pythondata

1.python DataFrame列运算怎么运算

用pandas中的DataFrame时选取行或列:

1、import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data ==DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data['w']

2、#选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型data.w

3、#选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型data[['w']]

4、#选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型data[['w','z']]

5、#选择表格中的'w'、'z'列data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后data[1:2]

6、#返回第2行,从0计,返回的是单行,通过有前后值的索引形式,

7、#如果采用data[1]则报错data.ix[1:2]

8、#返回第2行的第三种方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同data['a':'b']

9、#利用index值进行切片,返回的是**前闭后闭**的DataFrame

10、#即末端是包含的

补充:

1、Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

2、Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

3、常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写。

4、比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

2.【Python基础】python数据分析需要哪些库

1、pandasPandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。

Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。

2、numpy对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础,NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。

参考视频教程

3、scipyScipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。

参考教程

4、matplotlibMatlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。

5、Scikit-learnScikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。

内置各算法教程

3.python数据分析需要哪些库

1Numpy对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。

以下是它提供的一些功能:1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。

3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。2ScipyScipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。

SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。

3PandasPandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。

1. 带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐,以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。

2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。3. 合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)中能找到 的关系操作。

Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。是Python的一个可视化模块。

它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。

在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。

5Scikit-learnScikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。

Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。

4.用python语言把data变量里的数据写到txt里

data = [1, 2, 3] # 假定你的数据是这样的with open("file.txt", "w") as f: f.write(data)# file.txt 是你想命名的文件名,没有关系的,f 也是自己声明的变量名无所谓# w 是写入模式(write),如果没有这个文件就创建一个。

如果有这个文件就先清空内容再写入# 如果你是本来就有这个文件,想在后面追加,就把w换成a,追加模式(append)# 用with比较稳妥,可以在使用完之后关闭。另一种写法如下f2 = open("file.txt", "w")f2.write(data)f2.close() # 要记得关闭。

5.如何用Python做数据准备

这篇的内容是一系列针对在Python中从零开始运用机器学习能力工作流的辅导第一部分,覆盖了从小组开始的算法编程和其他相关工具。

最终会成为一套手工制成的机器语言工作包。这次的内容会首先从数据准备开始。

—— 来自Matthew Mayo, KDnuggets似乎大家对机器学习能力的认知总是简单到把一系列论据传送到越来越多的数据库和应用程序界面中,接着就期待能有一些神奇的结果出现。可能你对在这些数据库里究竟发生了什么有自己很好的理解—— 从数据准备到建模到结果演示呈现等等,但不得不说你依然需要依赖于这些纷繁的工具去完成自己的工作。

这其实很正常。我们用被准确检验证明过能运行的工具来完成一些日常的任务是无可厚非的。

重新发明使用那些不能有效滚动的轮子不是最好的办法。这样会有很多局限,也会浪费很多的不必要的时间。

无论你是使用开放源代码还是被授权的工具来完成你工作,这些代码工具已经被很多人反复试用升级以确保当你上手使用的时候能够以最好的质量完成你的工作。然而,有些苦活累活你自己做也是有价值的,即便是作为一种教育性的努力。

我不是要推荐你们从零开始通过自己深度学习练习写出一个程序框架,至少不能一直这样,但哪怕只有一次通过不断的试验和失败,从头开始写出和自己的算实现它们的支持工具也是非常好的。我可能说的不对,但我认为如今在学习机器学习能力、数据科学、人工智能等方面的大多数人都没有在这么做。

所以让我们从头开始,来学习在Python里建立一些机器学习能力的相关知识。“From Scratch” 究竟是什么意思?首先,我先申明:当我提到“From Scratch”,我的意思是尽可能少的借助外界的帮助。

当然这也是相对的,但是为了达成我们的目标,我会划定界限,当我们在写自己的矩阵模型、数据框或者构建自己的数据库时,我们会分别使用Python中的numpy、panda和matplotlib库。在某些情况下,我们甚至不会使用这些库的全部功能。

