利用函数或者映射进行数据转换 ...

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5023330.html 数据分析和建模的大量编程工作都是在数据准备上的（深表同意）：加载、清理、转换以及重塑。pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，他们能够轻松地将数据规整化为 ...

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：载入、清理、转换以及重塑。有时候，存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求。很多人都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运 ...

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求： 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能 既能 ...

第一章 准备工作 今天开始码这本书--《利用python进行数据分析》。R和python都得会用才行，这是码这本书的原因。首先按照书上说的进行安装，google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi，译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy ...

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具，本书主要讲解matplotlib。matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式 ...

python有许多可视化工具，本书主要讲解matplotlib。matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口。本书中的大部分图都是用它生成的。除了图形界面显示，还可以把图片保存为pdf、svg、jpg ...

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数，是数据分析的重要环节。数据准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。groupby函数能高效处理数据，对数据进行切片、切块、摘要等操作。可以看出 ...