原文:利用Python进行数据分析(13) pandas基础: 数据重塑/轴向旋转

重塑定义 重塑指的是将数据重新排列,也叫轴向旋转。 DataFrame提供了两个方法: stack: 将数据的列 旋转 为行。 unstack:将数据的行 旋转 为列。 例如: 处理堆叠格式 堆叠格式也叫长格式,一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式,例如: 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的,不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持,但是对于数据操作可能就不那么方便了,Data ...

2016-08-12 15:50 0 4082 推荐指数:

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利用python进行数据分析pandas入门

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目录:5.1 pandas数据结构介绍5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引对象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丢弃指定轴上的项5.2.3索引、选取和过滤5.2.4 ...

Sun Feb 11 22:45:00 CST 2018 0 2014
利用Python进行数据分析——数据规整化:清理、转换、合并、重塑(七)(1)

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 ...

Sun Nov 02 18:49:00 CST 2014 0 6532
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 ...

Sun Aug 14 00:13:00 CST 2016 0 19674
利用Python进行数据分析》---pandas入门

pandas数据结构介绍 要使用pandas,你首先要熟悉它的两个主要数据结构:Series和DataFrame。虽然它们并不能解决所有问题,但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础 Series Series的字符串表现形式为:索引在左,值在右。由于我们没有为数据 ...

Mon Dec 30 19:42:00 CST 2019 0 309
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 ...

Sun Sep 01 00:34:00 CST 2019 0 1547
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

数据转换指的是对数据的过滤、清理以及其他的转换操作。 移除重复数据 DataFrame里经常会出现重复行,DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复,另一个drop_duplicates()方法用于 ...

Mon Aug 15 00:19:00 CST 2016 0 4985
利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并; pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起; 实例方法 ...

Fri Aug 12 19:06:00 CST 2016 1 3434
 
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