利用Python进行数据分析(4) NumPy基础: ndarray简单介绍
一、NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。 利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍 ...
原文：利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片
概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值。 切片即对数组里某个片段的描述。 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似： 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array index :index ，意思是从index 索引位置开始，到index 索引 不包括index 位置结束的一段数组。例如： 当把一个值赋值为一个切片时，该值会作用于此数组片段里每一个元 ...
2016-08-11 22:32 0 9000 推荐指数：
相关推荐
利用Python进行数据分析(6) NumPy基础: 矢量计算
矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素。 NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。 例如，square函数计算各元素的平方，rint ...
利用python进行数据分析——pandas与索引
1. pandas包括series、dataframe Series Series是一维的数组型对象。 Series包含了索引index和值value。比如说： DataFrame DataFrame是矩阵的数组表。 DataFrame既有行索引也有列索引，它可 ...
利用Python进行数据分析(11) pandas基础: 层次化索引
层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有 多个索引，例如： 有点像Excel里的合并单元格对么？ 根据索引选择数据子集 以外层索引的方式选择数据子集 ...
【Python数据分析】时间序列切片与索引
目录 1.时间序列的索引与切片 1.1 索引 1.2 切片 2.重复索引的时间序列 1.时间序列的索引与切片 1.1 索引 1.2 切片 2.重复索引的时间序列 ...
利用Python进行数据分析(10) pandas基础: 处理缺失数据
数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。 pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充 ...
【目录】利用Python进行数据分析(第2版)
第一章 准备工作 1.1 What Is This Book About（这本书是关于什么的） 1.2 Why Python for Data Analysis?（为什么使用Python做数据分析） 1.3 Essential Python Libraries（一些重要 ...
利用python进行数据分析
这本书看完，重点分为以下几大点： 1.Numpy包 这书数据分析的基础包，其中核心的我认为是ndarray，也就是一种多维数组对象； 这种数组里面还有索引和切片的概念，也很重要； 除此之外，计算多维数组还对应着许多通用函数，有些常用的函数，我们要记住且会使； 2.Pandas库 ...