现这些操作。请记住,在本文的最后,我们将有一个完整的示例,其中我们在实际创建Pandas Dataframe的同时对所有数据进行清理。在下面的示例中,我们将读取一个JSON文件,并使用Pandas 数据帧方法rename和Pyjanitor来重命名列。
  • Pandas0.25来了,别错过这10大好用的新功能
    呆鸟云:“7 月 18 日,Pandas 团队推出了 Pandas 0.25 版,这就相当于 Python 3.8 啦,Python 数据分析师可别错过新版的好功能哦。”从 0.25 起,pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了,不再支持 Python 2.7,还在使用 Python 2 的朋友可要注意了,享受不了新功能了,不过,貌似用 Python 2 做数据分析这事儿估计已经绝迹了吧!下一版 pandas 将只支持 Python 3.6 及以上版本了,这是因为 f-strings 的缘故吗?read_pickle()与read_msgpack(),只向后兼容到 0.20.3。Pandas 提供了一种叫pandas.NameAgg的命名元组,但如上面的代码所示,直接使用 Tuple 也没问题。
  • 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)
    编辑:王老湿我们的《机器学习入坑指南》专栏发布后,目前已经更新了三篇:1.上手机器学习前,先来学习下Python相关的环境配置吧~,2.小白也可以看懂的Numpy实操演示教程3.小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)今天的是第四篇,主要带大家来实操学习下Pandas,因为篇幅原因,分为了两部分,本篇为下。
  • Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    在我看来,这些问题都可以借助于Pandas模块完成,因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。),')#去除birthday、start_work和other变量df.drop数据合并、连接与汇总 案例演示 #构造数据集df1和df2df1=pd.DataFramedf2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#如果df2数据集中的“姓名变量为Name”df2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#构造数据集df3=pd.DataFramedf4=pd.DataFramedf5=pd.DataFrame#三表的数据连接#首先df3和df4连接merge1=pd.mergemerge1#再将连接结果与df5连接merge2=pd.mergemerge2留言打卡第二季 DAY 28今日的留言话题是聊聊你在python中常用到的模块