原文:利用Python進行數據分析(11) pandas基礎: 層次化索引

層次化索引 層次化索引指你能在一個數組上擁有 多個索引,例如: 有點像Excel里的合並單元格對么 根據索引選擇數據子集 以外層索引的方式選擇數據子集: 以內層索引的方式選擇數據: 多重索引Series轉換為DataFrame 層次化索引在數據重塑和分組中扮演着很重要的角色,例如,上面的層次化索引數據可以轉換為一個DataFrame: 對於一個DataFrame,橫軸和豎軸都可以有層次化索引,例 ...

2016-08-13 16:51 1 5257 推薦指數:

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利用python進行數據分析——pandas索引

1. pandas包括series、dataframe Series Series是一維的數組型對象。 Series包含了索引index和值value。比如說: DataFrame DataFrame是矩陣的數組表。 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進行數據分析pandas入門

轉自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目錄:5.1 pandas數據結構介紹5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引對象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丟棄指定軸上的項5.2.3索引、選取和過濾5.2.4 ...

Sun Feb 11 22:45:00 CST 2018 0 2014
利用Python進行數據分析》---pandas入門

pandas數據結構介紹 要使用pandas,你首先要熟悉它的兩個主要數據結構:Series和DataFrame。雖然它們並不能解決所有問題,但它們為大多數應用提供了一種可靠的、易於使用的基礎 Series Series的字符串表現形式為:索引在左,值在右。由於我們沒有為數據 ...

Mon Dec 30 19:42:00 CST 2019 0 309
利用Python進行數據分析(10) pandas基礎: 處理缺失數據

數據不完整在數據分析的過程中很常見。 pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點數組里的缺失數據pandas使用isnull()和notnull()函數來判斷缺失情況。 對於缺失數據一般處理方法為濾掉或者填充 ...

Sun Aug 14 00:13:00 CST 2016 0 19674
利用Python進行數據分析(12) pandas基礎: 數據合並

pandas 提供了三種主要方法可以對數據進行合並: pandas.merge()方法:數據庫風格的合並; pandas.concat()方法:軸向連接,即沿着一條軸將多個對象堆疊到一起; 實例方法 ...

Fri Aug 12 19:06:00 CST 2016 1 3434
利用Python進行數據分析(14) pandas基礎: 數據轉換

數據轉換指的是對數據的過濾、清理以及其他的轉換操作。 移除重復數據 DataFrame里經常會出現重復行,DataFrame提供一個duplicated()方法檢測各行是否重復,另一個drop_duplicates()方法用於 ...

Mon Aug 15 00:19:00 CST 2016 0 4985
 
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