Pandas 是一个 Python 包，它包含一组可以处理数据的工具（也就是函数）。使用这组工具，我们可以对数据执行所需的任务。要将所有这些工具导入到我们的 Python 工作区中，我们首先需要导入该包。要进行此导入过程，我们必须使用 Python 的 import 关键字。默认情况下，Python 不会加载所有可用的库。因此，我们需要在代码中添加 import 语句来使用库工具（函数）。导入库的语法是 import 关键字... 阅读更多

Pandas 和 NumPy 都是 Python 中有效使用的强大的开源库。这些包各有其适用性。许多 pandas 功能构建在 NumPy 之上，它们都是 SkiPy Analytics 世界的一部分。Numpy 代表 Numerical Python。NumPy 是科学计算的核心库。它可以处理多维数据，也就是 n 维数值数据。NumPy 数组是一个强大的 N 维数组对象，其形式为行和列。许多 NumPy 操作是在 C 语言中实现的。它速度快，所需的内存比 pandas 少。NumPy 允许... 阅读更多

首先，我们可以说它具有各种工具，可以将数据加载到数据对象（pandas DataFrame 和 Series）中，而不管其文件格式如何。这意味着我们可以使用任何 pandas 输入函数读取任何文件格式的表格数据。一些 pandas 输入函数的列表包括 read_table、read_csv、read_html、read_excel、read_json、read_orc、read_sql 等等。示例df = pd.read_table('file.txt', sep=' ') df说明在上例中，我们有一个包含表格数据的文本文件，数据之间用空格分隔（各列之间）。在这里，我们使用此 read_table 方法和关键字参数创建了一个 DataFrame... 阅读更多

如果他们使用任何机器学习或数据科学技术，则必须处理数据。数据是这些技术的基石。实时处理数据是一个非常困难的过程。因为现实世界中的数据很杂乱。使用 Python pandas 包的主要优点是，它有很多函数可以处理数据。众所周知，实时数据可以是任何形式，它可以是字符、整数、浮点值、分类数据等等。Pandas 最适合处理或操作表格数据，因为它有一个 DataFrame 对象... 阅读更多

Pandas 一直是数据科学和机器学习中最常用的工具之一，用于数据清洗和分析。在这里，Pandas 是处理这些现实世界中杂乱数据的最佳工具。Pandas 是构建在 NumPy 之上的开源 Python 包之一。使用 pandas 处理数据非常快速有效，通过使用 pandas Series 和数据框，这两种 pandas 数据结构将帮助您以各种方式操作数据。根据 pandas 中可用的功能，我们可以说 pandas 最适合处理数据。它可以处理缺失数据、清理... 阅读更多

PandasPandas 是 Python 编程语言中用于数据分析和数据操作的强大开源库之一。如果要处理任何表格数据，例如来自数据库或其他形式的数据（如 CSV、JSON、Excel 等），则 pandas 是最佳工具。历史在 2008 年，开发者 Wes McKinney 开始开发 pandas 用于高性能、灵活的数据分析。突出功能Pandas 将降低复杂性，使我们的工作更容易，并且它可以应用于任何有序和无序的数据类型。pandas 的输出也是一个名为表格形式的... 阅读更多

pandas series 中的 all() 方法用于识别 pandas Series 对象中是否存在任何 False 值。此 all 方法的典型输出是布尔值（True 或 False）。如果 series 对象中的所有元素都是有效元素（即非零值），则它将返回 True，否则它将返回 False。这意味着 pandas series all() 方法检查所有元素是否有效。示例import pandas as pd series = pd.Series([1, 2, 3, 0, 4, 5]) print(series) #应用 all 函数 print(series.all())说明在这里，我们使用 Python range 创建了一个 pandas series 对象... 阅读更多

DataFrame 用于以二维数据表格式表示数据。与数据表相同，pandas DataFrame 也具有行和列，并且每列和行都用标签表示。使用 Python 字典，我们可以创建自己的 pandas DataFrame，这里的字典键将成为列标签，值将是行数据。在这里，我们将使用 Python 字典创建一个 DataFrame，让我们看看下面的示例。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd data = {"int's":[1, 2, 3, 4], "float's":[2.4, 6.67, 8.09, 4.3]} # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(data)... 阅读更多

pandas DataFrame 构造函数将使用 Python 元组列表创建一个 pandas DataFrame 对象。我们需要将此元组列表作为参数发送到 pandas.DataFrame() 函数。Pandas DataFrame 对象将以表格格式存储数据，这里列表对象的元组元素将成为结果 DataFrame 的行。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建元组列表 list_of_tuples = [(11, 22, 33), (10, 20, 30), (101, 202, 303)] # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(list_of_tuples, columns= ['A', 'B', 'C']) # 显示结果 DataFrame... 阅读更多

在 pandas Series 功能中，我们有一个名为 add_prefix 的函数，用于向标签添加字符串前缀。尤其是在 pandas series 中，行标签将以字符串为前缀。add_prefix 方法将返回一个带有前缀标签的新 series 对象。它将在 series 的行标签前添加给定的字符串。示例import pandas as pd series = pd.Series(range(1, 10, 2)) print(series) # 向 series 标签添加 Index_ 前缀 result = series.add_prefix('Index_') print("带有字符串的前缀 Series 对象：", result)说明在这个例子中，我们使用 Python range 创建了一个 pandas series... 阅读更多