我们稍后会讨论,让我们先暂时放一放它们的名字以便大家更好的理解。在Python自带的库中自带的功能原则上都是可以使用的,但除此之外,我们就要自己来写了。

我们需要从一个点入手,那就让我们从一些简单的数据准备任务开始吧。开始的时候我们会慢一点,但当我们对(要学习的东西)有了一点感觉以后,我们会逐渐加快速度。

除了数据准备,我们还需要数据转换、结果演示和呈现工具——更不必说机器学习能力算法了——来达成我们我们即将要完成的目标。我们的想法是手动拼接任何我们需要的重大功能,以便完成我们的机器学习能力任务。

当序列展开的时候,我们可以添加新的工具和算法,同时我们也能重新思考我们以前的假设(是否正确),使整个过程尽可能重复迭代,就像它会渐近一样。慢慢的,我们会集中精力在我们的目标上,制定策略来完成目标,把它们运用到Python里,再检验它们是否能够运行。

最终的结果,就想我们现在预期的一样,会是有序排列在我们自己的简易的机器学习数据库中的一系列简单的Python模型。对于初学者,我相信这是理解机器学习过程、工作流和算法如何运行的非常宝贵的经验。

工作流(workflow)究竟是什么意思?工作流对不同的人意味着不同的意思,但是我们这里说的工作流指的是机器学习项目中的一部分。我们有很多过程框架来帮助我们追踪我的工作进程,但现在让我们简化到一下的这些:获取数据处理/准备数据建立模型解释呈现结果在我们真正做的时候我们可以拓展,但是这是我们现在自己设计的简单的机器学习的过程框架。

同时,“输送管(小箭头)”暗含了把工作流中各功能聚集在一起的能力,所以让我们把这些记住然后继续向前。获得数据在我们建立自己的模型之前,我们需要一些数据,还需要确认这些数据与我们合理的期望相符合。

为了检测的目的(而不是训练或测试,但只是测试我们自己的设备),我们会使用虹膜数据集,你可以从这里下载。尽管我们可以在网上找到很多版本的数据集,但我建议我们都使用相同的原始数据,以确保我们的准备工作正常运行。

让我们来看一看:既然我们已经知道了这个简单的数据集和它对应的文件,我们先来想一想我们需要做什么使原始数据演变成我们想要的结果:数据需要储存成CSV格式的文件实例大部分由有数字属性的值组成组别是经过分组的内容到目前为止,以上没有一种是对所有的数据集都适用的,但是也没有任何一个是只能适用于某一种数据集的。这使得我们能够有机会编写我们可以以后重复使用的代码。

好的编程练习会让我们集中于重复利用性和模块性。一些简单的探索性数据分析被罗列如下:(上图为具体数值,下图为图像化数据)准备数据虽然数据准备在我们现在这个特定的情境中需要的很少,但是有时还是会需要。

尤其是我们需要确认我们解释了标题行,去除了任何pandas呈现出来的参数,并且把我们的每一次组的值从名字型的转化成数值型的。因为在我们使用模型时已经没有名字性数值了,所以到此为止至少就没有更复杂的转化了。

最终,我们也需要一个对我们自己的算法的更好的数据呈现,所以我们在继。

6.为什么用python做数据分析

最低0.27元开通文库会员,查看完整内容> 原发布者:街头丶路边 用python进行数据分析1、样本集本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。

因为每位同学的成绩都是独立的随机变量,遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的样本如下:grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118,121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116,116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114,110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103,130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95,97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66];2、数据分析1.中心位置(均值、中位数、众数)数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置,我们可以知道数据的一个平均情况,如果要对新数据进行预测,那么平均情况是非常直观地选择。

数据的中心位置可分为均值(Mean),中位数(Median),众数(Mode)。其中均值和中位数用于定量的数据,众数用于定性的数据。

均值:利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值得到本次样本均值为109.9中位数:113众数:1162.频数分析2.1频数分布直方图柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数,使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下:这里我主要使用matplotlib.pyplotasplt上的bar()函数画出直方图。这里所使用的text和title方法是用来给图形加上标注和题目的。

运行程序可得到如。

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