Pandas 是 Python 中一个流行的数据处理和分析库，被数据科学家和分析师广泛使用。它提供了多个用于处理 Excel 表格中数据的函数。在分析财务数据时，最常见的任务之一是在给定的 Excel 表格中查找损益。设置要使用 Python 处理 Excel 文件，需要安装 openpyxl 依赖项。为此，打开终端并键入以下命令：pip install openpyxl 安装成功后，就可以开始尝试使用 Excel 文件和电子表格了。要下载 Excel ... 阅读更多

数据集包含各种各样的值。这些值可以是“字符串”、“整数”、“小数”、“布尔值”甚至“数据结构”。这些数据集非常有价值，可用于各种用途。我们可以借助数据集训练模型、解释结果、提出假设和构建应用程序。但是，有时数据集可能包含对我们的目的不必要的值。这些值称为“NaN”（非数字）。在本文中，我们将处理这些“NaN”或缺失值。我们的目标是删除包含任何... 阅读更多

Pandas DataFrame 是一种非常强大的数据处理工具。它是一个由行和列组成的表格数据结构。这个二维矩阵的大小可以根据数据集的复杂性而变化。我们可以使用不同类型的源来创建 DataFrame，从数据库到文件。Pandas DataFrame 中的列表示一系列信息，可以是整数、浮点数或字符串。我们可以对这些列执行许多操作，包括删除、索引、过滤等。在本文中，我们将执行一项基本的删除操作... 阅读更多

Python 中的 pandas 库因以表格数据结构的形式表示数据而广受欢迎。数据集被排列成一个由行和列组成的二维矩阵。Pandas 库提供了许多函数，可以帮助程序员通过提供有价值的数学见解来分析数据集。表格数据结构称为 DataFrame，可以通过 pandas DataFrame() 函数生成。在本文中，我们将执行一个简单的操作，即从 pandas DataFrame 中删除/丢弃多行。首先，我们必须准备一个数据集，然后... 阅读更多

Pandas 是一个著名的开源 Python 库，它提供了广泛的功能，使数据分析更有效。Pandas 包主要用于数据预处理活动，包括数据清理、转换和操作。因此，它是分析师和数据科学家的非常有用的工具。本文讨论了 Pandas 中两个最流行的数据结构——Series 和 DataFrame，以及 Series 和向量的比较。Python Pandas Series 在 Python Pandas 库中，Series 是一个一维带标签的数组，可以保存任何数据类型。它类似于一列... 阅读更多

Pandas DataFrame 是一个具有行和列的二维表格，这些行和列是不可变的，这意味着一旦创建就不能更改。使用列表从头开始创建 DataFrame 是数据科学和信息技术中的一项常见任务。列表是有序元素的集合，它是 Python 中最常用的数据结构之一。列表可以存储任何类型的值，例如数字、字符串和布尔值。在本文件中，我将详细解释如何使用逐步说明、代码创建来自列表的 Pandas DataFrame... 阅读更多

数据透视表是一种强大的数据分析工具，允许您根据不同的维度汇总和聚合数据。在 Python 中，您可以使用 pandas 库创建数据透视表，该库提供了灵活高效的数据处理和分析工具。要在 pandas 中创建数据透视表，首先需要在 pandas DataFrame 中拥有数据集。您可以从各种来源（例如 CSV 文件、Excel 电子表格、SQL 数据库等）将数据加载到 DataFrame 中。将数据加载到 DataFrame 后，您可以使用 pandas pivot_table() 函数创建... 阅读更多

直方图是数据集分布的图形表示。它是可视化数据集的形状、扩展和集中趋势的强大工具。直方图通常用于数据分析、统计和机器学习中，以识别数据中的模式、异常和趋势。Pandas 是 Python 中一个流行的数据处理和分析库。它提供了各种函数和工具来处理结构化数据，包括读取、写入、过滤、清理和转换数据。Pandas 还与其他数据可视化库（如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly）很好地集成。要从... 阅读更多

相关性分析是数据分析中的一项重要技术，有助于识别数据集中变量之间的关系。相关矩阵是一个表格，显示数据集中变量之间的相关系数。它是一种强大的工具，可以提供对数据中潜在模式的宝贵见解，并广泛用于许多领域，包括金融、经济学、社会科学和工程学。在本教程中，我们将探讨如何使用 Pandas（Python 中一个流行的数据处理库）创建相关矩阵。要使用 pandas 生成相关矩阵，必须遵循以下步骤：... 阅读更多

在数据科学中，数据以各种格式表示，例如表格、图形或任何其他类型的结构。用于表示数据的最常见的数据结构之一是 DataFrame，它可以使用数组或序列创建。本文档将讨论如何从 Pandas Series 对象创建 DataFrame。DataFrame 在数据科学中的重要性！DataFrame 是一种二维表格状数据结构，广泛应用于数据科学。它是数据操作、数据分析和数据可视化的非常重要的工具。以下是其一些关键优势：... 阅读更多